Claves para preparar la infraestructura digital para los retos de la IA

Hasta un 20% de los proyectos empresariales de inteligencia artificial fracasan por no contar con una infraestructura de datos inteligente y el 63% de las organizaciones reconoce que su arquitectura actual necesita revisión o mejoras para poder adoptar IA de forma efectiva, según un informe reciente de NetApp. Sin una infraestructura digital sólida, con políticas de acceso, etiquetado de confidencialidad y control documental bien definidos, la inteligencia artificial pierde efectividad y puede generar riesgos de seguridad.

“La IA está lista, pero la pregunta es si lo están las organizaciones”, plantea Iker Igoa, especialista en soluciones de Modern Workplace de ARBENTIA. “Porque más allá de habilitar una tecnología, adoptar inteligencia artificial significa redefinir cómo se accede, se protege y se da sentido al conocimiento corporativo. Y eso solo es posible si las decisiones sobre datos, seguridad y colaboración dejan de ser reactivas y se convierten en parte del diseño estratégico de la empresa. Sin esa base, lo que se promete como ventaja puede convertirse en ruido, riesgo o frustración”.

ARBENTIA destaca los tres riesgos principales que enfrentan las organizaciones en este sentido:

-     Accesos excesivos o comparticiones no controladas, que permiten a la IA consultar contenidos que no deberían estar disponibles para ciertos perfiles.

-     Documentación sin etiquetar, que impide aplicar niveles de confidencialidad acordes al valor o la sensibilidad de la información.

-     Ciclos de vida no gestionados, que provocan que contenidos antiguos, erróneos o irrelevantes contaminen el índice semántico y afecten a la fiabilidad de las respuestas.

Una hoja de cálculo con precios desactualizados, un informe obsoleto sobre políticas internas o un documento confidencial mal clasificado pueden acabar siendo parte de la base de conocimiento que consulta la IA.

 

Claves de un despliegue responsable

Preparar el entorno digital para las soluciones de IA generativa implica, sobre todo, gobernar el dato con criterio. Algunas buenas prácticas fundamentales incluyen auditar el estado actual del ecosistema, aplicar políticas de confidencialidad integradas en los archivos, controlar el acceso y uso compartido de documentos en plataformas colaborativas para evitar escenarios de “puerta trasera” al modelo, limitar el ámbito de consulta de la IA, y excluir del índice semántico información irrelevante o desactualizada, como plantillas antiguas, versiones previas de productos o documentación de proyectos cerrados.

Además, existen herramientas que permiten automatizar parte de estas tareas. Por ejemplo, los sistemas de etiquetado automático basados en reglas de contenido, las configuraciones avanzadas de permisos o los informes de “oversharing” que detectan niveles de exposición indebidos.

Otro error frecuente es delegar toda esta preparación en el área técnica. Sin embargo, la integración de IA implica a toda la organización. El equipo de cumplimiento debe revisar las políticas de acceso; legal, los riesgos asociados a la información sensible; los responsables de negocio, los casos de uso reales; y por supuesto, TI, la configuración de las herramientas.

Además, es recomendable que el despliegue de IA se haga de forma progresiva: comenzar con pruebas piloto en entornos controlados, medir el impacto, evaluar los beneficios y ampliar gradualmente la cobertura conforme se consolida la preparación de la infraestructura.