De 1 agente a 100: Cómo implementar IA de forma segura a escala

Escalar la inteligencia artificial va más allá de simplemente implementar más herramientas o modelos de IA más grandes. Conozca cómo las organizaciones están construyendo sistemas de IA escalables con una gobernanza más sólida, datos conectados y la arquitectura necesaria para lanzar e implementar iniciativas de IA desde la fase piloto hasta la producción.

Cuando se trata de iniciativas de IA, los titulares suelen contar una historia sombría. MIT Sloan Management Review informó recientemente que el 95% de los proyectos piloto de IA generativa en las empresas fracasan. Al mismo tiempo, Gartner estima que 40% de proyectos de IA agentiva podrían cancelarse para finales de 2027 debido al aumento de los costos, a un valor comercial poco claro y a controles de riesgo inadecuados.

Pero cuando Jitterbit encuestó a 1.501 tomadores de decisiones de TI De quienes habían comenzado a utilizar la IA en sus negocios en Estados Unidos, el Reino Unido y Brasil, solo 2,5% de los encuestados informaron que sus proyectos de IA habían fracasado o que habían generado un retorno de inversión negativo; 78%, por el contrario, señalaron que sus iniciativas de automatización con IA ya estaban generando un valor de moderado a alto.

Estas estadísticas contradictorias pintan el panorama actual de la inteligencia artificial como una especie de Lejano Oeste; sí, el fracaso es ciertamente posible para quienes se apresuran sin mirar, pero las empresas que planifican con anticipación y establecen las bases necesarias para escalar la IA de manera eficaz podrán crear un valor real.

En este blog, analizaremos qué es lo que hace que la implementación a gran escala de la IA sea tan difícil (especialmente a nivel empresarial) y cómo es un marco empresarial preparado para la IA.

La adopción de la inteligencia artificial va en aumento

Las organizaciones están yendo más allá de la experimentación e integrando sistemas de inteligencia artificial directamente en sus operaciones comerciales. Los agentes de IA ahora respaldan los flujos de trabajo de servicio al cliente, operaciones de ventas, finanzas, recursos humanos y cadena de suministro, y las empresas están ansiosas por aprovechar los beneficios—nuestra encuesta de los líderes de TI descubrió que el encuestado promedio actualmente implementa 28 agentes. Para finales de 2026, se espera que ese promedio sea de 40 agentes; la friolera de 43%: aumento en la adopción en el transcurso de tan solo un año.

A medida que las organizaciones escalan la IA, la complejidad aumenta rápidamente. Cada nuevo sistema de IA introduce más requisitos de procesamiento de datos, integraciones adicionales, una necesidad de puntos de contacto humanos y mayores responsabilidades de gobernanza. Los agentes de IA comienzan a interactuar con sistemas ERP, servicios en la nube, datos de clientes y software de automatización en toda la empresa. Sin la arquitectura adecuada, escalar la IA puede generar tensión operativa en lugar de ofrecer valor comercial.

Desafíos al escalar la IA

La mayoría de las organizaciones no tienen problemas porque los modelos de IA sean ineficaces. Tienen problemas porque los sistemas empresariales nunca fueron diseñados para soportar operaciones de IA a gran escala. Una aplicación de IA en fase piloto a menudo puede tener éxito de forma aislada, pero escalar la IA en todos los departamentos es diferente. Una vez que los sistemas de IA interactúan con múltiples unidades de negocio, fuentes de datos, puntos de control de seguridad y flujos de trabajo empresariales, la complejidad operativa aumenta significativamente.

1. Datos aislados

Los sistemas de inteligencia artificial dependen del acceso a datos de alta calidad. Cuando los datos se encuentran en sistemas empresariales desconectados, los resultados de la inteligencia artificial se vuelven menos confiables y más difíciles de creer. Muchas organizaciones todavía gestionan datos en aplicaciones heredadas y herramientas departamentales que nunca tuvieron la intención de funcionar juntas. Los equipos de ingeniería de datos terminan pasando más tiempo administrando canales de datos que mejorando los modelos de inteligencia artificial.

Esto crea una importante barrera para la adopción escalable de la IA. Casi dos tercios de las organizaciones que encuestamos mencionaron problemas de integración, incluida la integración de sistemas heredados y los silos de datos, como los principales obstáculos para la automatización de extremo a extremo.

2. Requisitos de gobernanza complejos

La gobernanza de la IA se vuelve más compleja a medida que las organizaciones implementan más agentes de IA, modelos de aprendizaje automático y flujos de trabajo automatizados. Los riesgos relacionados con la seguridad, la gobernanza y la privacidad de los datos fueron los principales obstáculos que impidieron a las organizaciones pasar sus iniciativas de IA de la fase piloto a la de producción, según lo señalaron 38.5% de los encuestados.

A medida que las empresas crecen, la presión cambia. Un estudio de Jitterbit reveló que la seguridad sigue siendo el principal obstáculo para los tres niveles inferiores de ingresos, pero las grandes empresas enfrentan un desafío de escalabilidad diferente. Para estas organizaciones, las preocupaciones en materia de seguridad disminuyen a 28,9%, mientras que el costo en sí mismo de operar la IA a escala empresarial masiva se convierte en el mayor cuello de botella, mencionado por el 37,81 TP175T de los encuestados.

Eso no hace que la seguridad sea menos importante, sino que muestra que los desafíos de escalamiento de la IA evolucionan con la madurez. Las empresas más grandes pueden contar con recursos de seguridad más sólidos, pero también enfrentan un mayor escrutinio en torno a los costos operativos, el ROI y el valor empresarial mensurable.

