{"id":179450,"date":"2025-07-26T06:00:02","date_gmt":"2025-07-26T09:00:02","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/mx\/sin-categoria\/98-de-empresas-no-estan-preparadas-para-implementar-ia-asi-lo-revelo-f5\/"},"modified":"2025-07-26T06:00:02","modified_gmt":"2025-07-26T09:00:02","slug":"98-de-empresas-no-estan-preparadas-para-implementar-ia-asi-lo-revelo-f5","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/inteligencia-artificial\/98-de-empresas-no-estan-preparadas-para-implementar-ia-asi-lo-revelo-f5\/","title":{"rendered":"La verdad inc\u00f3moda de la inteligencia artificial: 98% de empresas no est\u00e1n preparadas as\u00ed lo revel\u00f3 F5"},"content":{"rendered":"<p>F5 la compa\u00f1\u00eda dedicada en seguridad de aplicaciones y APIs, present\u00f3 su informe <strong>2025 State of AI Application Strategy Report: AI Readiness<\/strong>, el cual evidencia una realidad preocupante: \u00fanicamente el 2% de las organizaciones a nivel global est\u00e1n completamente preparadas para escalar la inteligencia artificial (IA) de manera segura en sus operaciones.<\/p>\n<p>El estudio se basa en informaci\u00f3n de <strong>650 l\u00edderes de TI<\/strong> y <strong>150 estrategas de IA<\/strong> de organizaciones con ingresos anuales superiores a 200 millones de d\u00f3lares, lo que ofrece una visi\u00f3n amplia del estado de la adopci\u00f3n de la inteligencia artificial en el mundo empresarial.<\/p>\n<p>El informe se\u00f1ala que, aunque el <strong>77% de las compa\u00f1\u00edas muestran un nivel moderado de preparaci\u00f3n para la IA<\/strong>, carecen de una gobernanza robusta y de seguridad entre nubes, lo que las deja expuestas a riesgos significativos. Por otro lado, <strong>el 21% de las empresas est\u00e1n clasificadas con baja preparaci\u00f3n<\/strong>, lo que limita su capacidad de competir en un entorno donde la IA ya est\u00e1 transformando industrias completas.<\/p>\n<p><em>\u201cA medida que la IA se convierte en el n\u00facleo de la estrategia empresarial, estar preparado requiere m\u00e1s que experimentaci\u00f3n: exige seguridad, escalabilidad y alineaci\u00f3n\u201d<\/em>, afirm\u00f3 <strong>John Maddison, Chief Product and Corporate Marketing Officer en F5<\/strong>. \u201c<em>Este informe destaca pasos concretos que las organizaciones pueden seguir para operacionalizar la IA con confianza. La IA ya est\u00e1 transformando las operaciones de seguridad, pero sin una gobernanza madura y protecciones dise\u00f1adas espec\u00edficamente, las empresas corren el riesgo de amplificar las amenazas\u201d<\/em>, a\u00f1adi\u00f3.<\/p>\n<p>El estudio revela que <strong>el 70% de las organizaciones con preparaci\u00f3n moderada ya utilizan IA generativa de forma activa<\/strong>, mientras que pr\u00e1cticamente todas las dem\u00e1s est\u00e1n en proceso de adoptarla. En promedio, el <strong>25% de las aplicaciones actuales ya hacen uso de IA<\/strong>, con una proyecci\u00f3n de crecimiento acelerado. Las organizaciones altamente preparadas muestran un uso intensivo de la IA en todo su portafolio de aplicaciones, mientras que aquellas con baja preparaci\u00f3n apenas la utilizan en menos de una cuarta parte de sus sistemas, generalmente de manera experimental.<\/p>\n<h2><span style=\\\"color: #333399\\\">Tendencias en el uso de modelos de IA<\/span><\/h2>\n<p>Entre las principales tendencias identificadas destaca el uso simult\u00e1neo de m\u00faltiples modelos de IA: <strong>casi dos tercios de los encuestados (65%) utilizan dos o m\u00e1s modelos de pago y al menos un modelo de c\u00f3digo abierto<\/strong>. En promedio, cada organizaci\u00f3n emplea tres modelos, distribuidos en diferentes entornos o ubicaciones. Los modelos de pago m\u00e1s utilizados incluyen <strong>GPT-4<\/strong>, mientras que entre los de c\u00f3digo abierto destacan las variantes <strong>Llama (Meta)<\/strong>, <strong>Mistral AI<\/strong> y <strong>Gemma (Google)<\/strong>.<\/p>\n<p>Este enfoque h\u00edbrido, aunque ofrece flexibilidad y capacidad de innovaci\u00f3n, tambi\u00e9n ampl\u00eda la <strong>superficie de ataque<\/strong> y la complejidad de la gobernanza, sobre todo cuando se integran herramientas de c\u00f3digo abierto que requieren controles de seguridad m\u00e1s estrictos.