Gobernanza de la IA en el Sector Público
La adopción de la inteligencia artificial (IA) en los sectores público y privado está avanzando a una velocidad notable. Los líderes ven a la IA como una herramienta transformadora que aumenta la productividad y desbloquea información previamente oculta en los sistemas empresariales. Sin embargo, la gobernanza de datos no ha mantenido el ritmo de esta rápida adopción, lo que ha generado riesgos significativos para las organizaciones.
Los riesgos ocultos de la gobernanza de la IA
Los sistemas tradicionales de contenido empresarial se basan en décadas de disciplina de gobernanza, que incluyen estructuras de permisos, políticas de clasificación y auditorías. Sin embargo, cuando los datos se transfieren a un entorno de IA, gran parte de este contexto de gobernanza desaparece. Los sistemas de IA a menudo procesan documentos sin preservar los controles de acceso que los protegían, lo que puede resultar en la exposición de información sensible a usuarios no autorizados.
El problema de costos con el consumo de datos de IA
Los modelos de IA procesan cualquier información que se les proporcione, independientemente de su relevancia. Cuando se les permite acceder a archivos históricos completos y a un amplio rango de repositorios de contenido, los recursos necesarios para el procesamiento aumentan considerablemente, lo que resulta en gastos operativos imprevistos. Muchas organizaciones están descubriendo que los costos de la IA no se deben únicamente al uso, sino al volumen de datos que se ingesta.
La necesidad de un ciclo continuo de contenido
Un hallazgo clave es que la relevancia del contenido no es estática; su valor cambia con el tiempo. Por lo tanto, la accesibilidad de la información a los sistemas de IA también debería cambiar. No toda la información merece permanecer disponible para los modelos de IA de manera continua. Al revisar de forma continua qué contenido está disponible para la IA, las organizaciones pueden mantener su base de conocimiento actualizada y controlar los costos de computación.
El paisaje fragmentado del contenido empresarial
Los desafíos de la IA se ven complicados por la naturaleza fragmentada de la información empresarial, que generalmente se almacena en una variedad de sistemas, incluidas plataformas de gestión de contenido, repositorios en la nube y archivos departamentales. Dentro de estos silos, el contenido se divide en tres categorías principales: documentos estáticos, documentos dinámicos y documentos controlados, cada uno con diferentes expectativas de gobernanza.
La solución: una capa intermedia gobernada
Una solución eficaz es establecer una capa intermedia gobernada y eficiente en costos entre los sistemas de registro empresarial y las plataformas de IA. Esta capa intermedia asegura que la IA reciba solo la información correcta bajo las condiciones adecuadas, manteniendo siempre la gobernanza a nivel de fuente. Este enfoque permite transformar archivos legados en fuentes de conocimiento modernas, sin necesidad de reemplazar sistemas existentes.
Un modelo de gobernanza para cumplimiento y conocimiento
Este modelo de gobernanza garantiza que cada respuesta de la IA pueda ser rastreada hasta su fuente autorizada, lo cual es esencial en industrias reguladas. A medida que las necesidades empresariales evolucionan, la capa intermedia asegura que el acceso de la IA también evolucione, eliminando contenido desactualizado y añadiendo nuevo material.
Conclusión
La IA está transformando la forma en que las organizaciones operan, pero sin una gobernanza sólida, los riesgos crecen junto con las oportunidades. La capacidad de controlar dinámicamente qué contenido puede acceder la IA se convertirá en uno de los elementos más críticos en la estrategia de IA de una empresa. Las organizaciones que tengan éxito serán aquellas que emparejen la rápida adopción de la IA con una evolución igualmente rápida en la gobernanza.
