El gasto descontrolado en IA y las débiles medidas de control de acceso son el reverso de la creciente capacidad de la IA impulsada por agentes. La respuesta reside en un plano de control que otorgue la visibilidad que necesitan los CIOs.

En los últimos años, las empresas han acelerado sus estrategias de IA generativa. Hemos pasado de experimentos con chatbots a agentes autónomos que interactúan profundamente con software central, datos y modelos de lenguaje, e incluso crean sus propios agentes descendientes.

Los responsables de TI y otros actores relevantes están, con razón, entusiasmados por la capacidad de la IA con enfoque en agentes para reducir procesos manuales y acelerar el tiempo de obtención de insights y acciones. Sin embargo, la gobernanza y los costos de tokens plantean desafíos alarmantes.

Lo que se necesita hoy, entonces, es el poder de la IA sin las grandes preocupaciones sobre los riesgos de control de acceso relacionados con la “IA en sombras” y la descontrolada proliferación de agentes, y sin el “facturazo” asociado al consumo descontrolado de tokens.

Movimiento rápido

El cambio hacia la IA generativa ha ocurrido tan rápidamente que abarca desde experimentación ad hoc y pruebas piloto hasta procesos empresariales de nivel corporativo. También ha sobrepasado el progreso de los marcos de gobernanza habituales, dejándolos obsoletos.

Los CIOs experimentados pueden comparar este cambio con los primeros días de las plataformas de computación en la nube, cuando el personal cargaba a través de tarjetas de crédito pruebas de AWS y generaba facturas sorprendentes.

Pueden también rememorar cuando líderes de ventas configuraban plataformas CRM en línea u otros propietarios de procesos eludían al departamento de TI para gestionar sus propias estructuras de SharePoint.

O, para tomar otra lección de la historia, pueden comparar lo que sucede con la IA generativa hoy con la llegada de esquemas de “trae tu propio dispositivo” y WiFi. ¿Recuerdas cuando la demanda de usuarios por un nuevo dispositivo superaba la capacidad de IT para gestionar PCs clonados con una única imagen? Y cuando CIOs ya no podían gestionar todo lo que tocaba sus sistemas?

El problema está aquí. Actuemos

Sea cual sea la comparación, está claro que hoy existen riesgos muy reales de filtración de datos, cumplimiento y costos de TI debido a la velocidad a la que la IA ha avanzado. Nadie quiere perder la oportunidad de obtener una ventaja competitiva o de reingeniar procesos manuales caros y propensos a errores. Así, los CIOs se ven nuevamente ante el desafío de resolver un rompecabezas.

Como ha señalado IDC: “Existe un libro de jugadas establecido para calcular el retorno de una inversión en TI. Definir una línea de base, modelar las ganancias de eficiencia, proyectar los ahorros y presentar un número al CFO. Para la mayoría de inversiones tecnológicas, ese enfoque funciona. La IA impulsada por agentes lo rompe.”

La IA con enfoque en agentes no es fija ni predecible, por lo que es difícil de gestionar y de calcular su ROI, pero sabemos que puede eliminar grandes costes, por lo que hay que adoptarla y gestionarla lo mejor posible.

Gartner ya ha sugerido que para 2027, más del 40% de los proyectos de IA con agentes serán cancelados debido a miedos a sobrecostos o a una gestión de riesgos inadecuada. Esto no es aceptable. La IT corporativa debe aportar el valor que necesita el negocio, sin los riesgos y costos asociados.

La solución pasa por anticipar resultados no deseados, como un sistema de seguridad aeroportuario que identifica a los pasajeros y detecta actividades inseguras o factores ambientales relevantes.

Verás esto implementándose en TI muy rápidamente, dada la rapidez y los riesgos actuales. Si 2026 es el año de la IA con agentes, también debe ser el año de la IA con agentes segura.

Entra la puerta de entrada de IA

Una forma de abordar los desafíos anteriores es crear una puerta de entrada o filtro. Este enfoque ofrece una capa de control única, independientemente de si el modelo de IA se aloja en la nube pública o se implementa como una entidad privada y autohospedada. En esencia, asegura el tráfico entre agentes y LLMs, y entre servidores MCP. Esto permite a las organizaciones establecer políticas centralizadas y obtener una visión clara del aprovisionamiento de tokens.

Además, tiene un impacto de visibilidad que facilita la toma de decisiones para quienes no son expertos en operaciones de IA. Por ejemplo, un CIO trabajando junto con un CFO podría identificar una mejor eficiencia de costos (por ejemplo, cambiar de un modelo alojado a uno privado) y actuar en consecuencia.

Esta es una gran noticia para los CIOs que quieren mantener la reputación de TI como motores de cambio, pero sin la reputación de ser riesgosos y costosos.

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Este artículo fue producido como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar las mentes más brillantes de la industria tecnológica actual.

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