El auge de la IA estรก dejando tambiรฉn dolores operativos, equipos que se ven presionados por resultados que no entienden.
Por Revista Summa
La Inteligencia Artificial ya no es una promesa a futuro, sino una realidad presente en las empresas de todos los sectores, sin embargo, en medio del entusiasmo por integrar soluciones basadas en IA, muchas organizaciones estรกn cayendo en trampas silenciosas que comprometen su seguridad, eficiencia y retorno de inversiรณn.
Una de las principales problemรกticas es la implementaciรณn de herramientas sin una estrategia clara ni una infraestructura adecuada, desde chatbots aislados hasta asistentes generativos mal integrados, el resultado suele ser el mismo: redes sobrecargadas, datos desordenados, procesos inseguros y equipos frustrados.
Es por eso, que muchos lรญderes piensan que adoptar IA es solo contratar un proveedor o probar una nueva app, pero detrรกs de una IA que funcione, hay toda una arquitectura tecnolรณgica que debe estar preparada y si esa base no existe, la IA simplemente no escala, o peor aรบn, expone a la organizaciรณn a nuevos riesgos.
Errores comunes que estรกn dejando huella
Entre los errores mรกs frecuentes destacan:
โ Implementar modelos sin medir su impacto o sin trazabilidad.
โ Adoptar herramientas que no cumplen con estรกndares de ciberseguridad.
โ Dejar fuera al equipo tรฉcnico en las decisiones clave.
โ Olvidar la capacitaciรณn del talento humano que operarรก o supervisarรก estas soluciones.
Pero quizรก el mรกs subestimado de todos es uno estructural: pretender que la red soportarรก cualquier carga sin evaluar su capacidad real, es como montar un motor de Fรณrmula 1 en una bicicleta.
โEn la carrera por adoptar IA, muchas empresas olvidan revisar si su red, su arquitectura o su equipo estรกn listos. La inteligencia artificial no se integra por arte de magia: requiere una base robusta que garantice seguridad, rendimiento y control.โ Ariel Szternberg, Gerente de Ingenierรญa para Centroamรฉrica y Caribe de Cisco
La otra cara de la IA: presiรณn, costos ocultos y desconfianza
El auge de la IA estรก dejando tambiรฉn dolores operativos, equipos que se ven presionados por resultados que no entienden, presupuestos que se disparan por sobrecostos de integraciรณn, y sistemas que quedan vulnerables al no contar con seguridad adaptada a nuevos entornos digitales.
A esto se suma la ansiedad organizacional: ยฟquiรฉn controla lo que hace un modelo generativo? ยฟQuiรฉn accede a quรฉ datos? ยฟCรณmo garantizar que las decisiones que toma una IA estรฉn alineadas al negocio?
Frente al entusiasmo por incorporar IA, los expertos recomiendan una ruta clara que evite errores costosos, alinear cada proyecto con objetivos estratรฉgicos, revisar la arquitectura tecnolรณgica, proteger los datos bajo principios de Zero Trust y capacitar a todos los niveles del equipo son pasos fundamentales para una adopciรณn exitosa. En contraste, prรกcticas como implementar herramientas sin validar su seguridad, delegar en terceros sin una gobernanza clara o descuidar la red como base operativa, pueden poner en riesgo la operaciรณn. No es un temor infundado: segรบn Gartner, solo el 15% de las empresas logra escalar mรกs allรก de los pilotos de IA, y datos de Cisco revelan que el 70% de las organizaciones que adoptaron IA sin preparar su infraestructura sufrieron caรญdas de rendimiento o brechas de seguridad. Mรกs preocupante aรบn, el 91% de los lรญderes teme no tener visibilidad suficiente sobre lo que hacen realmente los modelos de IA dentro de su red.
โHoy mรกs que nunca, la red es el sistema nervioso de las organizaciones, si no estรก preparada para las demandas de la IA, no solo colapsa la infraestructura: se afecta la operaciรณn, la seguridad y la confianza en la tecnologรญa.โ Ariel Szternberg, Gerente de Ingenierรญa para Centroamรฉrica y Caribe de Cisco
ยฟY entonces, cuรกl es el camino?
La clave no estรก en detener la innovaciรณn, sino en implementarla con visiรณn y responsabilidad, esto implica alinear cada proyecto de IA con objetivos estratรฉgicos, fortalecer la red como base operativa, proteger identidades y accesos, ademรกs de eso, dotar a los equipos de herramientas para observar, medir y corregir a tiempo.
Cisco, a travรฉs de su enfoque integral, acompaรฑa a las organizaciones en este proceso, su arquitectura preparada para IA incluye herramientas que asegura usuarios y agentes de IA con acceso basado en identidad; observabilidad en tiempo real para detectar anomalรญas; y redes listas para cargas de alto volumen que permiten escalar sin colapsar.
El problema no es la IA, el problema es implementarla sin bases, en Cisco ayudamos a construir esas bases, desde la red hasta la gobernanza de los agentes inteligentes.