<\/p>\n<p>El informe enfatiza los retos que enfrentan las organizaciones para proteger cargas de trabajo impulsadas por IA. <strong>El 71% de las empresas ya utiliza IA para reforzar su propia ciberseguridad<\/strong>, pero a\u00fan existen brechas importantes: solo <strong>el 18% de las organizaciones con preparaci\u00f3n moderada han implementado un firewall espec\u00edfico para IA<\/strong>, aunque un 47% planea hacerlo en el pr\u00f3ximo a\u00f1o.<\/p>\n<p>Otro hallazgo relevante es la <strong>d\u00e9bil gobernanza de datos<\/strong>: solo el <strong>24% de las empresas practica un etiquetado de datos continuo<\/strong>, lo que reduce la transparencia y aumenta la vulnerabilidad frente a ataques adversarios. Adem\u00e1s, los <strong>entornos h\u00edbridos y multicloud generan inconsistencias en la protecci\u00f3n de datos y flujos de trabajo<\/strong>, dejando puntos d\u00e9biles en la seguridad de la informaci\u00f3n.<\/p>\n<h2><span style=\\\"color: #333399\\\">Recomendaciones para una escalabilidad segura<\/span><\/h2>\n<p>El informe introduce el <strong>AI Readiness Index<\/strong>, un marco de evaluaci\u00f3n que mide seis factores de madurez operativa, incluyendo la seguridad, la gobernanza y la alineaci\u00f3n tecnol\u00f3gica. Seg\u00fan F5, las organizaciones que desean mejorar su preparaci\u00f3n deben adoptar acciones clave:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Diversificar los modelos de IA<\/strong>, integrando tanto herramientas de pago como de c\u00f3digo abierto, pero fortaleciendo los esquemas de gobernanza.<\/li>\n<li><strong>Expandir el uso de IA en operaciones cr\u00edticas<\/strong>, pasando de pilotos aislados a la integraci\u00f3n en flujos de trabajo, an\u00e1lisis y seguridad corporativa.<\/li>\n<li><strong>Integrar protecciones espec\u00edficas para IA<\/strong>, como firewalls dedicados y pol\u00edticas de etiquetado de datos, para reducir el riesgo de vulnerabilidades.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Las empresas altamente preparadas no solo logran escalar sus operaciones de manera eficiente, sino que tambi\u00e9n mitigan riesgos y aprovechan la innovaci\u00f3n de forma estrat\u00e9gica. Aquellas con baja preparaci\u00f3n, por el contrario, se enfrentan a <strong>cuellos de botella operativos, dificultades de cumplimiento normativo y un crecimiento limitado<\/strong>.<\/p>\n<h3><span style=\\\"color: #333399\\\">Lee m\u00e1s:<\/span><\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>F5 la compa&ntilde;&iacute;a dedicada en seguridad de aplicaciones y APIs, present&oacute; su informe 2025 State of AI Application Strategy Report: AI Readiness, el cual evidencia una realidad preocupante: &uacute;nicamente el 2% de las organizaciones a nivel global est&aacute;n completamente preparadas para escalar la inteligencia artificial (IA) de manera segura en sus operaciones. El estudio se basa en informaci&oacute;n de 650 l&iacute;deres de TI y 150 estrategas de IA de organizaciones con ingresos anuales superiores a 200 millones de d&oacute;lares, lo que ofrece una visi&oacute;n amplia del estado de la adopci&oacute;n de la inteligencia artificial en el mundo empresarial. El informe se&ntilde;ala que, aunque el 77% de las compa&ntilde;&iacute;as muestran un nivel moderado de preparaci&oacute;n para la IA, carecen de una gobernanza robusta y de seguridad entre nubes, lo que las deja expuestas a riesgos significativos. Por otro lado, el 21% de las empresas est&aacute;n clasificadas con baja preparaci&oacute;n, lo que limita su capacidad de competir en un entorno donde la IA ya est&aacute; transformando industrias completas. &ldquo;A medida que la IA se convierte en el n&uacute;cleo de la estrategia empresarial, estar preparado requiere m&aacute;s que experimentaci&oacute;n: exige seguridad, escalabilidad y alineaci&oacute;n&rdquo;, afirm&oacute; John Maddison, Chief Product and Corporate Marketing Officer en F5. &ldquo;Este informe destaca pasos concretos que las organizaciones pueden seguir para operacionalizar la IA con confianza. La IA ya est&aacute; transformando las operaciones de seguridad, pero sin una gobernanza madura y protecciones dise&ntilde;adas espec&iacute;ficamente, las empresas corren el riesgo de amplificar las