Cuando la adopción de AI supera la capacidad de gobernarla
NEXT THINKING
CLAVES DE TECNOLOGÍA, INNOVACIÓN Y ESTRATEGIA PARA LÍDERES DE LATAM
Hola:
Ya de regreso para seguir reflexionando juntos; al final, una pausa también abre perspectivas. Empecemos.
Hace poco, durante una conversación entre directivos de Sistemas, descubrí un aspecto revelador. Uno de ellos contaba que su equipo de desarrollo de aplicaciones era tan entusiasta de la inteligencia artificial que probaba continuamente nuevas plataformas. Algunas resultaban más rápidas, otras más económicas y varias conseguían mejoras reales de productividad.
El problema comenzaba después: ¿cuál debía usarse para qué?, ¿con qué datos?, ¿bajo qué criterios?, ¿quién estaba supervisando cada experimento? Ese entusiasmo no es necesariamente shadow AI.
Muchas de esas herramientas pueden estar autorizadas, contratadas y perfectamente visibles para IT. El problema aparece cuando la adopción crece más rápido que la capacidad de la organización para gobernarla.
¿Es víctima de su propia innovación? Le doy la bienvenida a la era del AI Sprawl.
Una plataforma se suma a otra, después llega un nuevo modelo, una API, un copiloto adicional. La productividad puede aumentar, pero también la redundancia, los costos, las inconsistencias metodológicas y el riesgo de que información sensible termine donde no debería.
No se trata, entonces, de frenar la experimentación. Se trata de evitar que la innovación produzca una arquitectura que nadie pueda explicar, integrar o justificar.
En esta edición de Next Thinking analizamos cómo comienza esa reacción en cadena y qué puede hacer IT antes de que la proliferación se convierta en desorden.
Contexto La adopción de GenAI en América Latina ha dejado atrás la fase exclusivamente experimental y comienza a integrarse de manera transversal en las organizaciones. La gobernanza también gana espacio: IDC señala que 16.7% del presupuesto de AI ya se destina a seguridad y gobernanza, mientras las empresas buscan mantener visibilidad sobre un ecosistema cada vez más disperso.
Datos objetivos El caso de Mercado Libre muestra la dimensión que puede alcanzar esta integración: en el segundo trimestre, unos 20,000 desarrolladores utilizaban herramientas de AI y las entregas de código aumentaron 110% interanual. El desafío técnico comienza cuando esa escala hace difícil determinar con precisión qué herramientas, plataformas y agentes deben intervenir en cada proceso de negocio, y bajo qué normas de auditoría.
¿Por qué es importante? La acumulación de herramientas de GenAI sin alineación estratégica impacta en cuatro dimensiones críticas: dinero, por la duplicidad de licencias; seguridad, por fugas de datos y permisos ambiguos; arquitectura, por la deuda técnica acumulada en las API e integraciones; y negocio, por áreas operando sin dirección clara. Por ello, SAP ya plantea la gobernanza de agentes de AI como un asunto de consejo de administración, ante sus graves implicaciones operativas, legales y reputacionales.
¿Qué significa realmente? Para los departamentos de IT, el AI Sprawl implica la pérdida progresiva de visibilidad sobre la arquitectura digital corporativa. A menudo el fenómeno pasa inadvertido porque no requiere que la empresa compre conscientemente una nueva plataforma de AI; llega integrado en soluciones SaaS de CRM, productividad o analítica que las áreas ya utilizaban formalmente.
El trasfondo El verdadero desafío no radica en la tecnología, sino en la falta de marcos de gobernanza diseñados para entornos dinámicos. Priorizar la adopción sin inventarios claros ni protocolos de integración desencadena una reacción en cadena de ineficiencias que terminan fragmentando la infraestructura digital y multiplicando la deuda técnica. Pero también hay empresas que están construyendo esos controles desde la propia arquitectura. Spotify, por ejemplo, desarrolló Xirp, una capa que permite seleccionar modelos de AI según precio y rendimiento, cambiar de modelo durante una misma tarea y medir el gasto de inferencia por desarrollador.
Nuestra visión El AI Sprawl no se resuelve prohibiendo la experimentación, sino gobernando todo el ecosistema de AI (modelos, copilotos, SaaS, APIs y agentes). Los líderes de IT en América Latina deben pasar de la reacción a la gobernanza preventiva a través de tres prioridades inmediatas: crear un inventario exhaustivo del software que ya integra AI, definir qué datos sensibles pueden o no exponerse a estos modelos, y unificar el aprovisionamiento de licencias e integraciones bajo la dirección de IT. Quienes no consoliden este marco de control hoy, terminarán consumiendo valiosos recursos remediando el desorden mañana.
ENCUESTA
¿Qué acción priorizará ante la proliferación de herramientas y agentes de AI?
*|SURVEY: Crear inventario de AI|*
*|SURVEY: Unificar reglas de datos|*
*|SURVEY: Controlar compras y API|*
*|SURVEY: Frenar nuevas adopciones|*
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