Tu IA. Pero, ¿de quién es la infraestructura?

Por qué la soberanía empieza por comprender las dependencias que subyacen a la IA empresarial

La inteligencia artificial se está integrando cada vez más en los procesos empresariales, desde la productividad de los empleados y la atención al cliente hasta el desarrollo de software, el análisis de datos y la toma de decisiones operativas. A medida que las organizaciones pasan de la fase experimental a la adopción a escala empresarial, la atención se desplaza naturalmente de lo que la IA puede hacer a lo que se necesita para que funcione de forma fiable y segura a gran escala.

Detrás de cada aplicación de IA se encuentra un ecosistema tecnológico. Los datos empresariales pueden ser procesados por un modelo de IA que se ejecuta en una infraestructura en la nube, al que se accede a través de API y que está conectado a otras aplicaciones, redes y servicios externos. Las diferentes partes de ese ecosistema pueden ser proporcionadas y gestionadas por distintas organizaciones, a menudo repartidas por varias jurisdicciones.

Esto plantea una cuestión importante para los responsables tecnológicos: ¿Cuánto control tienes sobre la infraestructura de la que depende tu IA?

Por lo tanto, la soberanía digital en el contexto de la IA no se reduce simplemente a dónde se almacenan y procesan los datos o dónde tiene su sede un proveedor de tecnología. Cada vez más, se trata de comprender las dependencias que hay detrás de la IA y decidir dónde es más importante ejercer el control.

Es fácil pasar por alto la infraestructura que hay detrás de la IA

Cuando los empleados utilizan un asistente de IA o un equipo empresarial integra la IA en un flujo de trabajo, la experiencia puede parecer relativamente sencilla. El usuario interactúa con una aplicación y recibe una respuesta, una recomendación o una acción.

La infraestructura que sustenta esa interacción puede ser considerablemente más compleja.

Un servicio de IA empresarial puede depender de aplicaciones de negocio, datos de la empresa, un modelo de IA externo, computación en la nube, API, servicios de identidad, controles de seguridad y conectividad de red. Algunos componentes pueden ser gestionados directamente por la organización, mientras que otros están controlados por proveedores de tecnología o por sus propios proveedores.

Ninguna de estas dependencias supone necesariamente un problema. Las empresas modernas siempre han dependido de ecosistemas tecnológicos, y el acceso a plataformas y servicios globales es una importante fuente de innovación y escalabilidad.

El reto surge cuando las organizaciones no tienen suficiente visibilidad sobre esas dependencias o no pueden determinar cuáles de ellas son críticas.

Reflexión: Si mañana uno de tus servicios importantes de IA dejara de estar disponible, ¿sabrías qué dependencia subyacente ha fallado y qué alternativas tienes?

De la elección tecnológica a la cadena de dependencias

La IA hace que la cuestión de la dependencia tecnológica resulte especialmente interesante, ya que lo que parece ser una solución única puede, en realidad, depender de varias capas de tecnología externa.

Pensemos en una aplicación de IA utilizada para dar soporte a un proceso de atención al cliente. La aplicación puede recuperar información de sistemas CRM, enviar información seleccionada a un modelo de IA, utilizar infraestructura en la nube para el procesamiento y conectarse a servicios o bases de datos adicionales a través de API.

Es posible que la propia organización haya seleccionado la aplicación de IA, pero esta puede basarse en modelos, infraestructura en la nube u otros servicios proporcionados por terceros que la organización no haya elegido directamente.

A medida que la IA se integra en procesos empresariales cada vez más críticos, comprender estas dependencias tecnológicas subyacentes cobra una importancia creciente.

La pregunta relevante ya no es simplemente: ¿Qué proveedor de IA estamos utilizando?

Las organizaciones también pueden necesitar preguntarse de qué modelos, infraestructura, plataformas y servicios depende la solución basada en IA, dónde operan esos componentes, qué partes los controlan y qué pasaría si cambiara alguna de esas relaciones.

Aquí es donde la soberanía se convierte en una consideración empresarial práctica, más que en un principio tecnológico abstracto.

No todas las dependencias requieren el mismo nivel de control

La independencia tecnológica total no es realista ni necesariamente deseable para la mayoría de las empresas.