amenazas&rdquo;, a&ntilde;adi&oacute;. El estudio revela que el 70% de las organizaciones con preparaci&oacute;n moderada ya utilizan IA generativa de forma activa, mientras que pr&aacute;cticamente todas las dem&aacute;s est&aacute;n en proceso de adoptarla. En promedio, el 25% de las aplicaciones actuales ya hacen uso de IA, con una proyecci&oacute;n de crecimiento acelerado. Las organizaciones altamente preparadas muestran un uso intensivo de la IA en todo su portafolio de aplicaciones, mientras que aquellas con baja preparaci&oacute;n apenas la utilizan en menos de una cuarta parte de sus sistemas, generalmente de manera experimental. Tendencias en el uso de modelos de IA Entre las principales tendencias identificadas destaca el uso simult&aacute;neo de m&uacute;ltiples modelos de IA: casi dos tercios de los encuestados (65%) utilizan dos o m&aacute;s modelos de pago y al menos un modelo de c&oacute;digo abierto. En promedio, cada organizaci&oacute;n emplea tres modelos, distribuidos en diferentes entornos o ubicaciones. Los modelos de pago m&aacute;s utilizados incluyen GPT-4, mientras que entre los de c&oacute;digo abierto destacan las variantes Llama (Meta), Mistral AI y Gemma (Google). Este enfoque h&iacute;brido, aunque ofrece flexibilidad y capacidad de innovaci&oacute;n, tambi&eacute;n ampl&iacute;a la superficie de ataque y la complejidad de la gobernanza, sobre todo cuando se integran herramientas de c&oacute;digo abierto que requieren controles de seguridad m&aacute;s estrictos. El informe enfatiza los retos que enfrentan las organizaciones para proteger cargas de trabajo impulsadas por IA. El 71% de las empresas ya utiliza IA para reforzar su propia ciberseguridad, pero a&uacute;n existen brechas importantes: solo el 18% de las organizaciones con preparaci&oacute;n moderada han implementado un firewall espec&iacute;fico para IA, aunque un 47% planea hacerlo en el pr&oacute;ximo a&ntilde;o. Otro hallazgo relevante es la d&eacute;bil gobernanza de datos: solo el 24% de las empresas practica un etiquetado de datos continuo, lo que reduce la transparencia y aumenta la vulnerabilidad frente a ataques adversarios. Adem&aacute;s, los entornos h&iacute;bridos y multicloud generan inconsistencias en la protecci&oacute;n de datos y flujos de trabajo, dejando puntos d&eacute;biles en la seguridad de la informaci&oacute;n. Recomendaciones para una escalabilidad segura El informe introduce el AI Readiness Index, un marco de evaluaci&oacute;n que mide seis factores de madurez operativa, incluyendo la seguridad, la gobernanza y la alineaci&oacute;n tecnol&oacute;gica. Seg&uacute;n F5, las organizaciones que desean mejorar su preparaci&oacute;n deben adoptar acciones clave: Diversificar los modelos de IA, integrando tanto herramientas de pago como de c&oacute;digo abierto, pero fortaleciendo los esquemas de gobernanza. Expandir el uso de IA en operaciones cr&iacute;ticas, pasando de pilotos aislados a la integraci&oacute;n en flujos de trabajo, an&aacute;lisis y seguridad corporativa. Integrar protecciones espec&iacute;ficas para IA, como firewalls dedicados y pol&iacute;ticas de etiquetado de datos, para reducir el riesgo de vulnerabilidades. Las empresas altamente preparadas no solo logran escalar sus operaciones de manera eficiente, sino que tambi&eacute;n mitigan riesgos y aprovechan la innovaci&oacute;n de forma estrat&eacute;gica. Aquellas con baja preparaci&oacute;n, por el contrario, se enfrentan a cuellos de botella operativos, dificultades de cumplimiento normativo y un crecimiento limitado. Lee m&aacute;s: &nbsp;<\/p>\n","protected":false},"author":229,"featured_media":178377,"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":[31],"class_list":["post-179450","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-f5"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179450","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=179450"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179450\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media\/178377"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=179450"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=179450"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=179450"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}