La adopción de la IA ya no es el desafío, el control de la IA lo es.

Proliferación de herramientas

Las herramientas de IA se están introduciendo más rápido de lo que se pueden evaluar o gestionar. Los equipos experimentan de forma independiente, lo que lleva a capacidades que se superponen, costos crecientes y un panorama tecnológico fragmentado difícil de manejar o asegurar.

IA en la sombra

Los empleados ya están usando IA fuera de los sistemas aprobados para realizar su trabajo. Aunque a menudo tienen buenas intenciones, esto crea exposición de datos sin gestión, resultados inconsistentes y riesgos que quedan fuera de la supervisión oficial de TI y seguridad.

Ansiedad de gobernanza

Los líderes saben que la IA necesita controles, pero luchan por definir cómo se ve una “buena gobernanza” en la práctica. La falta de claridad en la propiedad, la regulación en evolución y las preocupaciones éticas a menudo resultan en decisiones estancadas o políticas excesivamente restrictivas que ralentizan el progreso.

Baja adopción después de los pilotos

Muchas iniciativas de IA muestran potencial en forma piloto pero no logran traducirse en uso sostenido. Sin integración en los flujos de trabajo, habilitación y responsabilidades claras, los pilotos siguen siendo experimentos aislados en lugar de convertirse en parte del trabajo diario.