Innovación y Tecnología
Claves para una implementación exitosa de Inteligencia Artificial Generativa

Por Nicolás Pantuliano, Chief Technology Officer de Kyndryl Argentina & Uruguay
La inteligencia artificial generativa ha emergido como una fuerza disruptiva en el panorama empresarial, ofreciendo oportunidades sin precedentes para la innovación y la diferenciación competitiva. Su capacidad para crear contenido nuevo y original de manera autónoma está transformando industrias enteras, desde el arte y el entretenimiento hasta la publicidad y la investigación científica.

Según Gartner, el 38% del foco primario de soluciones de Gen AI están destinadas a la mejora de la satisfacción del cliente, o a la retención de los mismos.
Esta transformación en el mundo de los negocios permite aumentar las capacidades humanas, automatizar procesos, mejorar las experiencias de los clientes y generar nuevos conocimientos a partir de los datos
¿Cómo aplicar IA generativa en los negocios?
Aplicar la inteligencia artificial generativa en el ámbito empresarial exige una visión estratégica clara, una comprensión profunda de los objetivos y desafíos del negocio, y una sólida infraestructura de datos. Además, implica la gestión de un ecosistema complejo de tecnologías, herramientas, plataformas y proveedores que deben ser evaluados e integrados de manera cuidadosa. Es crucial contar con un liderazgo diverso y cualificado durante la planificación, implementación y pruebas, para asegurar un marco ético y una gobernanza de datos sólida.
Por lo tanto, implementar la inteligencia artificial generativa a nivel empresarial requiere contar con un ecosistema tecnológico confiable. En este sentido, encontrar un socio de confianza con profundo conocimiento y experiencia es fundamental para diseñar la mejor estrategia posible.
Las empresas deben buscar impulsar la eficiencia y ofrecer mayor valor a través de la innovación colaborativa, modelos específicos de la industria, y soluciones que potencien experiencias óptimas para los usuarios. Para lograrlo, en primer lugar, es importante poder construir bases y arquitecturas de datos confiables para diseñar la estrategia adecuada y es clave que los líderes empresariales tengan claridad sobre lo que quieren lograr para sus organizaciones. Definir objetivos precisos, asegura resultados confiables. Es indispensable poder investigar e identificar la tecnología adecuada que mejor se adapta a las necesidades del negocio y preparar los datos para garantizar la calidad de los mismos.

Luego de tener definida la estrategia, es recomendable comenzar por implementar un caso de negocio que esté bien definido. Ése sería el punto de partida adecuado. Documentar claramente el problema y los resultados esperados es esencial para evaluar las ganancias potenciales, los riesgos y la escala de la inversión. En esta etapa, es cuando se realizan las pruebas de validación y evaluación del proyecto, utilizando métricas que permitan identificar problemas.
Por último, antes de la salida a producción, es fundamental evaluar el marco de IA responsable, la privacidad & seguridad, el escalamiento, el monitoreo y los indicadores de performance esperados
Al referirnos a IA generativa es indispensable proteger los datos y la clave para lograrlo es contar con talento especializado para evitar el uso indebido de datos de entrada sensibles o sesgados y monitorear la distorsión. Proteger la información personal sensible de clientes o empleados, la propiedad y el capital intelectual debe ser una preocupación primordial.
En este contexto, debemos ser conscientes que somos testigos de la democratización de la IA al ver crecer el interés en todas las industrias sobre cómo implementar la tecnología de manera efectiva. Expertos, especialistas, líderes y toda la comunidad técnica en general, tenemos que prepararnos para que el concepto de empresas inteligentes cobre más protagonismo.

