¿Qué es la IA empresarial?

La inteligencia artificial empresarial se está convirtiendo en un elemento fundamental para que las grandes organizaciones mejoren su productividad, automaticen sus procesos, faciliten la toma de decisiones y gestionen los riesgos. Sin embargo, el uso de la inteligencia artificial en la empresa es diferente a probar una herramienta de IA independiente. Requiere una gobernanza más sólida, un acceso seguro a los datos, una infraestructura fiable y controles que se adapten a los flujos de trabajo reales de la empresa.

A medida que más organizaciones adoptan la IA generativa y las aplicaciones basadas en IA, los equipos de seguridad y cumplimiento normativo deben comprender cómo funciona la IA empresarial, dónde genera valor y qué riesgos deben gestionarse desde el principio.

¿Qué es la IA empresarial?

La IA empresarial consiste en el uso de la inteligencia artificial en grandes organizaciones para mejorar la forma en que se lleva a cabo el trabajo. Ayuda a los equipos a actuar con mayor rapidez, a tomar mejores decisiones y a reducir el trabajo manual en las operaciones empresariales cotidianas.

A diferencia de una herramienta de IA destinada al consumidor, la IA empresarial debe funcionar en un entorno empresarial controlado. Puede servir de apoyo al servicio de atención al cliente, a la elaboración de informes internos, a los procesos de seguridad o a la productividad de los empleados, pero debe hacerlo sin exponer datos confidenciales ni eludir las políticas de la empresa.

Esto es lo que hace que la IA empresarial sea más compleja que un experimento de IA aislado. El sistema debe funcionar con datos aprobados. Además, debe respetar los permisos de los usuarios e integrarse en los flujos de trabajo existentes. Cuando la inteligencia artificial incide en la actividad empresarial real, la seguridad y la rendición de cuentas pasan a formar parte de los pilares fundamentales.

¿Por qué es importante la IA empresarial?

La inteligencia artificial empresarial se está convirtiendo en una prioridad empresarial, ya que las grandes organizaciones gestionan volúmenes masivos de datos, documentos, interacciones y decisiones operativas. Los procesos manuales, por sí solos, a menudo no pueden hacer frente a ese volumen.

La inteligencia artificial puede ayudar a las organizaciones a analizar la información con mayor rapidez, automatizar las tareas repetitivas, mejorar las previsiones y proporcionar a los empleados información contextualizada en el momento oportuno. Si se desarrollan de forma responsable, las aplicaciones de IA para empresas pueden reducir las fricciones entre equipos y ayudar a los empleados a centrarse en tareas de mayor valor.

Las empresas ya están utilizando la inteligencia artificial para facilitar una amplia variedad de funciones, entre las que se incluyen:

• Automatización de la atención al cliente y de las solicitudes de servicio internas
• Mejora del análisis, la previsión y la evaluación de riesgos
• Acelerar el desarrollo de software, la documentación y la creación de contenidos
• Mejora de la detección y la investigación en materia de ciberseguridad
• Fomentar la productividad y la toma de decisiones de los empleados
• Ofrecer experiencias más personalizadas a los clientes

La oportunidad es importante, pero también lo es la responsabilidad. Cualquier iniciativa de inteligencia artificial que afecte a los datos de la empresa, los registros de clientes, los contenidos regulados o los sistemas operativos debe diseñarse teniendo en cuenta la gobernanza y la seguridad de la inteligencia artificial.

¿Cómo funciona la IA empresarial?

La IA empresarial funciona combinando modelos, datos, infraestructura, aplicaciones, API y supervisión humana en un modelo operativo regulado. Existen diferentes tipos de herramientas que las organizaciones pueden utilizar, entre las que se incluyen:

• vLLM: ayuda a las organizaciones a gestionar los modelos de lenguaje a gran escala de forma más eficiente.
• llm-d – Admite la inferencia distribuida para cargas de trabajo de IA en entorno de producción. 
• Inferencia distribuida: permite dividir las cargas de trabajo de IA entre varias máquinas o recursos, de modo que las organizaciones puedan mejorar el rendimiento y la escalabilidad. 
• «Mixture of Experts» (MoE): una arquitectura de modelo de inteligencia artificial que distribuye las tareas entre componentes especializados del modelo, lo que puede mejorar la eficiencia en determinadas cargas de trabajo.

