La IA ofrece numerosas posibilidades a las empresas. Puede optimizar flujos de trabajo, mejorar la productividad y la eficiencia, automatizar tareas tediosas, facilitar la investigación exhaustiva y realizar tareas sencillas. Sin embargo, también está revolucionando la gobernanza y la supervisión de TI . Un nuevo informe de la plataforma de gobernanza OneTrust cuantifica cómo la IA ha transformado la forma en que las empresas gestionan la gobernanza de datos y los riesgos. Las empresas informan que dedican un promedio de 37 % más de tiempo a la gobernanza de la IA ahora que hace 12 meses.
Pero no se trata solo de que la IA requiera más tiempo dedicado a la gobernanza.
Está transformando por completo el panorama de la gobernanza . Tres cuartas partes de los líderes empresariales afirmaron que la IA expone las limitaciones de sus procesos de gobernanza heredados, y casi la misma cantidad reportó brechas críticas en visibilidad, colaboración y aplicación de políticas. Casi todos los encuestados (el 82 %) afirman que los riesgos de la IA están acelerando los plazos para modernizar sus estrategias de gobernanza, y más de la mitad prevé que sus presupuestos de gobernanza aumenten más del 20 % el próximo año.
Una abrumadora mayoría de empresas declaró a OneTrust que subestiman al menos un riesgo que conlleva la IA . El mayor porcentaje (44%) se preocupa por las vulnerabilidades de ciberseguridad. Sin embargo, más de un tercio también está preocupado por el uso de la IA por parte de terceros, las deficiencias en la gobernanza de datos y los problemas con los agentes de IA. Trabajar a través de la gobernanza para abordar estos problemas puede ser difícil. OneTrust identificó varios problemas para implementar los cambios necesarios, siendo los dos más comunes la falta de integración entre las herramientas de gobernanza y la IA, y los presupuestos limitados.
Como lo demuestra la amplia variedad de riesgos asociados a la IA, junto con la rápida adopción y evolución de nuevas herramientas, los desafíos de gobernanza deben abordarse cuanto antes . El estudio sugiere abordar las causas fundamentales de los problemas (a menudo, infraestructura y procesos obsoletos) y recrear algo más optimizado y adecuado para la tecnología. De cara al futuro, la gobernanza debe ser parte integral de cada nueva herramienta de IA que se adopte, con el objetivo de prevenir problemas de gobernanza importantes en el futuro.
Las plataformas empresariales están incorporando más herramientas de IA para mejorar sus ofertas y brindar a los clientes la oportunidad de optimizar su trabajo . El sistema de planificación empresarial Asana nombró recientemente a Dan Rogers como su nuevo CEO, y la plataforma está incorporando más agentes de IA a su flujo de trabajo. En una de sus primeras entrevistas como CEO, Rogers me habló sobre los desafíos de los agentes de IA y cómo las empresas pueden mejorar su trabajo. Más adelante en este boletín encontrará un extracto de nuestra conversación.
La semana pasada, Nvidia fue noticia por su inversión de 5 mil millones de dólares en Intel. La empresa más valiosa del mundo aún no ha guardado su chequera. Nvidia anunció el lunes sus planes de invertir hasta 100 mil millones de dólares en OpenAI , creando una alianza centrada en el desarrollo de centros de datos de IA y superinteligencia. Gracias a esta alianza, se desplegarán al menos 10 gigavatios de sistemas Nvidia para que OpenAI entrene y ejecute sus modelos de próxima generación, con el objetivo de construir una infraestructura informática más potente. El primer gigavatio de tecnología Nvidia, fruto de este acuerdo, está previsto que entre en funcionamiento en el segundo semestre de 2026.