3. Altos costos operativos

La ampliación de la inteligencia artificial ejerce una presión real sobre la infraestructura. A medida que las aplicaciones de IA procesan conjuntos de datos más grandes y dan soporte a más usuarios, las organizaciones necesitan sistemas que puedan manejar cargas de trabajo más pesadas sin que los costos se salgan de control. A gran escala, los equipos necesitan infraestructura que pueda expandirse con la demanda mientras mantiene estable el rendimiento de la IA y predecibles los costos. Sin un enfoque coordinado, los costos de la IA pueden aumentar más rápido que el valor comercial que generan.

Creación de un marco para escalar la inteligencia artificial con éxito

Las organizaciones que escalan la IA con éxito la tratan como una transformación operativa en lugar de una serie de proyectos de IA aislados. Una estrategia exitosa de escalamiento de IA requiere sistemas conectados con madurez en gobernanza y colaboración entre los equipos técnicos y de negocios.

Comenzar con la integración de sistemas

Los agentes de IA son tan útiles como los sistemas y datos a los que pueden acceder. Antes de que las organizaciones escalen la IA, necesitan una arquitectura conectada que otorgue a los sistemas de IA acceso seguro a los datos de la empresa y a los flujos de trabajo que se espera que respalden.

Integración de sistemas hace eso posible al unificar los sistemas centrales en lugar de obligar a los equipos a gestionar conexiones puntuales para cada nueva iniciativa de inteligencia artificial. Sin esta base, cada nuevo agente añade otro flujo de trabajo desconectado que los equipos de operaciones deben mantener.

Definir metas claras

Escalar la inteligencia artificial debe respaldar objetivos comerciales específicos. Las organizaciones a menudo se estancan cuando las iniciativas de IA permanecen desconectadas de las metas operativas o de los indicadores clave de rendimiento.

En lugar de implementar la IA de manera general y sin dirección, las empresas exitosas se concentran en resultados mensurables vinculados a operaciones comerciales eficientes y con costos controlados, así como a experiencias positivas para los clientes. Dicha alineación ayuda a las organizaciones a priorizar las aplicaciones de IA que generan el mayor valor comercial.

Priorice la gobernanza y la rendición de cuentas

La gobernanza de la IA no es algo que las organizaciones puedan adaptar posteriormente. A medida que los sistemas de IA se expanden en las operaciones comerciales, los controles de gobernanza se vuelven fundamentales para una adopción escalable de la IA. Los equipos necesitan visibilidad del acceso a los datos, los resultados de la IA y la actividad del sistema antes de que las iniciativas de IA pasen a los entornos de producción.

Esto cobra especial importancia a medida que los agentes de IA autónomos obtienen acceso a datos confidenciales y procesos comerciales críticos. Las organizaciones necesitan una supervisión humana clara con sólidos controles de acceso y monitoreo de la actividad en tiempo de ejecución a medida que los sistemas de IA operan en toda la empresa.

Adopte una estrategia de inteligencia artificial centrada en las personas

Escalar la IA requiere que las organizaciones replanteen los flujos de trabajo y las responsabilidades junto con la tecnología misma. Gartner predice que para 2027, la mitad de las empresas sin una estrategia de IA integral y centrada en las personas perderá al mejor talento de IA a manos de competidores que priorizan la habilitación de la fuerza laboral sobre la adopción básica.

La escalabilidad de la IA depende tanto de las personas como de la infraestructura. Las organizaciones necesitan equipos de ciencia de datos, experiencia en IA, equipos de operaciones y usuarios de negocio que trabajen juntos para gestionar los sistemas de IA a lo largo del tiempo.

Gatear, caminar, correr (en ese orden)

Las organizaciones no necesitan construir cada capacidad de inteligencia artificial desde cero. Los agentes de IA preconstruidos y las plataformas de automatización de código bajo ayudan a las empresas a acelerar el desarrollo de IA al tiempo que reducen la complejidad operativa. Una vez que los equipos establecen controles de gobernanza y estándares de integración, pueden expandirse hacia modelos de aprendizaje automático más avanzados y aplicaciones de IA personalizadas. Este proceso iterativo permite a las organizaciones escalar la IA de manera más segura al tiempo que reducen la deuda técnica.

Cumplir con estas demandas de escalabilidad requiere más que herramientas aisladas o proyectos de IA puntuales; requiere una base conectada y gobernada que pueda respaldar el crecimiento en toda la empresa.

Cómo Jitterbit permite la implementación de IA segura y escalable

Para escalar la inteligencia artificial con éxito y lograr el máximo impacto, las organizaciones necesitan sistemas conectados. Jitterbit Harmony es una plataforma unificada de integración, orquestación y automatización diseñada teniendo en cuenta las necesidades de seguridad y escalabilidad empresarial.

Con Jitterbit, las organizaciones pueden:

• Conecta agentes de IA a sistemas empresariales y flujos de trabajo de automatización
• Acelera el desarrollo de IA utilizando agentes de IA preconstruidos y herramientas de código bajo
• Administre los controles de acceso a datos y gobernanza en una plataforma centralizada
• Supervisa las salidas y la actividad de tiempo de ejecución de la IA en tiempo real
• Crea agentes de IA personalizados con la ayuda de IA con agencia Professional Services

Para saber más, Ponte en contacto con un experto en Jitterbit AI, o Programar una demostración de la plataforma Harmony preparada para IA.