Estas tecnologías forman parte de la capa técnica. La capa de negocio se basa en un proceso claro:

Identificar un caso de uso empresarial

En primer lugar, la organización debe definir el problema, el flujo de trabajo o la decisión que debe respaldar el sistema de IA empresarial. Los casos de uso sólidos son específicos. En lugar de «utilizar la IA para mejorar la productividad», un caso de uso más adecuado podría ser «resumir las incidencias de los clientes y recomendar su derivación en función de la urgencia y el historial de la cuenta».

Conectar datos aprobados

La IA empresarial depende de datos pertinentes y regulados. Esto puede incluir bases de conocimientos internas, aplicaciones empresariales, conjuntos de datos autorizados, registros de clientes, documentos normativos o datos operativos. El acceso a los datos debe ajustarse a las normas de clasificación, los permisos y los requisitos de cumplimiento.

Seleccione o cree el sistema de IA

Las organizaciones pueden optar por un producto de software de IA empresarial ya existente, desarrollar un sistema de IA a medida o combinar varias herramientas. La elección adecuada depende de las necesidades de la empresa, el nivel de riesgo, la sensibilidad de los datos, los requisitos técnicos y el modelo de gobernanza.

Incorpórelo a los flujos de trabajo

La inteligencia artificial cobra mayor valor cuando sirve de apoyo al trabajo real. Esto implica integrar el sistema de inteligencia artificial en los procesos, las herramientas, los procedimientos de aprobación y las funciones de los usuarios ya existentes. Por ejemplo, un asistente de inteligencia artificial puede resumir un documento, pero la decisión final sigue debiendo ser aprobada por un revisor humano.

Supervisar el rendimiento

Los sistemas de inteligencia artificial en entornos empresariales deben ser objeto de seguimiento a lo largo del tiempo. Los equipos deben realizar un seguimiento de la precisión, la fiabilidad, el comportamiento de los usuarios, el acceso a los datos, las infracciones de las políticas, la deriva de los modelos y los resultados empresariales. El seguimiento permite determinar si el proyecto de IA está aportando valor sin generar riesgos no controlados.

Mejorar con el tiempo

La IA empresarial no es una implementación puntual. Los modelos, las instrucciones, las fuentes de datos, los controles y los flujos de trabajo deben perfeccionarse en función de los comentarios recibidos, los incidentes, la evolución de las necesidades empresariales y los nuevos requisitos de seguridad.

Principales tipos de IA empresarial

La inteligencia artificial empresarial abarca varios tipos de capacidades de IA. Cada una de ellas permite obtener distintos resultados, desde la elaboración de previsiones y la generación de contenidos hasta la clasificación, la automatización y el apoyo a la toma de decisiones.

IA predictiva

La IA predictiva utiliza datos históricos y modelos estadísticos para pronosticar resultados, identificar tendencias o estimar riesgos futuros. Las empresas pueden utilizar la inteligencia artificial predictiva para la previsión de la demanda, la detección de fraudes, la predicción de la pérdida de clientes o la planificación operativa.

IA generativa

La IA generativa crea nuevos contenidos basándose en indicaciones, datos de entrenamiento y el contexto recuperado. Puede redactar textos, resumir documentos, generar informes, escribir código, crear imágenes o facilitar respuestas conversacionales. En el ámbito empresarial, la IA generativa debe gestionarse con cuidado, ya que, si los controles son deficientes, los resultados pueden incluir información sensible o conclusiones inexactas.

