Cómo integrar la IA en su negocio sin romper la conformidad
La IA se supone que debe hacer que los negocios sean más rápidos, inteligentes y competitivos, pero la mayoría de los proyectos no logran cumplir con estas expectativas. La Cloud Security Alliance (CSA) señala que el verdadero problema radica en que las empresas intentan incorporar la IA en procesos antiguos y rígidos que simplemente no pueden mantenerse al día.
“La adopción de IA en los negocios y la manufactura está fracasando al menos el doble de veces de lo que tiene éxito”, afirma la CSA. “Las empresas están tratando de integrar la IA en estructuras de procesos obsoletas y rígidas que carecen de transparencia, adaptabilidad e integración de datos en tiempo real.”
Modelo de Paisaje de Procesos Dinámico (DPL)
La CSA presenta un modelo llamado el Paisaje de Procesos Dinámico (DPL). Este marco busca alejar la adopción de IA de la automatización fragmentada hacia flujos de trabajo estructurados, conformes y alineados estratégicamente.
La mayoría de los esfuerzos de automatización fracasan porque las organizaciones carecen de transparencia en los procesos. El DPL requiere que los equipos comprendan sus flujos de trabajo fundamentales antes de introducir la IA. Esto implica mapear dependencias, definir roles de supervisión humanos y asegurar que los flujos de datos estén bien entendidos.
Para los CISOs, los riesgos de gobernanza son altos. La IA mal implementada puede exponer datos sensibles, romper reglas de conformidad y erosionar la seguridad operativa. El marco DPL está diseñado para incorporar la explicabilidad y la auditabilidad en cada decisión de IA, apoyando registros a prueba de manipulaciones, puntos de control de human-in-the-loop (HITL) y señales de escalamiento cuando ocurren anomalías.
La diferencia entre innovación y imprudencia
La CSA hace hincapié en distinguir entre innovación e imprudencia. Solo porque la IA pueda ser desplegada, no significa que deba serlo, especialmente en entornos regulados o donde la responsabilidad humana es innegociable.
“La IA no diseña el paisaje de procesos”, advierten los autores. “Su poder radica en automatizar procesos, tomar decisiones en tiempo real basadas en datos y permitir la detección de anomalías al instante, lo que permite una intervención oportuna y una validación continua del sistema.”
Las tres vías para la implementación
En lugar de prescribir un único método de implementación, la CSA describe tres opciones estratégicas para adoptar el modelo DPL:
- 1. Greenfield: Ideal para nuevas unidades de negocio o startups. Esto permite construir el DPL desde cero sin restricciones de legado.
- 2. Sandboxing paralelo: Ejecutar el DPL junto a los procesos existentes en un entorno paralelo. Esto es adecuado para industrias altamente reguladas como la salud o las finanzas.
- 3. Adopción desencadenada por eventos: Implementar el DPL en áreas específicas cuando ya se está produciendo un cambio debido a actualizaciones de conformidad o presiones competitivas.
Todos los métodos requieren controles estrictos, incluyendo KPI predefinidos, rutas de escalamiento y criterios de éxito antes de mover los sistemas de IA a producción. La CSA enfatiza que la automatización no debe superar la madurez de la gobernanza.
“Los CISOs deben realizar una evaluación exhaustiva de brechas en los procesos (negocios) y datos (información)”, señala un experto de la CSA. Sin embargo, la capacidad técnica por sí sola no es suficiente. Una transición exitosa al DPL depende en gran medida del apoyo de la liderazgo y de una cultura de cambio en toda la empresa.
Construir primero la base
Muchas organizaciones carecen de la madurez digital necesaria para que la IA prospere. Esto incluye canales de datos confiables, visibilidad de procesos y apoyo ejecutivo. La CSA advierte que omitir estos básicos puede sabotear cualquier iniciativa de IA, sin importar cuán avanzado sea el modelo.
Las preguntas de preparación fundamentales incluyen:
- ¿Están mapeados y comprendidos claramente sus flujos de trabajo?
- ¿Es robusta su gobernanza de datos?
- ¿Tienen procesos HITL implementados?
- ¿Se pueden explicar y revertir las decisiones de IA?
Estas son preguntas esenciales para los CISOs, quienes a menudo llevan la carga de defender las implementaciones de IA ante reguladores y la junta directiva.
La importancia de este momento
Nuevas regulaciones, como la Ley de IA de la UE y la Directiva NIS2, responsabilizan cada vez más a las organizaciones y sus ejecutivos por los sistemas que despliegan. La CSA destaca esta tendencia: “Es digno de notar que las legislaciones europeas NIS2 y DORA enfatizan la responsabilidad personal incluso de la alta dirección.”
En otras palabras, si su sistema de IA toma una mala decisión, no será el proveedor quien lo explique a los auditores. Serás tú.