Nvidia también invirtió 500 millones de dólares en Nscale , un actor relativamente nuevo que gestiona centros de datos de GPU, escribe Iain Martin de Forbes . La startup, que empezó bajo una empresa de criptominería que se escindió en 2023, se centró en impulsar startups de IA. El mes pasado, el director ejecutivo de Nscale, Josh Payne, le dijo a Martin que la empresa tiene 40 megavatios de capacidad de IA en línea. Sin embargo, tiene varios contratos importantes y mucha promesa. En un evento con el primer ministro del Reino Unido, Keir Starmer, durante la visita del presidente Donald Trump al Reino Unido la semana pasada, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, dijo: «Hace tres meses, cuando conocí a Josh, tenían cero mil millones de dólares (de ingresos). Hoy, Josh tiene cero mil millones de dólares (de ingresos), pero tiene potencial».
Huang afirmó que Nvidia ha ayudado a Nscale a prepararse para el éxito . En julio, Nscale cerró un acuerdo con OpenAI para construir su primer centro de datos de IA «Stargate» en el Círculo Polar Ártico de Noruega. La semana pasada, Nscale anunció un acuerdo similar para un centro de datos «Stargate» en el Reino Unido, así como un acuerdo con Microsoft para construir la supercomputadora de IA más grande del Reino Unido.
Nvidia ha respaldado a varias empresas pequeñas en el sector de la IA , tanto las que brindan soporte de infraestructura como las que utilizan la tecnología. Según Crunchbase, Nvidia ha invertido en varias empresas de IA este mismo mes, entre ellas Figure, Mistral AI, ElevenLabs y Scintil Photonics.
La industria tecnológica estadounidense emplea a trabajadores de muchos países diferentes, aprovechando históricamente su posición global dominante para atraer a las personas más brillantes e innovadoras de todo el mundo. Pero una reciente proclamación del presidente Donald Trump podría cambiar eso. La semana pasada, aumentó la tarifa de las visas H-1B, comúnmente utilizadas por las empresas para permitir que trabajadores extranjeros especializados con títulos universitarios permanezcan en EE. UU. , a $100,000, en comparación con los $780 para los empleadores que solicitan recibir las visas para sus empleados, o los $215 para ser seleccionados a través de un sorteo. Existe un límite anual de aproximadamente 85,000 visas H-1B para empresas privadas, y muchas empresas tecnológicas dependen del programa. Las nuevas tarifas solo se aplican a nuevas visas y trabajadores, no a renovaciones ni a personas que ya se encuentran en EE. UU.
El anuncio tomó por sorpresa a la industria tecnológica , escribe Emil Sayegh, colaborador séniorde Forbes , y podría tener impactos negativos en las empresas con sede en EE .UU. Dado que el costo de traer un empleado a EE. UU. supera algunos salarios de nivel inicial, las startups pueden verse limitadas en la contratación. Richard Nieva y Rashi Shrivistava
de Forbes escriben que algunas startups tecnológicas europeas ven la nueva tarifa de visa
casi como un regalo de Trump. Pero si bien algunas empresas globales pueden desarrollar su talento tecnológico en países que son más amigables con los trabajadores internacionales, hay empleos tecnológicos que no deberían deslocalizarse, como la ciberseguridad para empresas estadounidenses críticas.
El aumento de las tarifas se ajusta a la oposición de la Administración Trump a la inmigración . En agosto, el secretario de Comercio, Howard Lutnick, declaró que el programa es una «estafa que permite que trabajadores extranjeros ocupen puestos de trabajo estadounidenses», y el vicepresidente J. D. Vance acusó a las empresas tecnológicas de despedir a trabajadores estadounidenses para solicitar visas H-1B.
Según datos federales, Amazon empleaba a la mayor cantidad de trabajadores (10,044) con visas H-1B al 30 de junio, seguida de Tata Consultancy Services (5,505), Microsoft (5,189), Meta (5,123), Apple (4,202) y Google (4,181). La nueva tarifa afecta desproporcionadamente al talento de la India : alrededor del 73% de los solicitantes de visas H-1B aprobados en el año fiscal 2023 nacieron en la India, y el subcontinente ha sido el mayor beneficiario de las visas cada año desde 2010.