Procesamiento del lenguaje natural

El procesamiento del lenguaje natural ayuda a los sistemas a comprender, clasificar, resumir, traducir o responder al lenguaje humano. Admite casos de uso como la revisión de documentos, el análisis de opiniones, las respuestas de los chatbots, la búsqueda de políticas y la clasificación de mensajes.

Visión artificial

La visión artificial analiza imágenes, vídeos, documentos escaneados o datos visuales para identificar objetos, patrones, anomalías o texto. Puede utilizarse para la inspección en la fabricación, el procesamiento de documentos, la vigilancia de seguridad, el diagnóstico por imagen en el ámbito sanitario o el control de calidad.

Aprendizaje automático

El aprendizaje automático utiliza datos para identificar patrones y facilitar la clasificación, las recomendaciones, la detección de anomalías, la elaboración de previsiones o la automatización. Muchos sistemas de inteligencia artificial para empresas se basan en modelos de aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones o reducir el análisis manual.

Automatización de procesos

La automatización de procesos utiliza la inteligencia artificial para gestionar flujos de trabajo repetitivos, el enrutamiento de tareas, las aprobaciones, la introducción de datos y los pasos operativos rutinarios. La automatización basada en la inteligencia artificial puede mejorar la eficiencia operativa cuando los procesos están claramente definidos y se gestionan adecuadamente.

Inteligencia en la toma de decisiones

La inteligencia decisional combina datos, modelos de inteligencia artificial, reglas y contexto para facilitar la toma de mejores decisiones empresariales. Puede ayudar a los equipos a priorizar los riesgos, recomendar los pasos a seguir o evaluar las opciones utilizando criterios estructurados.

Agentes de IA

Los agentes de IA utilizan objetivos, contexto, herramientas y flujos de trabajo para llevar a cabo tareas de varios pasos o facilitar la ejecución de acciones en los distintos sistemas de la empresa. La IA agencial puede resultar útil, pero también requiere controles más estrictos, ya que los agentes pueden acceder a datos, utilizar herramientas o llevar a cabo acciones que van más allá de la mera generación de una respuesta.

Casos de uso de la IA en la empresa

La IA empresarial puede contribuir tanto a la productividad interna como a los flujos de trabajo orientados al cliente. Los mejores casos de uso suelen partir de un proceso empresarial claro y un resultado cuantificable.

Atención al cliente

La IA empresarial puede resumir los problemas de los clientes, sugerir respuestas, derivar las solicitudes de asistencia y mostrar información relevante sobre cuentas o productos. Esto puede ayudar a los equipos de atención al cliente a responder con mayor rapidez, al tiempo que se mantiene la coherencia.

Apoyo a las ventas

Los equipos de ventas pueden utilizar la inteligencia artificial para elaborar informes de clientes, resumir las notas de las llamadas, priorizar oportunidades y recomendar los siguientes pasos a seguir. Esto permite a los equipos acceder más rápidamente a la información contextual antes de las conversaciones con los clientes.

Personalización del marketing

La inteligencia artificial puede ayudar a segmentar el público, personalizar los mensajes, recomendar contenidos y facilitar el análisis de las campañas. Cuando se conecta a datos empresariales homologados, puede ayudar a los equipos de marketing a crear experiencias de cliente más relevantes.

Resumen de documentos

La inteligencia artificial puede resumir contratos, pólizas, informes, transcripciones y documentos extensos en resúmenes más concisos y listos para su revisión. Esto resulta especialmente útil para los equipos que necesitan procesar grandes volúmenes de información escrita.

Generación de informes

La inteligencia artificial puede recopilar información, redactar informes, presentar conclusiones y facilitar las actualizaciones periódicas de la empresa. La revisión humana sigue siendo importante, sobre todo cuando los informes influyen en la toma de decisiones o incluyen datos sujetos a regulación.

Búsqueda de conocimientos

La IA empresarial puede obtener respuestas a partir de documentos internos, bases de conocimiento, políticas y sistemas empresariales. Esto ayuda a los empleados a encontrar información relevante más rápidamente, sin tener que buscar manualmente en varias plataformas.

