SAN JOSÉ, 13 de julio (Elmundo.cr) – La inteligencia artificial ya no es una promesa en el futuro, sino una realidad en las empresas de todos los sectores, sino en el medio del entusiasmo por la integración de soluciones basadas en la IA, muchas organizaciones caen en silencio que afectan sus sistemas de seguridad, efecto y retorno.

Uno de los principales problemas es la implementación de herramientas sin una estrategia clara o una infraestructura apropiada, desde chatbots aislados hasta asistentes generativos mal integrados. El resultado suele ser el mismo: redes sobrecargadas, datos desordenados, procesos inseguros y dispositivos frustrados.

Por lo tanto, muchos gerentes creen que la adquisición de la IA solo debe contratar a un proveedor o llevar a cabo una nueva aplicación, pero detrás de un trabajo que funciona, existe una arquitectura tecnológica completa que debe estar preparada, y si esta base no existe, la IA simplemente no se escala o peor, la organización aún está estableciendo nuevos riesgos.

Errores comunes que dejan una marca

Los errores más comunes son notables:

• Implementar modelos sin medir sus efectos o sin trazabilidad.
• Tome herramientas que no corresponden a los estándares de seguridad cibernética.
• Deje el equipo técnico en decisiones importantes.
• Olvida la capacitación de los talentos humanos que operan o monitorean estas soluciones.

Pero quizás lo más fuerte subestimado por todos es estructuralmente: si la red admite cada carga sin evaluar su capacidad real, es como el ensamblaje de un motor de fórmula -1 en una bicicleta.

“En la carrera para hacerse cargo de la IA, muchas compañías se olvidan de verificar si su red, arquitectura o equipo están listas. La inteligencia artificial no está integrada por Magic: requiere una base sólida que garantice la seguridad, el rendimiento y el control”. Ariel Szternberg, Gerente de Ingeniería de América Central y Caribe de Cisco

La otra cara de la IA: presión, costos ocultos y desconfianza

El intérprete de IA también deja dolor operativo, dispositivos que se presionan para obtener resultados que no comprenden, presupuestos que se activan debido a los excesos de los costos de integración y los sistemas que son susceptibles por no haber adaptado ningún ajuste de seguridad a los nuevos entornos digitales.

El miedo organizacional se agrega a esto: ¿quién controla, qué hace un modelo generativo? ¿Quién accede a qué datos? ¿Cómo puede garantizar que las decisiones tomadas por la IA se adapten a los negocios?

En vista del entusiasmo de involucrar a la IA, los expertos recomiendan una ruta clara que evite errores costosos, alinee cada proyecto con objetivos estratégicos, la arquitectura tecnológica protege, protege los datos bajo cero fideicomiso -prinzipia y capacita a todos los niveles de los dispositivos para lograr un paso fundamental para una introducción exitosa. En contraste, prácticas como la implementación de herramientas sin validar su seguridad, la delegación de terceros sin un gobierno claro o descuidar la red como base operativa. No es un miedo infundado: según Gartner, solo el 15% de las empresas logran ir más allá de la IA Pilot, y los datos de Cisco muestran que el 70% de las organizaciones que han aceptado IA sin preparar su infraestructura sufrida en el rendimiento o las brechas de seguridad. Es aún más preocupante que el 91% de los gerentes teman no tener una visibilidad suficiente sobre lo que realmente hacen los modelos de IA en su red.

“Hoy, la red es más que nunca el sistema nervioso de las organizaciones, si no está preparada para los requisitos de IA, no solo se ve afectado el colapso de la infraestructura: la operación, la seguridad y la confianza en la tecnología”. ” Ariel Szternberg, Gerente de Ingeniería de América Central y Caribe de Cisco

Entonces, ¿cuál es el camino?

La clave no es detener la innovación, sino al implementar la visión y la responsabilidad, esto significa que cada proyecto con objetivos estratégicos, fortalecer la red como base operativa, proteger las identidades y también proporcionar equipos de herramientas para la observación, la medición y el tiempo corregido.

Cisco acompaña a las organizaciones en este proceso a través de su extenso enfoque. La arquitectura creada para la IA incluye herramientas que garantizan que los usuarios y los agentes de IA con acceso basado en la identidad. Exposición real al tiempo para reconocer anomalías; Y redes que están listas para cargas de alto volumen que permiten la escalada sin un descomposición.

El problema no es la IA, el problema es implementarlo sin bases, en Cisco ayudamos a construir estos conceptos básicos, desde la red hasta la gobernanza de los agentes inteligentes.