El pasado 11 de marzo, CIONET Spain organizó, en colaboración con Entelgy, una mesa redonda bajo el título "Arquitectos del Cambio en la Nueva Economía IA: CIOs visionarios y transformación cultural para organizaciones IA-ready.", en la que exploramos cómo los líderes tecnológicos pueden abordar los cambios culturales necesarios para la integración de la IA. Los temas clave fueron la formación de los equipos, el fomento de una cultura favorable a la innovación y el mantenimiento de una comunicación clara para alinear la IA con los objetivos empresariales. El evento puso de relieve las estrategias para que los CIO lideren eficazmente la adopción de la IA, garantizando que sus organizaciones sean competitivas en la economía digital.

Arquitectos del Cambio en la Nueva Economía IA: CIOs visionarios y transformación cultural para organizaciones IA-ready

Adopción de la IA: brecha entre expectativa y realidad

La adopción de la inteligencia artificial está marcada por una significativa brecha entre las expectativas generadas y la realidad de su implementación práctica en las organizaciones. Esta disparidad se manifiesta en varios niveles, incluyendo las expectativas de rendimiento, la integración con los sistemas existentes, y la transformación cultural necesaria para su pleno aprovechamiento. Aquí desgloso algunos de los aspectos clave de esta brecha:

• Expectativas altas: Las empresas a menudo adoptan IA con la expectativa de transformaciones rápidas y profundas en sus operaciones, buscando mejoras significativas en eficiencia, costes y resultados. La promoción mediática y de mercado sobre el éxito de la IA contribuye a un optimismo que puede no ser realista en el corto plazo.
  
• Realidad técnica: Implementar la IA de manera efectiva requiere mucho más que simplemente instalar tecnología. Las limitaciones técnicas, la calidad de los datos disponibles y la integración con sistemas legados son desafíos comunes. Además, la IA requiere mantenimiento continuo y ajuste para funcionar adecuadamente, lo que puede ser un proceso más lento y costoso de lo esperado.

Resistencia cultural

La resistencia cultural a la adopción de la IA en las organizaciones es un fenómeno común que puede obstaculizar significativamente los esfuerzos de implementación y aprovechamiento de esta tecnología. Este tipo de resistencia se manifiesta de varias maneras y tiene múltiples causas, siendo crucial entenderla y abordarla eficazmente para asegurar una transición exitosa

En muchos casos, se encuentra arraigada en el miedo a lo desconocido y en la percepción de que la tecnología podría eliminar empleos humanos. Esto se acompaña de un escepticismo sobre la efectividad de la IA o su aplicabilidad en contextos específicos de negocio. Para superar esta resistencia, es crucial desarrollar programas de capacitación y sensibilización que demuestren cómo la IA puede actuar como una herramienta de apoyo y mejora, y no necesariamente como un sustituto del capital humano. Estos programas deben también abordar el valor de la IA en la creación de nuevas oportunidades de negocio y en la mejora de la calidad del trabajo.

Liderazgo del cambio

El liderazgo del cambio en la adopción de la IA es fundamental, y los CIOs juegan un papel crucial en este proceso. Su capacidad para guiar y gestionar el cambio no solo afecta la implementación técnica de la IA, sino también su aceptación organizativa y su integración exitosa en los procesos de negocio.

Es esencial que los CIOs promocionen activamente el cambio, adoptando la IA no solo dentro de sus equipos técnicos, sino también a través de toda la organización. Esto incluye trabajar con otros líderes empresariales para asegurar su apoyo y colaboración, lo que es crucial para superar la resistencia cultural y asegurar una implementación exitosa.
Uno de los roles críticos de los CIOs en el liderazgo del cambio es asegurar que la organización esté preparada para trabajar con IA. Esto significa liderar esfuerzos para capacitar y desarrollar habilidades en todo el personal, no solo en los equipos de TI. Asimismo, deben liderar la integración de la IA en la infraestructura tecnológica existente y asegurar que se establezcan prácticas de gobernanza de datos y tecnología adecuadas. Esto incluye la implementación de políticas para el manejo ético de la IA, la privacidad de los datos y la seguridad. También deben asegurarse de que los sistemas de IA sean escalables, confiables y capaces de adaptarse a las necesidades cambiantes de la organización.

Gap de capacidades en el uso de la IA

A medida que las empresas buscan integrar soluciones de IA en sus operaciones, se encuentran con una escasez notable de talento cualificado, un obstáculo que no solo ralentiza la adopción tecnológica sino que también eleva los costes de implementación. Universidades y centros de formación luchan por mantenerse al día con las demandas del mercado, ofreciendo cursos y programas que intentan cerrar este vacío, pero la brecha persiste debido a la velocidad de la evolución tecnológica.

Este déficit en habilidades técnicas necesarias para desarrollar, implementar y gestionar sistemas de IA se convierte en un punto de inflexión para las organizaciones que buscan capitalizar las ventajas de la IA, empujándolas hacia una inversión significativa en capacitación y desarrollo, así como hacia una colaboración más estrecha con instituciones educativas para moldear los currículos que respondan directamente a las necesidades del sector tecnológico.

