{"id":175543,"date":"2024-03-11T15:38:18","date_gmt":"2024-03-11T14:38:18","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/mx\/2024\/03\/11\/ia-compuesta-clave-para-la-adopcion-exitosa-de-ia-en-empresas\/"},"modified":"2025-11-21T18:43:41","modified_gmt":"2025-11-21T21:43:41","slug":"ia-compuesta-clave-para-la-adopcion-exitosa-de-ia-en-empresas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/inteligencia-artificial\/ia-compuesta-clave-para-la-adopcion-exitosa-de-ia-en-empresas\/","title":{"rendered":"IA Compuesta: clave para la adopci\u00f3n exitosa de IA en empresas"},"content":{"rendered":"

Dynatrace<\/strong>, l\u00edder en seguridad y observabilidad unificada, anunci\u00f3 los resultados de una encuesta global independiente realizada 1,300 CTO, CIO y otros l\u00edderes tecnol\u00f3gicos en organizaciones con m\u00e1s de mil empleados. La investigaci\u00f3n revela que las organizaciones est\u00e1n aumentando sus inversiones en IA en todas las \u00e1reas de su negocio para mejorar la productividad, automatizar tareas, reducir costos y mantenerse al d\u00eda con la competencia<\/strong>.<\/p>\n

Sin embargo, adem\u00e1s de las claras ventajas, existen desaf\u00edos y riesgos que las organizaciones necesitan gestionar, desde garantizar que los resultados de la IA generativa sean confiables para respaldar casos de uso cr\u00edticos para el negocio, hasta mantener el cumplimiento de las pol\u00edticas internas y las regulaciones globales relacionadas con la seguridad y privacidad de los datos.<\/p>\n

Estos hallazgos subrayan la necesidad de un enfoque compuesto de la IA, mediante el cual las organizaciones combinen m\u00faltiples tipos de IA (como la generativa, predictiva y causal) y diferentes fuentes de datos (como la observabilidad, la seguridad y los eventos del negocio)<\/strong>. Este enfoque permite un razonamiento m\u00e1s avanzado y aporta precisi\u00f3n, contexto y significado a los resultados de la IA. El reporte \u201cEl estado de la IA 2024: Desaf\u00edos para la adopci\u00f3n y estrategias clave para el \u00e9xito organizacional\u201d, est\u00e1 disponible para su descarga.<\/p>\n

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El 98% de los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos mexicanos les preocupa que la IA generativa pueda ser susceptible a sesgos, errores y desinformaci\u00f3n involuntarios(imagen creada con Microsoft Bing).<\/figcaption><\/figure>\n

Dentro de los encuestados, se encuentran 50 l\u00edderes de TIC mexicanos, quienes respondieron:<\/strong><\/em><\/span><\/p>\n

    \n
  • En promedio, 42% de los equipos de todos los departamentos est\u00e1n actualmente adoptando servicios o herramientas basados en IA.<\/li>\n
  • El 94% dice que la IA se ha vuelto obligatoria, ya que es imposible para los equipos mantenerse al d\u00eda manualmente con el tama\u00f1o, la velocidad y la naturaleza din\u00e1mica de los entornos de nube.<\/li>\n
  • El 98% de los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos les preocupa que la IA generativa pueda ser susceptible a sesgos, errores y desinformaci\u00f3n involuntarios.<\/li>\n
  • El 98% de los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos dicen que la IA generativa ser\u00eda m\u00e1s beneficiosa si fuera impulsada por otros tipos de IA que puedan proporcionar datos precisos sobre los estados actuales y predicciones precisas para el futuro.<\/li>\n<\/ul>\n
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    Bernd Greifeneder, CTO de Dynatrace.<\/figcaption><\/figure>\n