Las plataformas globales en la nube, los modelos de IA y los ecosistemas tecnológicos ofrecen capacidades que resultarían difíciles y costosas de reproducir para las organizaciones por sí solas. Por lo tanto, la soberanía no debe interpretarse como un intento de poseer o controlar todas las capas de la pila tecnológica.

La pregunta más pertinente es en qué casos la pérdida de control supondría un riesgo empresarial inaceptable.

Un asistente de IA que ayude a los empleados a resumir información disponible públicamente puede requerir un nivel de control muy diferente al de un sistema de IA implicado en operaciones de fabricación, decisiones financieras o procesos críticos relacionados con los clientes.

La sensibilidad de los datos es importante. También lo es la importancia del proceso empresarial, el entorno normativo, cómo se permite al proveedor utilizar los datos y la disponibilidad de alternativas. Por ejemplo, las organizaciones pueden necesitar saber si los datos procesados por un servicio de IA pueden utilizarse para entrenar o mejorar los modelos del proveedor, y si tienen la capacidad de restringir o excluir dicho uso. Por lo tanto, la soberanía no es una decisión de «todo o nada». Las organizaciones pueden aplicar diferentes niveles de control a distintas cargas de trabajo en función de su importancia para el negocio y del riesgo que entrañen.

Reflexión: ¿Qué cargas de trabajo de IA de su organización seguirían funcionando si uno de sus principales proveedores de tecnología dejara de estar disponible de repente?

El control también consiste en tener opciones

Uno de los aspectos más importantes de la soberanía digital es la capacidad de tomar y modificar decisiones tecnológicas.

Una dependencia cobra mayor importancia cuando una organización tiene una capacidad limitada para adaptarse si cambian las circunstancias. Un proveedor puede modificar sus condiciones comerciales o su arquitectura técnica. Los requisitos normativos pueden evolucionar. Un servicio puede dejar de estar disponible en un mercado concreto. Una empresa puede, sencillamente, decidir que otra tecnología se adapta mejor a sus necesidades.

Por lo tanto, la cuestión clave no es si existen dependencias externas. Estas existirán inevitablemente.

Lo importante es si esas dependencias siguen siendo gestionables.

En el caso de la IA, esto podría significar comprender si los datos y las cargas de trabajo se pueden trasladar, si se podrían introducir modelos o plataformas alternativos, si las interfaces son lo suficientemente interoperables y si la organización conserva los conocimientos necesarios para llevar a cabo esos cambios.

El objetivo no es la independencia a cualquier precio. Se trata de evitar situaciones en las que una elección tecnológica elimine involuntariamente opciones futuras.

¿Dónde cambia de manos el control?

Hay otra dimensión que cobra cada vez más relevancia a medida que crecen los ecosistemas de IA: las organizaciones pueden tener relaciones directas con algunos proveedores, pero una visibilidad limitada de la tecnología más allá en la cadena.

Hay otra dimensión que cobra cada vez más relevancia a medida que crecen los ecosistemas de IA: las organizaciones pueden tener relaciones directas con algunos proveedores, pero una visibilidad limitada de la tecnología que se encuentra más abajo en la cadena.

Una empresa puede saber qué aplicación de IA ha adquirido y dónde se almacenan y procesan sus propios datos. Sin embargo, puede que no tenga tan claro qué modelos subyacentes, servicios de infraestructura o proveedores de apoyo contribuyen a la prestación de dicha aplicación.

A medida que los servicios de IA combinan cada vez más tecnologías de múltiples proveedores, la propia organización que ofrece la aplicación puede depender a su vez de infraestructuras, modelos o servicios gestionados por otras empresas.

Esto no plantea automáticamente un problema de soberanía. Lo que importa es si la organización cuenta con suficiente transparencia en relación con la importancia y el perfil de riesgo de la carga de trabajo.

En el caso de la IA crítica para el negocio, comprender dónde se trasladan la responsabilidad y el control fuera de la organización puede ayudar a los responsables tecnológicos a identificar las dependencias que merecen una atención más detallada.

La pregunta no es simplemente «¿Dónde está nuestra IA?»

