Imagine una empresa donde cada departamento, y a veces cada individuo, presenta la suya Herramienta AI para resolver problemas específicos. Al principio, estas herramientas parecen acelerar la productividad y el progreso: las tareas repetitivas son automatizadas y las ideas son más rápidas.
Pero a medida que pasan las semanas, el entorno de TI evoluciona a un paisaje fragmentado de bots y plataformas desconectados. Los equipos de seguridad enfrentan amenazas y riesgos de exfiltración de datos de las aplicaciones que nunca aprobaron.
Los equipos de finanzas intentan mantenerse al día con las crecientes facturas de SaaS. Y los beneficios de integrar aplicaciones comerciales Para el intercambio de datos se pierden cuando se agregan herramientas de terceros a la cartera de software sin aprobación ni supervisión de ella.
Martin lidera la innovación Sam impulsada por la IA Enterprise en Xensam.
La mayoría de las empresas enfrentan esta realidad hoy, donde las herramientas destinadas a impulsar el progreso introducen ineficiencias y riesgos innecesarios. Es un desafío creciente conocido como expansión AI: la adopción sin control de las herramientas de IA y SaaS sin supervisión unificada.
Para los CIO de hoy, los líderes de SAM y los ejecutivos de finanzas, es un problema para expandirse casi tan rápido como la IA.
El imperativo de la innovación
Cuando coordinado, AI es una clara ventaja competitiva. Las empresas que utilizan pilas tecnológicas consolidadas pueden esperar flujos de trabajo más rápidos y tiempo de insectibilidad y obtener ahorros de costos medibles. Ai puede sobrealimentar productividadautomatice los procesos de bajo valor y garantice que las unidades de negocio se adelanten a la curva.
Estos beneficios hacen que la innovación sea imperativa. Pero el valor real de la IA solo se muestra cuando las herramientas están conectadas y administradas correctamente. Un enfoque disperso rápidamente convierte la ventaja en el riesgo.
Según la investigación de la industria reciente, el 68% de las organizaciones han experimentado incidentes de fuga de datos relacionados con la IA, pero solo el 23% ha implementado políticas integrales de seguridad de IA.
Esta brecha ha introducido una tensión entre el imperativo de la innovación y los riesgos de seguridad, con CIO y administradores de activos de software atrapados en el medio.
AI Sprawl: la amenaza oculta
AI Sprawl no es solo una cartera de software, costo o seguridad asunto. Refleja un desafío más amplio en toda la organización, donde el uso no autorizado de nuevas herramientas socava los esfuerzos para usar la tecnología de manera eficiente y lograr mejores resultados comerciales.
- Vulnerabilidades de seguridad: el 64% de las organizaciones ya han implementado aplicaciones generativas de IA con fallas de seguridad críticas, y el 31% solo las descubrió después de un incidente.
- Riesgo de cumplimiento: con la Ley de AI de la UE ahora vigente, las empresas enfrentan multas de hasta 35 millones de euros por violación, lo que hace que el cumplimiento de la IA sea una grave preocupación financiera. • Pérdida de eficiencia y crecientes costos: la empresa promedio ejecuta 125 aplicaciones SaaS. Muchos incluyen IA incorporado y alguna superposición en función. Algunas organizaciones ahora administran más de 100 herramientas de IA simultáneamente, creando complejidad para los equipos de SAM y TI, e inflando los costos.
- Incribientes de datos: el costo promedio de un datos La violación alcanzó $ 4.9 millones en 2024. Las infracciones relacionadas con la IA tardan 290 días en promedio en detectar y contener, significativamente más largo que los incidentes tradicionales.
Cuando cada equipo trae nuevas herramientas sin una política o supervisión compartida, la visibilidad se desvanece, los costos aumentan y las brechas de seguridad se multiplican.
Supervisión judicial: lograr el equilibrio
Demasiada regulación puede ralentizar la innovación. Muy pequeño crea puntos ciegos que son igual de dañinos. Lo que se necesita es un modelo de supervisión equilibrado: flexible en la práctica pero basado en principios.
Los nuevos marcos deben priorizar la seguridad, la transparencia, la equidad y la responsabilidad, valores ya centrales para las regulaciones emergentes de IA a nivel nacional e internacional.
Un enfoque basado en el riesgo y consciente de la industria garantiza que la supervisión se centre cuando más importa: en sectores altamente regulados, infraestructura crítica y al manejar datos personales. La experimentación de menor riesgo puede continuar, siempre que las barandillas correctas estén en su lugar.
Para apoyar esto, los líderes de Sam, SaaS y TI deben considerar:
- Sandboxes y pilotos regulatorios: pruebe nuevas herramientas de IA en entornos limitados y controlados antes de implementarlos ampliamente en toda la organización. Esto protege la innovación al tiempo que garantiza que todas las herramientas sean examinadas adecuadamente.
- Gobierno colaborativo: la supervisión debe compartirse entre cumplimiento, seguridad, TI, líderes empresariales y finanzas. Un grupo de gobernanza de IA interfuncional puede garantizar que cada herramienta esté justificada, estratégicamente relevante y no duplicar las capacidades existentes.
- Continuo escucha y política ágil: con AI evolucionando rápidamente, el seguimiento de uso en tiempo real y las auditorías internas frecuentes son esenciales. Las políticas deben poder adaptarse rápidamente cuando surgen nuevos riesgos o ineficiencias.
Lograr el punto óptimo: pasos prácticos para los líderes de los CIO y SAM
Para aquellos responsables de mantener un entorno de software efectivo, productivo y seguro, hay pasos prácticos para evitar los impactos negativos de la expansión de IA, y en su lugar desbloquear el valor coordinado de la creciente ola de nuevas herramientas.
- Inventario y consolidar: rastrear las herramientas AI y SaaS continuamente. Identifique aplicaciones redundantes, superpuestas o de sombra, y reduzca a un conjunto núcleo, seguro y manejable. Sí, puede haber valor en distribuir cargas de trabajo en diferentes herramientas para la eficiencia de rentabilidad, pero también considere el costo oculto de garantizar que cada herramienta permanezca cumpliendo con sus políticas de gobierno.
- Establecer una gobernanza interfuncional: CIO, gerentes de SAM, líderes de seguridad y usuarios finales deben reunirse regularmente para evaluar las necesidades de la IA, el uso y el retorno de la inversión. Esto evita la expansión silenciosa al tiempo que permite la experimentación e innovación transparentes.
- Comprometerse con auditorías regulares y políticas claras: hacer revisiones de herramientas de IA parte del ciclo de cumplimiento trimestral. Establezca reglas de incorporación sin excepciones, incluidos los estándares mínimos para la seguridad y la transparencia de los datos.
- Concéntrese en el valor y la seguridad sobre la exageración: la IA tiene un gran potencial, pero cada nueva herramienta debe mostrar un impacto comercial medible, controles de seguridad adecuados y un papel claro en el panorama tecnológico general. El objetivo es menos herramientas que hacen más, no más herramientas que distraen y fragmenten la pila de tecnología.
Conclusión
La expansión de IA sin control es un riesgo comercial, un arrastre de la productividad y una tensión en la misma, finanzas y recursos de cumplimiento.
Pero con el enfoque correcto; uno construido sobre principios, flexibilidad y interfuncional colaboraciónlas organizaciones pueden convertir la IA LandGrab en una fuente de progreso duradero.
Las empresas que manejan hoy serán los líderes del mañana, cumpliendo la promesa de la IA mientras protegen la confianza, la eficiencia y el crecimiento.
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