Veeam Software anunció el lanzamiento de su Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA, un marco basado en investigaciones y validado por clientes, diseñado para ayudar a las organizaciones a evaluar, comparar y fortalecer la eficacia con la que gestionan y operacionalizan la IA a medida que ésta evoluciona de herramientas de asistencia a agentes autónomos que operan sobre datos empresariales a la velocidad de la máquina.
En todos los sectores, la mayoría de las empresas ya han superado el primer umbral al implementar la IA. Sin embargo, está surgiendo una clara brecha entre la confianza en la preparación para la IA y la capacidad de operacionalizarla y gestionarla eficazmente. Muchas menos empresas han implementado los controles necesarios para su gestión.
Conforme los agentes de IA comienzan a tomar decisiones autónomas sobre datos empresariales a gran velocidad y escala, esta brecha se está convirtiendo en un riesgo significativo. Un estudio realizado por Emerald Research Group en nombre de Veeam muestra que las organizaciones han avanzado más rápidamente en la adopción de IA que en la implementación de marcos de identidad, bases de datos y gobernabilidad necesarios para justificar esas decisiones ante un consejo de administración, un auditor o un regulador. El desafío ya no radica en si se utiliza la IA, sino en si sus acciones pueden comprenderse, controlarse y validarse.
El Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA está diseñado para abordar esta brecha, ayudando a los negocios a cerrar la desconexión entre preparación percibida y ejecución en el mundo real. Proporciona una visión independiente de su situación actual y de dónde deben centrarse primero, facilitando la transición de la experimentación a una IA responsable y lista para la producción.
Evalúa la madurez de la IA en 12 dimensiones y traza el progreso en 5 etapas, desde la fase ad hoc hasta la fase de liderazgo. Permite a las organizaciones identificar dónde existen controles, dónde fallan en condiciones reales y qué debe priorizarse para fortalecer la confianza, la gobernabilidad y la resiliencia.
“La confianza en la IA es alta, pero la confianza por sí sola no es suficiente para escalar. Nuestra investigación demuestra que, si bien la mayoría de las empresas creen estar preparadas para escalar la IA de forma segura y responsable, muchas tienen dificultades para demostrar dicha preparación ante la junta directiva, en auditorías o en contextos regulatorios”, afirmó Anand Eswaran, CEO de Veeam.
Insights destacados:
La IA ya no es experimental. Casi 7 de cada 10 empresas informan que la IA está integrada en múltiples funciones empresariales o es fundamental para sus operaciones, lo que significa que los sistemas y agentes de IA ahora interactúan diariamente con datos de producción confidenciales, registros de clientes y flujos de trabajo de toma de decisiones.
La confianza de los ejecutivos es alta. Con el 80% de los líderes que afirman tener confianza en su capacidad para escalar la IA de forma segura durante los próximos dos años.
La confianza suele carecer de fundamento. Ya que casi la mitad de los ejecutivos reconocen que su confianza se basa más en la intuición que en pruebas demostrables y auditables que puedan proveer fácilmente a las partes interesadas externas.
A medida que la IA se expande, surgen retos en la ejecución, con el 52% de las organizaciones reportando una reducción en sus iniciativas de IA durante los últimos 18 meses, 4 de cada 10 experimentando retrasos, y el 28% suspendiendo por completo.
Las barreras para el progreso son operativas más que tecnológicas, lo que se debe principalmente a la falta de conocimientos en IA y aprendizaje automático (43%), dificultad para integrar la IA en los flujos de trabajo y sistemas existentes (33%), incertidumbre regulatoria (25%), limitaciones en la calidad de los datos (20%) y preocupaciones sobre la explicabilidad (19%).
La madurez de la gobernabilidad está por detrás de la implementación, con casi 9 de cada 10 empresas reportando la existencia de políticas formales de gobernabilidad de IA, pero sólo 1 de cada 3 afirmando poder generar evidencia de auditoría completa de inmediato si fuera necesario.
Estos hallazgos demuestran que, si bien la implementación de la IA avanza rápidamente, la madurez de la ejecución se encuentra rezagada, lo que deja a las organizaciones expuestas conforme escalan la IA en operaciones críticas.
De la implementación a la confianza demostrable
En lugar de centrarse únicamente en la adopción, el Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA evalúa la consistencia con la que los controles, la rendición de cuentas y las prácticas operativas relacionadas con la IA funcionan en condiciones reales. Organiza la preparación para la confianza en cuatro pilares fundamentales:
Comprensión: Visibilidad y contexto de los datos y los activos de IA, su procedencia y los riesgos.
Seguridad: Gobernabilidad de identidad y acceso, privacidad y controles de protección de datos.
Resiliencia: Respaldo, confianza en la recuperación y continuidad operativa para datos críticos y servicios dependientes de la IA.
Potenciación: Preparación de datos confiables para respaldar el desarrollo y adopción responsables de la IA.
El Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA se basa en las opiniones de 300 altos directivos de empresas y tecnología, incluyendo ejecutivos de alto nivel responsables de datos, seguridad, riesgos y estrategia tecnológica.