    A nivel mundial, el reporte destaca:<\/strong><\/em><\/span><\/p>\n

      \n
    • 83% de los l\u00edderes de tecnolog\u00eda dice que la IA se ha vuelto obligatoria para mantenerse al d\u00eda con la naturaleza din\u00e1mica de los entornos de nube.<\/li>\n
    • 82% de los l\u00edderes de tecnolog\u00eda dice que la IA ser\u00e1 fundamental para la detecci\u00f3n, investigaci\u00f3n y respuesta a amenazas de seguridad.<\/li>\n
    • 88% de los l\u00edderes de tecnolog\u00eda espera que la IA extienda el acceso al an\u00e1lisis de datos a los empleados no tecnol\u00f3gicos a trav\u00e9s de consultas en lenguaje natural.<\/li>\n
    • 88% de los l\u00edderes de tecnolog\u00eda cree que la IA permitir\u00e1 lograr eficiencias de costos en la nube al respaldar las pr\u00e1cticas FinOps.<\/li>\n
    • 93% de los l\u00edderes de tecnolog\u00eda les preocupa que la IA pueda usarse para usos no aprobados a medida que los empleados se acostumbren m\u00e1s al uso de herramientas como ChatGPT.<\/li>\n<\/ul>\n
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      El 94% de las empresas mexicanas dice que la IA se ha vuelto obligatoria, ya que es imposible para los equipos mantenerse al d\u00eda manualmente con el tama\u00f1o, la velocidad y la naturaleza din\u00e1mica de los entornos de nube.<\/figcaption><\/figure>\n

      \u201cLa IA se ha vuelto fundamental para la forma en que las organizaciones manejan la eficiencia, mejoran la productividad y aceleran la innovaci\u00f3n”<\/em>, afirm\u00f3 Bernd Greifeneder, CTO de Dynatrace<\/strong>. \u201cEl lanzamiento de ChatGPT a finales del a\u00f1o pasado desencaden\u00f3 un importante ciclo generativo de la IA. Los equipos de desarrollo, operaciones y seguridad han visto un potencial significativo en la capacidad de la IA generativa para ayudarlos a ofrecer aplicaciones y servicios nuevos y m\u00e1s seguros a velocidades r\u00e9cord. Sin embargo, para aprovechar los beneficios de esta tecnolog\u00eda, estos equipos necesitan utilizar IA generativa de una manera que brinde respuestas predecibles, confiables y precisas en tiempo real. Las organizaciones tambi\u00e9n deben integrar la tecnolog\u00eda de forma segura y responsable, para minimizar el riesgo de que los empleados expongan datos confidenciales o introduzcan vulnerabilidades en sus entornos\u201d<\/em>.<\/p>\n

      Otros resultados adicionales incluyen:<\/p>\n

        \n
      • 61% de los l\u00edderes de tecnolog\u00eda aumentar\u00e1n la inversi\u00f3n en IA durante los pr\u00f3ximos 12 meses para acelerar el desarrollo mediante la generaci\u00f3n autom\u00e1tica de c\u00f3digo.<\/li>\n
      • 95% de los l\u00edderes de tecnolog\u00eda les preocupa que el uso de IA generativa sea para crear c\u00f3digo que pueda resultar en fugas y uso inadecuado o ilegal de la propiedad intelectual.<\/li>\n
      • 98% de los l\u00edderes de tecnolog\u00eda les preocupa que la IA generativa pueda ser susceptible a sesgos, errores y desinformaci\u00f3n involuntarios.<\/li>\n
      • 95% de los l\u00edderes de tecnolog\u00eda dice que la IA generativa ser\u00eda m\u00e1s beneficiosa si estuviera enriquecida e impulsada por otros tipos de IA que puedan proporcionar datos precisos sobre los estados actuales y predicciones precisas sobre el futuro.<\/li>\n
      • 62% de las organizaciones ya han cambiado los roles laborales y las habilidades para las que contratan debido a la IA.<\/li>\n<\/ul>\n
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        61% de los l\u00edderes de tecnolog\u00eda aumentar\u00e1n la inversi\u00f3n en IA durante los pr\u00f3ximos 12 meses para acelerar el desarrollo mediante la generaci\u00f3n autom\u00e1tica de c\u00f3digo.<\/figcaption><\/figure>\n

