Por revistaeyn.com
La inteligencia artificial (IA) 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 están cayendo en trampas silenciosas que comprometen su seguridad, eficiencia y retorno de inversión.
Una de las principales problemáticas es la implementación 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 líderes piensan que adoptar IA es solo contratar un proveedor o probar una nueva app, pero detrás de una IA que funcione, hay toda una arquitectura tecnológica que debe estar preparada y si esa base no existe, la IA simplemente no escala, o peor aún, expone a la organización a nuevos riesgos.
Entre los errores más frecuentes, según Cisco, destacan:
● Implementar modelos sin medir su impacto o sin trazabilidad.
● Adoptar herramientas que no cumplen con estándares de ciberseguridad.
● Dejar fuera al equipo técnico en las decisiones clave.
● Olvidar la capacitación del talento humano que operará o supervisará estas soluciones.
Pero quizá el más subestimado de todos es uno estructural: pretender que la red soportará cualquier carga sin evaluar su capacidad real, es como montar un motor de Fórmula 1 en una bicicleta.
“En la carrera por adoptar IA, muchas empresas olvidan revisar si su red, su arquitectura o su equipo están listos. La inteligencia artificial no se integra por arte de magia: requiere una base robusta que garantice seguridad, rendimiento y control.” Ariel Szternberg, Gerente de Ingeniería para Centroamérica y Caribe de Cisco
RUTA A SEGUIR
El auge de la IA está dejando también dolores operativos, equipos que se ven presionados por resultados que no entienden, presupuestos que se disparan por sobrecostos de integración, y sistemas que quedan vulnerables al no contar con seguridad adaptada a nuevos entornos digitales.
A esto se suma la ansiedad organizacional: ¿quién controla lo que hace un modelo generativo? ¿Quién accede a qué datos? ¿Cómo garantizar que las decisiones que toma una IA estén alineadas al negocio?
Frente al entusiasmo por incorporar IA, los expertos recomiendan una ruta clara que evite errores costosos, alinear cada proyecto con objetivos estratégicos, revisar la arquitectura tecnológica, proteger los datos bajo principios de Zero Trust y capacitar a todos los niveles del equipo son pasos fundamentales para una adopción exitosa.
En contraste, prácticas 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 operación.
No es un temor infundado: según Gartner, solo el 15 % de las empresas logra escalar más allá de los pilotos de IA, y datos de Cisco revelan que el 70 % de las organizaciones que adoptaron IA sin preparar su infraestructura sufrieron caídas de rendimiento o brechas de seguridad. Más preocupante aún, el 91 % de los líderes teme no tener visibilidad suficiente sobre lo que hacen realmente los modelos de IA dentro de su red.
“Hoy más que nunca, la red es el sistema nervioso de las organizaciones, si no está preparada para las demandas de la IA, no solo colapsa la infraestructura: se afecta la operación, la seguridad y la confianza en la tecnología.” Ariel Szternberg, Gerente de Ingeniería para Centroamérica y Caribe de Cisco
La clave no está en detener la innovación, sino en implementarla con visión y responsabilidad, esto implica alinear cada proyecto de IA con objetivos estratégicos, fortalecer la red como base operativa, proteger identidades y accesos, además de eso, dotar a los equipos de herramientas para observar, medir y corregir a tiempo.
