Veeam® Software anunció el lanzamiento de su Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA, un marco basado en investigaciones y validado por clientes, diseñado para ayudar a las organizaciones a evaluar, comparar y fortalecer la eficacia con la que gestionan y operacionalizan la IA a medida que ésta evoluciona de herramientas de asistencia a agentes autónomos que operan sobre datos empresariales a la velocidad de la máquina.
En todos los sectores, la mayoría de las empresas ya han superado el primer umbral al implementar la IA. Sin embargo, está surgiendo una clara brecha entre la confianza en la preparación para la IA y la capacidad de operacionalizarla y gestionarla eficazmente. Muchas menos empresas han implementado los controles necesarios para su gestión.
Brecha de confianza y riesgos operativos
Conforme los agentes de IA comienzan a tomar decisiones autónomas sobre datos empresariales a gran velocidad y escala, esta brecha se está convirtiendo en un riesgo significativo. Un estudio realizado por Emerald Research Group en nombre de Veeam muestra que las organizaciones han avanzado más rápidamente en la adopción de IA que en la implementación de marcos de identidad, bases de datos y gobernabilidad necesarios para justificar esas decisiones ante un consejo de administración, un auditor o un regulador.
El desafío ya no radica en si se utiliza la IA, sino en si sus acciones pueden comprenderse, controlarse y validarse. El Modelo de Madurez de Confianza en Datos e IA está diseñado para abordar esta brecha, ayudando a los negocios a cerrar la desconexión entre preparación percibida y ejecución en el mundo real. Proporciona a los líderes una visión independiente de su situación actual y de dónde deben centrarse primero, facilitando la transición de la experimentación a una IA responsable y lista para la producción.
Dimensiones y pilares del modelo de madurez
El modelo evalúa la madurez de la IA en 12 dimensiones y traza el progreso en 5 etapas, desde la fase ad hoc hasta la fase de liderazgo. Permite a las organizaciones identificar dónde existen controles, dónde fallan en condiciones reales y qué debe priorizarse para fortalecer la confianza, la gobernabilidad y la resiliencia.
Casi 7 de cada 10 empresas informan que la IA está integrada en múltiples funciones empresariales o es fundamental para sus operaciones, lo que significa que los sistemas y agentes de IA ahora interactúan diariamente con datos de producción confidenciales, registros de clientes y flujos de trabajo de toma de decisiones. No obstante, el 52% de las organizaciones reportaron una reducción en sus iniciativas de IA durante los últimos 18 meses debido a retos en la ejecución.
Implementación y servicios de consultoría
Organiza la preparación para la confianza en cuatro pilares fundamentales: Comprensión (visibilidad y contexto de los datos), Seguridad (gobernabilidad de identidad y acceso), Resiliencia (respaldo y confianza en la recuperación) y Potenciación (preparación de datos confiables).
El modelo se aplica mediante la Evaluación de Madurez de Confianza en Datos e IA, un servicio de consultoría ofrecido por los especialistas en datos, seguridad e IA y los líderes estratégicos de Veeam. La evaluación genera un perfil de madurez con puntuación en las 12 dimensiones, comparaciones con organizaciones similares y un roadmap pragmático para fortalecer la confianza con el tiempo.
