A medida que Enterprise AI se integra más en el tejido de las herramientas cotidianas, el mayor desafío que enfrenta las organizaciones no es la adopción de IA; Es la gestión de la IA. Atrás quedaron los días en que las características de IA como la reunión transcripciones o resumen de documentos se destacó como vanguardia.
Hoy se esperan. Según el informe del estado de IA 2024 de McKinsey, el 72% de las organizaciones han adoptado al menos una forma de IA generativa, y más de la mitad del informe la usa en más de una función comercial. Pero este aumento en la adopción ha llevado a una nueva crisis operativa: AI Sprawl.
Cofundador e iniciador de ingeniería de productos en Glean.
¿Qué es la expansión AI y por qué importa ahora?
La expansión de AI es la proliferación sin control de Herramientas AI y sistemas en todos los departamentos, aplicaciones e infraestructura sin una estrategia unificada. El resultado? Un ecosistema digital caótico donde:
- La redundancia es rampante (por ejemplo, herramientas de resumen múltiples integradas en diferentes aplicaciones)
- Las experiencias de los usuarios son inconsistentes
- La gobernanza de datos se vuelve inmanejable
- Las vulnerabilidades de seguridad no se detectan
Por ejemplo, las empresas ansiosas por integrar la IA en sus pilas tecnológicas a menudo implementan capacidades similares en Silos: un asistente de IA en un plataforma de mensajeríauno diferente en correo electrónico, otro en software de la mesa de ayuda – Sin una interfaz o capa de política compartida. Este enfoque fragmentado aumenta los costos operativos, confunde a los usuarios y hace que el cumplimiento de las auditorías sea una pesadilla.
El ascenso y los límites de la IA vertical
La mayoría de las empresas IA de hoy es lo que llamamos “IA vertical”: capacidades estrechas incrustadas directamente en una herramienta específica, a menudo por el propio proveedor de esa herramienta. Estas características de IA son excelentes para resolver problemas limitados, pero luchan por ampliar los flujos de trabajo o departamentos.
IDC Research señala que las organizaciones están gastando hasta un 30% más por asiento debido a la funcionalidad de IA superpuesta en sus ecosistemas de aplicaciones (IDC). Si bien cada solución puede servir a un caso de uso de forma aislada, colectivamente agregan ineficiencia y costo.
El costo real de la fragmentación
Aquí es donde la expansión AI duele más:
- Gasto perdido: Gartner estima que hasta el 25% de la inversión de IA empresarial es duplicada, particularmente en herramientas específicas de casos de uso.
- Pobre alfabetización de IA: Los empleados deben volver a aprender cómo interactuar con el asistente de IA de cada herramienta, erosionar la confianza y desacelerar la adopción.
- Riesgo regulatorio: La configuración de privacidad y las políticas de datos varían la aplicación por aplicación, creando puntos ciegos para equipos de seguridad y asesoramiento legal.
- Contexto roto: Los modelos de IA no pueden compartir el conocimiento entre los sistemas, lo que significa que las ideas están atrapadas dentro de las herramientas individuales.
Una alternativa más inteligente: la interoperabilidad como estrategia
En lugar de preguntar: “¿Cuántas herramientas de IA tenemos?” Los CIO y los CTO deben preguntar: “¿Qué tan bien funcionan nuestros sistemas de IA juntos?”
La interoperabilidad significa más que solo integraciones o conectores; Requiere herramientas de IA que puedan compartir el contexto, adherirse al gobierno consistente y las ideas de superficie en todas las plataformas. Este enfoque horizontal evita la trampa de comprar más características y se centra en hacer que esas características funcionen en concierto.
Tres beneficios principales de la interoperabilidad de IA
- Inteligencia holística: Insights impulsadas por AI de una herramienta (Ex: CRM) puede informar decisiones de atención al cliente, marketing y HORA Cuando los sistemas hablan entre sí.
- Experiencia de usuario confiable: Los empleados obtienen un comportamiento, idioma y recomendaciones consistentes, independientemente de la aplicación que estén utilizando.
- Supervisión centralizada: Los equipos de TI y de seguridad pueden administrar políticas de datos, actualizaciones de modelos y controles de riesgos de un solo panel de vidrio.
Trazar un camino coherente hacia adelante
Para navegar de la fragmentación a la función, los líderes empresariales deben seguir tanto la alineación operativa como las prácticas sólidas de gobernanza. La buena noticia es que la expansión de IA no es un costo inevitable de innovación, se puede abordar de manera proactiva.
Al adoptar un enfoque estratégico que combina la gobernanza centralizada con una infraestructura interoperable, las organizaciones pueden controlar la fragmentación de IA antes de que se vuelva inmanejable. El camino a seguir es claro, procesable y al alcance.
- Construya un Consejo de Gobierno AI centralizado que incluya a los usuarios de TI, cumplimiento, legal y de negocios.
- Definir políticas de uso de IA en toda la empresa y mecanismos de auditoría para garantizar prácticas consistentes y responsables.
- Implementar herramientas de monitoreo que rastree el modelo actuaciónlinaje de datos y acceso a través de plataformas en tiempo real.
- Consolidar y racionalizar herramientas para eliminar el gasto duplicativo y mejorar la supervisión.
- Auditar el panorama de IA inventario inventario de todas las herramientas, características y dependencia de datos habilitadas para AI en toda la organización.
- Invierta en infraestructura de IA adoptando estándares abiertos como MCP, API y plataformas de orquestación que promueven la interoperabilidad.
- Ask empleados a través de programas de alfabetización que desmitifican la IA, reducen el riesgo y generan confianza en los sistemas inteligentes.
En entornos fragmentados, los equipos de TI y cumplimiento a menudo son necesarios para admitir múltiples modelos de permisos incompatibles, senderos de auditoría y protocolos de implementación. Una plataforma centralizada permite a los equipos de gobierno monitorear el rendimiento del modelo y el linaje de datos en tiempo real, reduciendo la exposición al tiempo que alinea el uso de IA con las expectativas regulatorias en evolución.
Menos exagerado, más armonía
Los líderes empresariales deben dejar de perseguir la próxima característica llamativa de IA y comenzar a centrarse en la cohesión, la gobernanza y la usabilidad. El futuro no se trata de tener la mayor IA, se trata de tener la IA más efectiva, conectada y segura.
La curva de madurez para la adopción de IA recompensará cada vez más a las organizaciones que van más allá de la experimentación fragmentada. Aquellos que consolidan capacidades e incrustan la IA dentro de los procesos centrales desbloquearán un crecimiento sostenible, la resistencia y la ventaja competitiva.
En la era de la IA ubicua, todos tienen herramientas, pero no todos tienen tracción. Los innovadores no son los que tienen más características; Son los que hacen que todo funcione juntos. La expansión AI puede ser un desafío moderno, pero la inteligencia orquestada es la ventaja competitiva del mañana.
Enumeramos la mejor herramienta de experiencia de los empleados.
Este artículo fue producido como parte del canal de Insights Expert de TechRadarpro, donde presentamos las mejores y más brillantes mentes de la industria de la tecnología en la actualidad. Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no son necesariamente las de TechRadarpro o Future PLC. Si está interesado en contribuir, obtenga más información aquí: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
