Los agentes de inteligencia artificial se están convirtiendo en fundamentales para las operaciones empresariales, desempeñando roles en la gestión de tickets de servicio, la personalización de experiencias de usuario y el cumplimiento normativo. Sin embargo, esta rápida adopción ocurre en medio de una falta de claridad regulatoria y modelos de gobernanza que aún están en desarrollo.
Un proyecto de ley en California, conocido como la «Ley No Robo Bosses», avanza para abordar las preocupaciones sobre el uso de la inteligencia artificial en el lugar de trabajo. La legislación busca imponer decisiones humanas sobre la tecnología de automatización laboral, limitando el uso de software automatizado para decisiones de promoción, disciplina o despido.
El CISO de Wits, Galeboe Mogotsi, discute cómo las instituciones de educación superior se están preparando para cumplir con las demandas del nuevo Reglamento de IA de la UE, que entrará en vigor en agosto de 2026. Destaca la importancia de asociaciones locales para mejorar el acceso a la conectividad y la capacitación en habilidades digitales.
La inteligencia artificial agentiva está cambiando la forma en que las organizaciones en Australia y Nueva Zelanda manejan tareas repetitivas, permitiendo que estas herramientas automatizadas realicen procesos sin intervención humana directa. Sin embargo, para adoptar de manera segura estas tecnologías, es esencial que las organizaciones implementen una sólida gobernanza de datos.
Los CISOs del sector financiero enfrentan un desafío crucial: promover la adopción de la inteligencia artificial mientras construyen defensas contra amenazas potenciadas por esta tecnología. Este dilema exige un marco estratégico robusto que equilibre la innovación con la gestión de riesgos.
Muchos proyectos de inteligencia artificial generativa están fracasando en escalar debido a la falta de infraestructura adecuada y marcos de gobernanza robustos. John Lombard, CEO de NTT Data Asia-Pacífico, enfatiza la importancia de abordar primero la deuda tecnológica fundamental antes de implementar aplicaciones de IA a gran escala.