Innovación y Tecnología
Desafíos de la IA en las Empresas: Más allá de la implementación

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un eje estratégico para las empresas que buscan mantenerse competitivas. En este contexto, prepararse para la implementación de la IA implica mucho más que adoptar nuevas tecnologías: requiere construir bases de datos sólidas, modernizar infraestructuras heredadas, reforzar la seguridad operativa y generar confianza en los sistemas de integración de IA. Según el Kyndryl AI Readiness Report , aunque el 86% de los líderes confía en sus iniciativas de IA, solo el 29% se siente preparado para los desafíos futuros . Esto revela una realidad ineludible: la confianza en la IA no se construye solo con inversiones en tecnología, sino con una estrategia clara de adopción que incluye capacitación, comunicación efectiva y una cultura que impulsa la innovación.
Actualmente, las organizaciones enfrentan numerosos desafíos en su camino hacia la integración efectiva de la IA. La preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos, los requisitos regulatorios y la incertidumbre sobre el retorno de la inversión son solo algunas de las barreras que dificultan la madurez de la IA dentro de las empresas. Además, los sistemas heredados, la falta de bases de datos adecuadas y la escasez de talento especializado en tecnologías emergentes frenan el avance de la automatización inteligente: el 64% de los líderes considera que su infraestructura de TI no está preparada para la IA debido a la falta de habilidades en sus equipos, indica el Kyndryl AI Readiness Report .
Y si bien la inversión en IA es una prioridad, muchas empresas aún no ven un retorno concreto de estas iniciativas . La clave para cerrar esta brecha es clara: se requiere adquirir tecnología avanzada y construir alianzas estratégicas con un ecosistema de socios especializados que fomenten su adopción.
IA y liderazgo: El desafío de la transformación
La inteligencia artificial abarca diversas tecnologías, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la robótica, que permiten a las industrias desarrollar productos y servicios más personalizados, adaptándose a las necesidades cambiantes de individuos y empresas.
El mayor desafío no es solo tecnológico, sino humano. Para que la IA transforme los negocios, los líderes deben actuar como agentes de cambio , promoviendo un entorno donde la automatización se percibirá como una oportunidad y no como una amenaza. Hay que dejar en claro que la IA no reemplaza el talento, sino que lo potencia . Es indispensable generar confianza, estableciendo modelos de gobernanza sólida, fortaleciendo la capacitación de las personas y demostrando con hechos cómo la IA libera tiempo para tareas estratégicas y creativas. Desde nuestra experiencia, un enfoque centrado en las personas es esencial para integrar la IA en los flujos de trabajo. Cuando los equipos comprenden el propósito detrás de su implementación, la incertidumbre se convierte en curiosidad y compromiso.
A medida que las empresas avanzan en su madurez digital, deben equilibrar la innovación con sus objetivos estratégicos . La preparación para la IA es tanto un reto tecnológico como una transformación cultural . Un proyecto de IA exitoso requiere, además de objetivos claros y casos de uso alineados con la estrategia del negocio, una evaluación rigurosa de la calidad de los datos, la selección de tecnologías escalables, la capacitación del talento humano, un marco sólido de gobernanza y cumplimiento normativo, y una gestión del cambio efectiva, aspectos esenciales a incluir en el caso de negocio.
Aquellas organizaciones que combinan tecnología, asociaciones estratégicas y una cultura de aprendizaje continua serán las que realmente capitalizan el potencial de la IA. Como líderes, tenemos la oportunidad de transformar radicalmente la forma en que operan las empresas, aprovechando la IA para maximizar el valor de los datos y mejorar la toma de decisiones.
Mariano Ragognetti, Director General de Kyndryl Argentina, Chile y Uruguay
Innovación y Tecnología
Los países de la UE incumplen el plazo de las normas de ciberseguridad en sectores esenciales

