Los trabajadores se adelantan a sus empresas en el uso de la inteligencia artificial (IA). Un estudio de Okta realizado en siete países revela que el 52% de los empleados reconoce utilizar herramientas de IA que su organización no aprobó.
El mismo estudio indica que el 58% de los ejecutivos afirma que su organización sufrió en el último año un incidente de seguridad, o estuvo cerca de sufrirlo, relacionado con la IA. Sin embargo, el 90% de ellos confía en tener visibilidad sobre las herramientas de IA que se usan en su empresa.
También hay una brecha entre adoptar la tecnología y obtener resultados. De acuerdo con McKinsey, el 88% de las organizaciones usa IA en al menos una función, pero solo el 44% la aplica a escala en toda la empresa y apenas el 6% consigue que aporte más del 5% de su EBIT.
Daniel Falcón, CEO de Neo Consulting, advirtió que el uso de herramientas no autorizadas puede llevar contratos, información de clientes y datos de recursos humanos a servicios externos. Además, señaló que las respuestas sin verificar terminan en código, propuestas y comunicaciones con clientes sin que se pueda rastrear su origen.
Para Falcón, prohibir la IA no es la salida, pues lleva su uso a la clandestinidad. En su lugar, planteó ofrecer una alternativa aprobada que resulte más sencilla de usar que la no autorizada.
Por otro lado, un estudio de Dataiku y Harris Poll entre 600 directores de tecnología muestra que el 81% prevé depender de dos o más proveedores de IA en 2026. El 55% ya cambió de proveedor al menos una vez, principalmente por costos. Según Falcón, la lógica es evitar la dependencia, negociar mejor y aprovechar a cada proveedor en lo que mejor hace.
El ejecutivo sostuvo que no existe “la mejor IA”, sino la más adecuada para cada tarea. Mencionó modelos como Claude, ChatGPT o Gemini para análisis complejos, documentos extensos, código y agentes; la integración nativa para organizaciones que ya trabajan con Google Workspace, Microsoft 365 o Salesforce; versiones ligeras para tareas de alto volumen y bajo riesgo; y modelos con soporte nativo para imagen, audio o video.
Entre las medidas planteadas figuran cinco puntos: un catálogo de herramientas aprobadas según tarea y riesgo, con versiones empresariales que no usen los datos para entrenar modelos; una clasificación de qué datos pueden ir a una IA externa, cuáles solo a entornos privados y cuáles a ninguno; inicio de sesión corporativo, permisos mínimos por agente y registro de uso; una capa central de orquestación que dirija cada solicitud al modelo adecuado y controle costo, calidad y auditoría; y supervisión humana en toda decisión que afecte a clientes, dinero o reputación.
Según el planteamiento, a medida que los agentes de IA dejen de solo responder y empiecen a ejecutar tareas, la ventaja la tendrá quien sepa coordinarlos, ponerles límites y medir su impacto.
Neo Consulting recomienda a las empresas contar con un portafolio de dos o tres modelos, un gobierno central, métricas de valor por cada caso de uso y capacitación antes de escalar. A las personas les aconseja dominar a fondo una o dos herramientas en lugar de usar cinco a medias, y verificar siempre lo que produce la IA.
Cuando un equipo usa herramientas que la empresa no aprobó, los contratos, la información de clientes y los datos de recursos humanos pueden terminar en servicios externos. Y las respuestas que nadie verifica terminan en el código, en las propuestas y en las comunicaciones con clientes, sin que podamos rastrear de dónde salieron
Daniel Falcón, CEO de Neo Consulting
empuja el uso a la clandestinidad. Lo que funciona es ofrecer una alternativa aprobada que sea más fácil de usar que la no autorizada
Daniel Falcón, CEO de Neo Consulting
La lógica es la misma: evitar dependencia, negociar mejor y usar a cada proveedor donde es más fuerte
Daniel Falcón, CEO de Neo Consulting
¿cómo la gobierno para que trabaje a mi favor y me mantenga relevante a futuro?
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