        \u201cUno de los desaf\u00edos m\u00e1s importantes que enfrentan las organizaciones con la IA generativa es lograr respuestas significativas en las que los usuarios puedan confiar para resolver casos de uso y problemas espec\u00edficos”<\/em>, continu\u00f3 Greifeneder.<\/p>\n

        \u201cLos equipos necesitan dise\u00f1ar indicaciones con contexto detallado y precisi\u00f3n de forma r\u00e1pida, sencilla y rentable; y al mismo tiempo validar la precisi\u00f3n de los resultados de una IA generativa. Para lograrlo, es importante reconocer que no toda la IA es igual. La mayor\u00eda de los casos de uso de la IA generativa, y especialmente los m\u00e1s complejos, como la optimizaci\u00f3n del c\u00f3digo de software y la resoluci\u00f3n de vulnerabilidades de seguridad, requieren un enfoque compuesto. La precisi\u00f3n de la IA causal, que determina las causas y efectos subyacentes de los comportamientos de los sistemas, y la IA predictiva, que pronostica eventos futuros bas\u00e1ndose en datos hist\u00f3ricos, proporcionan un contexto esencial para impulsar la IA generativa. Si las organizaciones implementan su estrategia correcta, combinando estos diferentes tipos de IA con datos de alta calidad sobre observabilidad, seguridad y eventos del negocio, pueden aumentar significativamente la productividad de los equipos de desarrollo, operaciones y seguridad y ofrecer valor empresarial duradero\u201d<\/em>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Dynatrace, líder en seguridad y observabilidad unificada, anunció los resultados de una encuesta global independiente realizada 1,300 CTO, CIO y otros líderes tecnológicos en organizaciones con más de mil empleados. La investigación revela que las organizaciones están aumentando sus inversiones en IA en todas las áreas de su negocio para mejorar la productividad, automatizar tareas, reducir costos y mantenerse al día con la competencia. Sin embargo, además de las claras ventajas, existen desafíos y riesgos que las organizaciones necesitan gestionar, desde garantizar que los resultados de la IA generativa sean confiables para respaldar casos de uso críticos para el negocio, hasta mantener el cumplimiento de las políticas internas y las regulaciones globales relacionadas con la seguridad y privacidad de los datos. Estos hallazgos subrayan la necesidad de un enfoque compuesto de la IA, mediante el cual las organizaciones combinen múltiples tipos de IA (como la generativa, predictiva y causal) y diferentes fuentes de datos (como la observabilidad, la seguridad y los eventos del negocio). Este enfoque permite un razonamiento más avanzado y aporta precisión, contexto y significado a los resultados de la IA. El reporte “El estado de la IA 2024: Desafíos para la adopción y estrategias clave para el éxito organizacional”, está disponible para su descarga. Dentro de los encuestados, se encuentran 50 líderes de TIC mexicanos, quienes respondieron: En promedio, 42% de los equipos de todos los departamentos están actualmente adoptando servicios o herramientas basados en IA. El 94% dice que la IA se ha vuelto obligatoria, ya que es imposible para los equipos mantenerse al día manualmente con el tamaño, la velocidad y la naturaleza dinámica de los entornos de nube. El 98% de los líderes tecnológicos les preocupa que la IA generativa pueda ser susceptible a sesgos, errores y desinformación involuntarios. El 98% de los líderes tecnológicos dicen que la IA generativa sería más beneficiosa si fuera impulsada por otros tipos de IA que puedan proporcionar datos precisos sobre los estados actuales y predicciones precisas para el futuro. A nivel mundial, el reporte destaca: 83% de los líderes de tecnología dice que la IA se ha vuelto obligatoria para mantenerse al día con la naturaleza dinámica de los entornos de nube. 82% de los líderes de tecnología dice que la IA será fundamental para la detección, investigación y respuesta a amenazas de seguridad. 88% de los líderes de tecnología espera que la IA extienda el acceso al análisis de datos a los empleados no tecnológicos a través de consultas en lenguaje natural. 