Sostenibilidad del cambio

Para que la adopción de la IA sea sostenible, las empresas deben invertir en el desarrollo continuo de habilidades y en la formación de sus equipos. Esto no solo incluye habilidades técnicas, sino también la capacidad de adaptarse a nuevos modelos de negocio y cambios en el mercado. La sostenibilidad del cambio también implica la creación de sistemas de apoyo que permitan a los empleados utilizar la IA de manera efectiva y ética, asegurando que la tecnología se utilice para potenciar y no para limitar el potencial humano.

Medición del éxito de la IA: más allá del ROI tradicional

Para asegurarse de que la implementación de la Inteligencia Artificial está siendo exitosa más allá de la tradicional medición del ROI, las organizaciones deben adoptar un enfoque multidimensional que incluya diversas métricas y consideraciones. Este enfoque integral mide el impacto financiero directo y cómo la IA está influyendo en la operatividad, la cultura, y el crecimiento a largo plazo de la empresa.

Las organizaciones pueden medir el éxito observando cómo la IA ha optimizado procesos específicos, es decir, a través de mejoras en la eficiencia operativa. Esto puede incluir la reducción del tiempo necesario para completar tareas, la disminución en el uso de recursos, o la automatización de procesos que anteriormente requerían intervención manual intensiva.

La capacidad de la IA puede acelerar el proceso de innovación y desarrollo de productos, es decir, a través del go to market. Las organizaciones pueden medir el éxito en términos de la cantidad de nuevos productos o servicios lanzados al mercado y la rapidez con la que se realizan estas introducciones.

El éxito de la IA también puede evaluarse por su impacto en la cultura de la empresa y en el desarrollo del personal, que puede medirse a través de encuestas a los empleados. Estas pueden incluir aspectos como la percepción del cambio en la carga de trabajo, la satisfacción con las nuevas herramientas y sistemas implementados, la claridad en la comunicación de los objetivos de la IA dentro de la organización, y el nivel de apoyo recibido para la adaptación a los cambios.

Normativa y regulación de la IA en la UE

En términos de regulación de la Inteligencia Artificial (IA), la Unión Europea (UE) es considerada pionera a nivel global, estableciendo un marco normativo detallado y específico que busca equilibrar la innovación tecnológica con la protección de derechos fundamentales y la seguridad de los ciudadanos. Este enfoque contrasta con el de otros países y regiones, donde la regulación puede ser menos específica para la IA o más orientada hacia la promoción de la tecnología sin un enfoque tan marcado en los aspectos éticos y de seguridad.

Planificación de la adaptación a la ISO42001

La norma ISO/IEC 42001:2023 es el primer estándar internacional dedicado a la gestión de sistemas de inteligencia artificial (IA). Esta normativa proporciona un marco exhaustivo para que las organizaciones desarrollen sistemas de IA de manera responsable, abordando aspectos críticos como la ética, la privacidad de los datos, la seguridad y la equidad.

Para las organizaciones en España, adaptarse a la ISO 42001 implica realizar un análisis profundo de sus sistemas de IA actuales, establecer políticas claras y procesos que alineen la operativa y estrategia de IA con los estándares de esta norma. Además, es crucial fomentar una cultura de innovación responsable y continua mejora, asegurando que todo el personal esté adecuadamente capacitado y comprometido con los principios de una IA ética y transparente.

Esta norma proporciona un marco de gestión para que las organizaciones:

• Implementen buenas prácticas en el uso de la IA.
  
• Aseguren el cumplimiento normativo y regulador en torno a la IA.
  
• Establezcan sistemas de gobernanza y control para la IA.
  
• Evalúen los riesgos asociados con sus sistemas de inteligencia artificial.
  
• Fomenten la transparencia y confianza en el uso de estas tecnologías.

Cómo impactan o qué sinergias tienen estas regulaciones en otras como ENS, ISO27, Dora, NIS-II

La regulación de IA, especialmente el AI Act de la UE, interactúa significativamente con otras normativas como NIS2, DORA, y posiblemente ISO27, reforzando la seguridad y la resiliencia operativa en varios sectores. El AI Act introduce un marco basado en el riesgo para sistemas de IA, exigiendo medidas de seguridad que se deben alinear con las normativas existentes de ciberseguridad y protección de datos. Por su parte, NIS2 amplía los requisitos de ciberseguridad para operadores de servicios esenciales, y DORA hace lo propio para el sector financiero, subrayando la necesidad de una gestión de riesgos robusta y un enfoque proactivo hacia la resiliencia.

Estas regulaciones también demandan una mayor participación de los altos mandos en la gestión de riesgos, moviendo la responsabilidad de las meras áreas técnicas a una gobernanza integrada y proactiva. Además, enfatizan la importancia de entrenar a los empleados en prácticas de seguridad, cultivando una cultura organizacional que favorezca la resiliencia y seguridad. La colaboración entre diferentes partes de una organización es clave para cumplir con estas regulaciones, integrando legal, técnico, y cumplimiento para una gestión efectiva de riesgos​

¿Cómo puede aportar valor Radware?

Entelgy puede catalizar la transformación cultural y tecnológica necesaria para que las organizaciones estén preparadas para la inteligencia artificial. Esto se logra evaluando la madurez digital de la organización, desarrollando estrategias de IA personalizadas, y capacitando a equipos en tecnologías relevantes. Además, Entelgy facilita la transformación de procesos mediante automatización y mejora continua, gestiona el cambio cultural hacia la innovación, y asesora sobre la seguridad y ética en el uso de la IA, asegurando así una integración efectiva y responsable de tecnologías avanzadas.