Otro nuevo estudio sobre IA en la empresa ha llegado a la misma conclusión: un lugar de trabajo aislado obstaculiza el éxito de la IA . Joe McKendrick, colaborador sénior de Forbes, escribe sobre un estudio de FICO , que descubrió que solo el 5% de las empresas financieras tienen inversiones en IA alineadas con sus objetivos comerciales. Las cifras se hacen eco de un estudio del MIT publicado el mes pasado que indica que solo el 5% de los proyectos de IA generativa están mostrando un éxito tangible. El informe de FICO mostró que la mayoría de las empresas son optimistas sobre la posibilidad de que la IA genere cambios positivos en los próximos cinco años. Pero el problema radica en los organigramas obsoletos cuando se trata de proyectos de IA.
“El problema no es la ambición”, afirma el estudio de FICO. “La mayoría de las organizaciones cuentan ahora con equipos dedicados a la ciencia de datos y el desarrollo de IA. Pero con demasiada frecuencia, estos equipos operan de forma aislada, aislados de los líderes empresariales, los usuarios finales y las partes interesadas en el riesgo”.
Casi tres cuartas partes de los encuestados afirmaron que la colaboración insuficiente entre las partes interesadas de la empresa y de TI es el mayor desafío para la alineación organizacional. Esto eclipsa todos los demás problemas, como la resistencia al cambio y la falta de estrategia. La colaboración y la colaboración real entre todos los departamentos representan la mejor solución.
El nuevo CEO de Asana habla sobre la mejora de los agentes de IA
A finales de julio, Dan Rogers sucedió a Dustin Moskovitz, cofundador de Asana, como CEO de la plataforma de planificación empresarial. Rogers es un veterano del sector tecnológico que recientemente se desempeñó como CEO de LaunchDarkly, la plataforma de gestión de funciones de software, y también ha trabajado en Rubrik, la empresa de gestión de datos en la nube, ServiceNow, la plataforma de flujo de trabajo empresarial, Salesforce y AWS.
Hablé con Rogers en una de sus primeras entrevistas como CEO de Asana sobre el impulso de la compañía para usar agentes de IA como una vía hacia la productividad y los obstáculos que enfrentan. Según las estadísticas compartidas hoy en la Cumbre de Innovación Laboral de Asana, el 63 % de los empleados cree que los agentes de IA no son confiables y no existe una norma clara que determine quién es responsable de sus fallos. Esta entrevista ha sido editada para mayor brevedad, claridad y continuidad.
¿Por qué hay tanto descontento con los agentes de IA actualmente? ¿Por qué no hacen lo que quieren los empleados?
Rogers: Hay dos grupos de descontento. El primero se preocupa por: ¿Están logrando las ganancias de productividad que esperábamos? El segundo se pregunta: si van a lograr esas ganancias de productividad, ¿qué implicaciones tendrá para nuestros empleos y el trabajo tal como lo conocemos?
Abordaré ambos temas. El primero se centra en la productividad en sí. No se puede esperar que todos los ganadores de Jeopardy (que se reúnen para ofrecer capacitación a las personas en el lugar de trabajo) sean productivos de inmediato porque no tienen el contexto para funcionar. Cuando Asana creó nuestro gráfico de trabajo, creamos este modelo de datos con una descripción muy específica de cómo estos elementos deben funcionar juntos. Este concepto busca comprender las relaciones entre las personas y entre sus objetivos, el porqué de lo que hacen y el contexto de su trabajo.
Sin ese contexto real que interactúa con las personas, los agentes no tienen nada en qué trabajar. Solo podrían trabajar dentro de un dominio muy limitado. Requerirían mucha supervisión y orientación. Por lo tanto, para lograr la productividad, se necesita algo como un gráfico de trabajo, que conecte la relevancia de todo lo realizado previamente en un proyecto y los sistemas necesarios para completarlo. Ese es el factor clave para la productividad.
Además, existen temores en la comunidad en general: ¿Qué implicaciones tiene esto para el trabajo tal como lo conocemos? ¿Qué implicaciones tiene esto para nuestros empleos?