Bruselas (Euractiv.com/.es) – Dos años y medio después de que los miembros de la Unión Europea (UE) se comprometieran a reforzar los requisitos de ciberseguridad en 18 sectores esenciales, muchos de ellos todavía no han incorporado las normas a sus legislaciones nacionales, incumpliendo así el plazo para cumplir la Directiva europea.
La norma apunta a reforzar la seguridad en ámbitos clave como las instalaciones de fabricación de productos farmacéuticos, los organismos de la administración pública y los operadores de infraestructuras espaciales.
Sin embargo, seis meses después de que venciera el plazo el pasado 17 de octubre, 13 países del bloque aún no han transpuesto la Directiva NIS2 sobre ciberseguridad a su legislación nacional.
El incumplimiento del plazo pone de manifiesto una paradoja en la UE: aunque proteger la economía de los agentes maliciosos en línea es una prioridad política para los gobiernos, pocos han tomado medidas concretas para hacerlo.
Los esfuerzos se han visto obstaculizados por numerosos problemas, entre ellos la inestabilidad política, la escasez de personal cualificado y el temor a que los requisitos de ciberseguridad impongan nuevos costes a las empresas, perjudicando su competitividad.
Sólo siete países de la UE han adoptado plenamente la Directiva, mientras que otros siete lo han hecho parcialmente, según explicó a Euractiv un portavoz de la Comisión Europea.
Algunos lo han hecho tras recibir en noviembre cartas de emplazamiento de Bruselas en las cuales se les pedía que actuaran con rapidez.
Es «incomprensible e irresponsable» que los Estados miembros lleven retraso en la transposición de la Directiva, asegura Bart Groothuis, eurodiputado holandés del grupo liberal Renovar Europa y ex ponente de la NIS2.
Cada día de retraso «aumenta nuestra vulnerabilidad» ante los ciberataques, añade Groothuis.
Por su parte, Sebastijan Čutura, director de la Organización Europea de Ciberseguridad (ECSO), explica a Euractiv que los últimos avances registrados en Malta y Finlandia, donde se ha transpuesto la norma, son positivos, aunque los gobiernos aún no lo han notificado oficialmente a la Comisión Europea.
Eso significa que Bruselas aún no ha incluido a esos dos países en su lista de «buenos alumnos».
Entre los más rezagados figuran Alemania y Francia, los países con más población de la UE, en los cuales numerosos asuntos de política nacional han retrasado la adopción de la Directiva.
El proyecto de ley de transposición no fue presentado por el Gobierno francés hasta después de las elecciones legislativas anticipadas de junio de 2024 y ahora está en proceso de revisión en la Asamblea Nacional.
El colapso del anterior gobierno de coalición en Alemania dejó en suspenso la transposición, y no se prevén avances hasta que asuma el nuevo ejecutivo de la CDU y el SPD, previsiblemente en mayo.
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Innovación y Tecnología
La agencia irlandesa de protección de datos pone bajo la lupa el modelo Grok AI de Musk

Dublín/Bruselas (Euractiv.com/.es) – La Comisión Irlandesa de Protección de Datos (DPC por sus siglas en inglés) ha abierto una investigación sobre los modelos de inteligencia artificial (IA) xAI, más conocidos como Grok, propiedad del magnate Elon Musk.
La investigación se enmarca en la ley de protección de datos de la Unión Europea (UE): el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
Grok está disponible desde diciembre de 2024 para todos los usuarios de la red social X, propiedad de Musk, y ha logrado elaborar biografías de personas que tienen cuenta en la plataforma del magnate y aliado del presidente de Estados Unidos, Donald Trump.
Todavía no está claro si los datos personales de los usuarios de X en la UE se procesaron legalmente y si la empresa respetó los requisitos de transparencia obligatorios establecidos en el GDPR.
The inquiry will examine the processing of personal data comprised in publicly-accessible posts posted on the ‘X’ social media platform by EU/EEA users, for the purposes of training generative artificial intelligence models, in particular the Grok Large Language Models (LLMs).
— Data Protection Commission Ireland (@DPCIreland) April 11, 2025
La investigación del CPD se centrará en si los datos personales se procesaron legalmente para entrenar el modelo Grok AI.
En el verano de 2024, el CPD inició, y luego cerró rápidamente, una investigación sobre X por el presunto tratamiento ilegal de los datos de sus usuarios para entrenar su modelo de IA, Grok.
Como resultado de ello, X se comprometió a dejar de procesar los datos de los usuarios de la UE para entrenar a Grok y eliminó todos los datos previamente procesados utilizados para este fin.
En agosto de 2024, las organizaciones de consumidores Euroconsumers, Altroconsumo y el Centro Europeo de Derechos Digitales (Noyb) alegaron que X cometió múltiples infracciones del RGPD y presentaron denuncias ante el CPD irlandés.
Según el GDPR, X Internet Unlimited Company, el nuevo nombre de Twitter International Unlimited Company a partir del 1 de abril – que controla los datos de los usuarios de X en la UE, y tiene su sede en Dublín- podría ser multado con hasta el 4% de su facturación global anual.
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(Editado por Euractiv.com y Fernando Heller/Euractiv.es)
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