Mientras la inteligencia artificial generativa sigue transformando el mundo empresarial, muchas compañías descubren que no basta con implementar modelos avanzados sin una infraestructura digital sólida ya que los beneficios prometidos pueden diluirse en riesgos, errores e ineficiencia. Y es que, según un informe reciente de NetApp, hasta el 20% de los proyectos empresariales de IA fracasan por no contar con una arquitectura de datos adecuada. A ello se suma que el 63 % de las organizaciones reconoce que su infraestructura actual necesita ser revisada o mejorada para adoptar esta tecnología con garantías.
Muchas empresas están centradas en incorporar IA generativa para ganar eficiencia, pero olvidan un aspecto crítico: la calidad y organización de los datos que nutren esos modelos. A diferencia de los sistemas tradicionales, estos modelos no solo se alimentan de información externa, sino del índice semántico interno: documentos, correos electrónicos, chats, tareas y archivos compartidos entre los empleados. Una infraestructura mal diseñada puede llevar a que la IA consulte información errónea, obsoleta o incluso sensible sin los filtros adecuados, generando respuestas poco fiables o exponiendo datos confidenciales.
Para Iker Igoa, especialista en soluciones de modern workplace de la consultora tecnológica Arbentia, “El problema no es la tecnología, sino el contexto en el que se integra. Adoptar IA no es solo cuestión de habilitar software, sino de redefinir cómo accedemos, protegemos y damos sentido al conocimiento interno de una organización”. Por ello desde Arbentia advierten sobre tres grandes amenazas en este proceso. El acceso excesivo o las comparticiones no controladas pueden permitir que la IA acceda a contenidos que no deberían estar disponibles para ciertos perfiles, lo que compromete tanto la seguridad como la precisión del sistema. La falta de etiquetado documental, que impide establecer niveles de confidencialidad acordes al valor o sensibilidad de la información, dejando al modelo sin criterio claro para discriminar entre lo público, lo privado o lo crítico. Y la ausencia de una gestión adecuada del ciclo de vida de la documentación, que provoca que archivos obsoletos, erróneos o irrelevantes contaminen el índice semántico, afectando la fiabilidad de las respuestas.
Gobernanza del dato: el paso previo a la IA generativa
Para Igoa la clave para un despliegue responsable de IA generativa pasa por gobernar los datos estratégicamente. La consultora recomienda comenzar con una auditoría completa del ecosistema digital, identificando qué documentos existen, cómo están clasificados y con quién se comparten. Este diagnóstico permite detectar posibles brechas o redundancias. También es fundamental aplicar políticas de confidencialidad directamente integradas en los archivos, de tal manera que la seguridad acompañe al contenido incluso cuando este se traslada entre diferentes plataformas o usuarios. Además, el acceso a los documentos debe estar controlado en plataformas colaborativas, para evitar escenarios donde la IA acceda a información no autorizada a través de rutas indirectas o “puertas traseras”.
Otra medida clave es limitar, en las fases iniciales, el ámbito de consulta de los modelos de IA, restringiendo los sitios y fuentes que pueden ser indexados, evitando así alimentar al modelo con datos de alto riesgo. Por último, es necesario limpiar el índice semántico, excluyendo documentación antigua, versiones previas de productos o archivos vinculados a proyectos ya cerrados, que solo añadirían ruido o confusión al sistema.
Existen herramientas que facilitan esta labor, como los sistemas de etiquetado automático basados en reglas, configuraciones avanzadas de permisos o informes de “oversharing” que alertan sobre niveles indebidos de exposición de archivos. Estas soluciones permiten automatizar parte del trabajo y mantener un entorno digital más controlado.
Uno de los errores más comunes en la adopción de IA es delegar toda esta responsabilidad en el departamento técnico, señalan desde la consultora. En su opinión se trata de un proceso transversal que requiere la participación activa de múltiples áreas. El equipo de cumplimiento debe revisar las políticas de acceso; el departamento legal, analizar los riesgos asociados a la información sensible; los responsables de negocio, definir casos de uso reales; y, por supuesto, el área de TI, encargarse de la configuración técnica de las herramientas.
El despliegue de inteligencia artificial, además, debería realizarse de forma progresiva. Comenzar con pruebas piloto en entornos controlados, medir el impacto, evaluar los beneficios reales y ampliar la cobertura gradualmente es el enfoque más seguro y eficaz. Por lo que la pregunta ya no es si una empresa usará inteligencia artificial, sino si está preparada para hacerlo de forma segura, eficaz y estratégica. Porque, como apunta Igoa, “La IA está lista. La pregunta es si lo están las organizaciones”.