Tengo una actitud muy positiva. Mi hijo se graduará y se incorporará al mercado laboral próximamente. ¿Qué futuro le depara? Lo veo como un futuro de creación. Lo veo como un futuro de construcción.
Con estas nuevas y poderosas herramientas y técnicas, podremos resolver la larga lista de problemas de la humanidad. Descubriremos cosas nuevas. Esto supone un impulso a la productividad, no algo que debamos temer. Es algo que creo que debemos aceptar. Y cuando veo a la próxima generación experimentando con estas herramientas, no veo nada más que un verdadero estímulo y un florecimiento de la creatividad y la creación.
¿Cómo se logra? ¿Cuáles son algunos de los componentes necesarios para optimizar la productividad y alcanzar el potencial creativo de los agentes de IA?
La respuesta no son agentes autónomos. La respuesta son compañeros de equipo. La respuesta es la colaboración humana con la IA. Y para que eso suceda, se necesita contexto.
Si pensamos en los modelos fundamentales, incluso para nuestra vida y productividad personales, estos requieren mucho contexto. Cuanto más contexto tengan, mejor serán. Esto aplica dentro de una empresa para impulsar la productividad empresarial. Estos agentes, este tipo de asistentes de IA, necesitan comprender el contexto de lo que intentamos hacer. Necesitan comprender la alineación con los objetivos, lo que se ha hecho en el pasado y quién lo ha hecho. Por lo tanto, el contexto y la productividad están estrechamente vinculados.
También creemos que, dado que es un período de colaboración entre humanos e IA, es conveniente contar con puntos de control. Estos puntos se establecen en las primeras etapas, de modo que, al crear las indicaciones para los agentes y realizar pruebas iniciales para comprobar que las respuestas son correctas, los puntos de control también inician las siguientes fases de trabajo y determinan los niveles de empoderamiento del agente para completar su trabajo. ¿Qué tipo de decisiones se desea empoderar a los agentes para que las tomen y en qué fase se desea contar con un humano involucrado?
Finalmente, esta idea de los controles es muy importante. El hecho de trabajar con un proveedor con inteligencia artificial avanzada no significa que pueda prescindir de todos los controles de gobernanza existentes. Ya cuenta con políticas de datos y de facturación. El agente debe cumplirlas. Simplemente no puede ejecutarse en otro esquema que publique sus datos o que no cuente con las mismas aprobaciones que el resto de sus empleados.
Este tipo de aspectos (mejor contexto, alineación con los objetivos, puntos de control y controles) deberían ser evidentes para los líderes empresariales que incorporan agentes de IA. Por lo que se ve, ¿por qué se les está dejando de lado? ¿Las empresas buscan más incorporar IA por el simple hecho de hacerlo?
Lo describiría a través de algunos de los enfoques que se utilizan para la introducción de nuevas tecnologías en el mundo. Presencié de primera mano algunas de estas transformaciones: de infraestructura local a infraestructura en la nube, pasando de flujos de trabajo manuales a flujos de trabajo automatizados digitalizados, y de la transición del código generado por humanos a la generación de código mejorado con IA para desarrollos. Ya he presenciado estas transformaciones en varias ocasiones.
Lo que suele ocurrir es que la gente se entusiasma mucho, y creo que suele generar mucha esperanza y mucha promesa. Superan un período de desilusión. Al salir de ese período, la verdadera productividad surge al encontrar esos casos de uso específicos y al retomar algunos de los principios empresariales para mejorar esos flujos de trabajo.
Una herramienta no es la solución, ¿verdad? La respuesta reside en la gestión del cambio necesaria para obtener la productividad deseada con algunas de estas nuevas técnicas. Sin embargo, con la transformación a la nube y la transformación digital, estas cosas sí ocurren. Simplemente no ocurren necesariamente en la primera fase.
Por eso me entusiasma unirme a Asana. Me entusiasma construir esto con nuestros clientes: cómo será esta era de colaboración entre humanos e IA, cómo lograremos una plataforma de agentes que genere resultados con el contexto, los controles y los puntos de control adecuados.
Estrategias y consejos
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