El aumento de la 'IA sombra' en el proceso de difusión de la IA empresarial... el vacío en la gobernanza se convierte en una variable

La introducción de inteligencia artificial empresarial está creciendo rápidamente, pero en la práctica, el “control” se está convirtiendo en un desafío mayor que la “expansión”. Algunos diagnósticos indican que, incluso con resultados en pilotos limitados, en el proceso de escalar a operaciones comerciales completas, la brecha de producción se amplía debido a que la seguridad y la gestión de políticas no logran mantenerse al día.

El vicepresidente y director general del departamento de inteligencia artificial de SUSE S.A., Lis Oxenham, afirmó recientemente en SUSECON 2026 que las empresas enfrentan hoy en día no solo a simples pilotos de inteligencia artificial, sino a cómo migrar de manera segura a entornos operativos a gran escala. Explicó: “Los pilotos son relativamente fáciles de demostrar en valor, pero luego, para aplicar esto junto con los datos centrales en operaciones reales, se requieren medidas de seguridad y gobernanza.” “Eso es exactamente la ‘brecha de producción’ que los clientes necesitan superar.”

Este tipo de problemas también se reflejan en los datos. El informe muestra que una de cada cinco empresas ha experimentado un incidente de seguridad relacionado con la “IA sombra”, pero solo el 37% tiene políticas de gestión o detección de estas. La IA sombra se refiere a la utilización no autorizada por empleados de herramientas de IA generativa externas, que, aunque convenientes, conllevan riesgos de filtración de datos y violaciones. Finalmente, la falta de un sistema de gobernanza comparable en escala a la inversión en IA se ha convertido en una variable que afecta directamente la competitividad de las empresas.

SUSE propone la “IA privada” como solución

SUSE ha presentado la “IA privada” como respuesta a este problema. Es un modelo de IA empresarial basado en estándares abiertos, con despliegue híbrido y control total por parte de la organización. Su diseño permite a las empresas desplegar cargas de trabajo de IA en sus propios centros de datos, en la nube pública o en entornos edge, evitando depender de un proveedor específico.

Oxenham enfatizó especialmente la importancia de la “soberanía digital”. Él afirmó: “La soberanía digital ya no es solo una lista de regulaciones que pertenecen a Europa.” “Todas las organizaciones globales deben considerar la independencia, autonomía y resiliencia en la operación de su infraestructura.” Esto significa que, más allá del cumplimiento simple, el control de la infraestructura de IA y los datos se están convirtiendo en una ventaja competitiva central para las empresas.

En el sitio, los directivos a menudo exigen resultados rápidos de IA, pero los mecanismos de gobernanza que los respaldan suelen ser insuficientes. En estos casos, los miembros pueden eludir los sistemas aprobados y usar herramientas externas, lo que hace que la empresa pierda control sobre el flujo y el uso de datos. SUSE explica que, para reducir estos riesgos, ha desarrollado soluciones basadas en SUSE Rancher Prime y SUSE Linux Enterprise Server que ofrecen observabilidad, seguridad y automatización.

La era de la IA proactiva, donde la seguridad y la observabilidad son cada vez más importantes

Especialmente a medida que la IA evoluciona de simples recomendaciones a una etapa de “IA agente” capaz de realizar tareas reales en nombre del usuario, la gobernanza se vuelve aún más crucial. Esto se debe a que, cuanto más la IA actúe en nombre del usuario y participe en decisiones, más será necesario verificar en tiempo real si sus juicios cumplen con las políticas de la empresa.

Oxenham afirmó: “Si un agente realiza acciones en nombre del usuario, debe confirmarse si esas acciones cumplen con las políticas de la compañía.” “En esta etapa, la gobernanza, la seguridad y la observabilidad se vuelven extremadamente importantes.” Esto indica que la competitividad de la IA empresarial ya no dependerá solo del rendimiento del modelo, sino que se orientará hacia una combinación de estabilidad operativa y capacidad de cumplimiento de políticas.

Finalmente, algunos análisis señalan que en 2026, el tema central del mercado de IA empresarial no será “introducir más IA”, sino “establecer bases que puedan escalar de manera segura”. Está cada vez más claro que, para que los pilotos de IA salgan del laboratorio y se integren con éxito en los sistemas de negocio reales, es imprescindible establecer sistemas de gobernanza, soberanía digital y seguridad que sean tan importantes como el rendimiento.