Sino también «¿En qué puntos de la cadena de valor de la IA pasa el control a manos de terceros?»

Soberanía sin aislamiento

Los debates sobre la soberanía digital pueden convertirse fácilmente en debates sobre geografía: tecnología europea frente a no europea, proveedores locales frente a globales, o nube soberana frente a nube pública.

La geografía y la jurisdicción pueden ser sin duda importantes, especialmente en el caso de datos sensibles y cargas de trabajo reguladas. Pero la soberanía va más allá de la mera ubicación.

Una organización podría gestionar la tecnología a nivel local y, aun así, seguir dependiendo en gran medida de un único proveedor. Del mismo modo, podría utilizar tecnología global y, al mismo tiempo, mantener un control significativo a través de la arquitectura, las garantías contractuales, los controles de seguridad y la capacidad de cambiar de proveedor o trasladar cargas de trabajo.

En el caso concreto de las empresas multinacionales, el objetivo no puede limitarse simplemente a eliminar las dependencias globales. Sus operaciones, clientes, empleados y ecosistemas tecnológicos ya traspasan las fronteras.

Un enfoque más práctico consiste en comprender esas dependencias y determinar cuáles son aceptables.

En este sentido, la soberanía no tiene que ver con el aislamiento. Se trata de mantener el control y la capacidad de elección dentro de un entorno tecnológico interconectado.

Preguntas que deberían plantearse los responsables tecnológicos

A medida que la IA se integra cada vez más en las operaciones empresariales, los directores de sistemas de información (CIO) y los responsables tecnológicos tal vez quieran mirar más allá de las aplicaciones individuales de IA y tener en cuenta el ecosistema que las sustenta:

• ¿Entendemos de qué modelos, plataformas en la nube, infraestructura y servicios externos dependen nuestras aplicaciones importantes basadas en la IA?
• ¿Qué cargas de trabajo de IA son lo suficientemente críticas o sensibles como para que necesitemos un mayor control sobre su infraestructura subyacente?
• ¿Sabemos dónde se procesan los datos y qué partes pueden influir en el funcionamiento del servicio?
• ¿En qué punto de nuestra arquitectura de IA pasa el control operativo de nuestra organización a un proveedor externo?
  • ¿Podríamos trasladar cargas de trabajo, datos o modelos importantes si cambiaran nuestros requisitos o las circunstancias externas?
• ¿En qué aspectos dependemos de un único proveedor, plataforma o jurisdicción?
• ¿Hemos decidido conscientemente qué dependencias son aceptables, o simplemente han surgido a medida que ha ido creciendo la adopción de la IA?

Estas preguntas no conducen necesariamente a todas las organizaciones a la misma arquitectura. Ayudan a poner de manifiesto las compensaciones, de modo que la soberanía se convierta en una decisión de diseño deliberada, en lugar de algo que solo se tenga en cuenta cuando una dependencia se convierte en un problema.

Crear una infraestructura de IA pensando en el control

La IA seguirá dependiendo de un ecosistema interconectado de proveedores de tecnología, plataformas en la nube, modelos, aplicaciones, redes y fuentes de datos. Ese ecosistema es parte de lo que permite a las organizaciones innovar rápidamente.

El objetivo de la soberanía digital no debería ser desmantelarlo.

En cambio, las organizaciones necesitan suficiente visibilidad para comprender de qué depende su IA, suficiente control para proteger lo que más importa y suficiente flexibilidad para adaptarse cuando cambien las condiciones empresariales, tecnológicas o normativas.

A medida que la IA se integra cada vez más en las operaciones empresariales, esa capacidad cobra mayor importancia. Puede que las organizaciones no necesiten ser propietarias de todos los componentes que sustentan su IA, pero deben comprender dónde se encuentran sus dependencias críticas y qué opciones les quedan si esas dependencias cambian.

Por lo tanto, la cuestión no es si tu IA depende de la infraestructura de terceros.

Si desea analizar cómo mantener una mayor visibilidad, control y flexibilidad en toda la infraestructura que sustenta la IA de su empresa, nuestros especialistas están a su disposición para ayudarle.


Imagen: creada con IA