La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser un concepto futurista a convertirse en uno de los motores de cambio más palpables dentro de las organizaciones en la actualidad. Hoy en día, se reconoce su potencial a la hora de transformar procesos y optimizar la productividad. Entre las soluciones más destacadas se encuentran los agentes de IA, herramientas diseñadas para asumir tareas específicas y liberar a los equipos de trabajo de aquellas actividades más repetitivas y tediosas. Sin embargo, la implementación de estas tecnologías no se basa únicamente en el entusiasmo, ya que según informes de Gartner más del 70% de los proyectos de IA quedan atrapados en la fase de piloto, principalmente por la falta de una estructura de gobernanza adecuada y otros fallos organizacionales.
Antes de embarcarse en la adopción de agentes de IA a gran escala, es crucial que las corporaciones aclaren tres aspectos fundamentales que estructuran el proceso: una política de IA clara, un modelo de gobernanza efectivo y un stack tecnológico óptimo. Comenzando por la política de IA, esta debe ser percibida no como un mero trámite burocrático, sino como una guía que responde interrogantes esenciales como: ¿con qué fines se desea utilizar la inteligencia artificial?, ¿cuáles son las limitaciones de su aplicación?, y ¿qué principios deben regir su uso? En este sentido, la empresa Orión ha establecido que el uso de IA debe ser ético, supervisado por humanos y totalmente transparente, proporcionando un marco de confianza que permite a los equipos integrarla sin perder control sobre los procesos.
El segundo elemento a considerar es la gobernanza. Aquí es vital definir cuestiones como quiénes son los responsables de la toma de decisiones, cómo se priorizan las distintas iniciativas y qué equipos llevan a cabo su ejecución. Si la IA es gestionada solamente por un departamento aislado, existe el riesgo de que se generen múltiples pilotos que no produzcan un impacto significativo en la operación. Al establecer una gobernanza clara que se sustente en una visión estratégica y coordinación entre áreas, estos proyectos transitan de ser simples experimentos a traducirse en resultados empresariales medibles y valorados.
Luego de establecer una política de IA y una adecuada gobernanza, entra en juego el stack tecnológico, que constituye la arquitectura fundamental para la correcta implementación de la inteligencia artificial. En este sentido, se deben considerar modelos, datos y herramientas que sean el resultado de las decisiones estratégicas previamente definidas. Seleccionar un stack sin una política o una gobernanza previa es comparable a construir una casa sin fundamentos sólidos, lo que inevitablemente provocará problemas a largo plazo.
La experiencia compartida en áreas como la multicloud y la ciberseguridad ha demostrado que un stack bien estructurado no solo se traduce en eficiencia técnica, sino que también garantiza integraciones seguras, escalabilidad y continuidad en el negocio. Esto es esencial para asegurar que los agentes de IA operen con la trazabilidad y el control necesarios, sin poner en riesgo la reputación ni el cumplimiento regulatorio de la organización. En conclusión, la ruta hacia la adopción de la IA inicia no con las herramientas mismas, sino con la fundamentación de las reglas y estructuras que las soportan. La alineación entre política, gobernanza y stack es lo que transforma la IA de un experimento teórico a un verdadero motor de creación de valor, potenciando así las capacidades humanas de innovación y liderazgo en el futuro.