88% de los líderes de tecnología cree que la IA permitirá lograr eficiencias de costos en la nube al respaldar las prácticas FinOps. 93% de los líderes de tecnología les preocupa que la IA pueda usarse para usos no aprobados a medida que los empleados se acostumbren más al uso de herramientas como ChatGPT. “La IA se ha vuelto fundamental para la forma en que las organizaciones manejan la eficiencia, mejoran la productividad y aceleran la innovación”, afirmó Bernd Greifeneder, CTO de Dynatrace. “El lanzamiento de ChatGPT a finales del año pasado desencadenó un importante ciclo generativo de la IA. Los equipos de desarrollo, operaciones y seguridad han visto un potencial significativo en la capacidad de la IA generativa para ayudarlos a ofrecer aplicaciones y servicios nuevos y más seguros a velocidades récord. Sin embargo, para aprovechar los beneficios de esta tecnología, estos equipos necesitan utilizar IA generativa de una manera que brinde respuestas predecibles, confiables y precisas en tiempo real. Las organizaciones también deben integrar la tecnología de forma segura y responsable, para minimizar el riesgo de que los empleados expongan datos confidenciales o introduzcan vulnerabilidades en sus entornos”. Otros resultados adicionales incluyen: 61% de los líderes de tecnología aumentarán la inversión en IA durante los próximos 12 meses para acelerar el desarrollo mediante la generación automática de código. 95% de los líderes de tecnología les preocupa que el uso de IA generativa sea para crear código que pueda resultar en fugas y uso inadecuado o ilegal de la propiedad intelectual. 98% de los líderes de tecnología les preocupa que la IA generativa pueda ser susceptible a sesgos, errores y desinformación involuntarios. 95% de los líderes de tecnología dice que la IA generativa sería más beneficiosa si estuviera enriquecida e impulsada por otros tipos de IA que puedan proporcionar datos precisos sobre los estados actuales y predicciones precisas sobre el futuro. 62% de las organizaciones ya han cambiado los roles laborales y las habilidades para las que contratan debido a la IA. “Uno de los desafíos más importantes que enfrentan las organizaciones con la IA generativa es lograr respuestas significativas en las que los usuarios puedan confiar para resolver casos de uso y problemas específicos”, continuó Greifeneder. “Los equipos necesitan diseñar indicaciones con contexto detallado y precisión de forma rápida, sencilla y rentable; y al mismo tiempo validar la precisión de los resultados de una IA generativa. Para lograrlo, es importante reconocer que no toda la IA es igual. La mayoría de los casos de uso de la IA generativa, y especialmente los más complejos, como la optimización del código de software y la resolución de vulnerabilidades de seguridad, requieren un enfoque compuesto. La precisión de la IA causal, que determina las causas y efectos subyacentes de los comportamientos de los sistemas, y la IA predictiva, que pronostica eventos futuros basándose en datos históricos, proporcionan un contexto esencial para impulsar la IA generativa. Si las organizaciones implementan su estrategia correcta, combinando estos diferentes tipos de IA con datos de alta calidad sobre observabilidad, seguridad y eventos del negocio, pueden aumentar significativamente la productividad de los equipos de desarrollo, operaciones y seguridad y ofrecer valor empresarial duradero”.<\/p>\n","protected":false},"author":229,"featured_media":175548,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[72],"tags":[119],"class_list":["post-175543","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-dynatrace"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/175543","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/users\/229"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=175543"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/175543\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media\/175548"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=175543"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=175543"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=175543"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}