Previsiones

La inteligencia artificial puede analizar datos históricos, identificar patrones y facilitar la elaboración de previsiones sobre la demanda, los ingresos, los riesgos, la dotación de personal o las operaciones. Estas predicciones pueden mejorar la planificación cuando se combinan con el criterio humano y datos de calidad.

Automatización de flujos de trabajo

La IA puede asignar tareas, activar procesos de aprobación, actualizar registros y reducir los pasos manuales repetitivos. Esto puede ayudar a los equipos a mejorar el rendimiento y a reducir los retrasos en todos los procesos empresariales.

Ventajas e importancia de la IA empresarial

La IA empresarial puede generar valor en todos los departamentos cuando se diseña en función de necesidades empresariales claras y controles rigurosos.

Análisis más rápido

La IA empresarial puede procesar grandes volúmenes de datos, documentos, alertas o información de clientes con mayor rapidez que una revisión manual. Esto ayuda a los empleados a pasar más rápidamente de la recopilación de información a la toma de decisiones.

Reducción del trabajo manual

La IA puede encargarse de tareas rutinarias como resumir documentos, canalizar solicitudes, redactar informes, actualizar registros o extraer datos clave de archivos extensos. Esto reduce el trabajo repetitivo y permite a los equipos disponer de más tiempo para tareas que requieren criterio.

Mejoras en todos los aspectos

Los equipos pueden gestionar un mayor número de incidencias, revisiones, investigaciones, informes o solicitudes de los clientes sin que ello suponga un aumento del esfuerzo manual. Esto puede mejorar la eficiencia operativa sin sacrificar la calidad de la revisión, siempre que se incorpore un mecanismo de supervisión.

Mejor acceso al conocimiento

La inteligencia artificial puede ayudar a los empleados a obtener información relevante de políticas, bases de conocimientos, documentos y sistemas empresariales con mayor rapidez. Esto resulta muy útil en las grandes organizaciones, donde la información suele estar dispersa en numerosas plataformas.

Flujos de trabajo más coherentes

La IA puede aplicar reglas, criterios y pasos de proceso definidos de forma más coherente en todas las actividades rutinarias. Esto puede reducir las diferencias en la forma de llevar a cabo las tareas habituales.

Apoyo más rápido a la toma de decisiones

La IA puede detectar patrones, resumir el contexto y recomendar los siguientes pasos, de modo que los equipos puedan tomar decisiones fundamentadas con mayor rapidez. El objetivo no es sustituir la responsabilidad humana, sino proporcionar a las personas una información más adecuada en el momento oportuno.

¿Qué riesgos de seguridad y cumplimiento normativo plantea la IA empresarial?

La IA empresarial genera riesgos cuando no se regulan los datos sensibles, el uso de la IA, el comportamiento de los modelos y los flujos de trabajo relacionados. Los equipos de seguridad y cumplimiento normativo necesitan conocer cómo acceden los sistemas de inteligencia artificial a los datos, dónde se almacena la información y cómo se utilizan los resultados.

Exposición de datos sensibles

Los sistemas de IA para empresas pueden acceder, procesar, resumir o compartir datos empresariales confidenciales, registros de clientes, información de los empleados, datos financieros, código fuente o contenidos sujetos a regulación. Si los controles de acceso son deficientes, los usuarios podrían ver información a la que no deberían tener acceso.

Fuga de datos en los modelos de aprendizaje automático (LLM)

La fuga de datos de los modelos de lenguaje a gran escala puede producirse a través de las indicaciones, los datos de entrenamiento, los sistemas de recuperación, la memoria de los agentes, las herramientas conectadas o los resultados generados. Por ejemplo, la información confidencial puede pegarse en un campo de entrada, extraerse de una base de conocimientos interna o revelarse en una respuesta generada.

Información confidencial en herramientas públicas

Los empleados pueden publicar contratos, registros de clientes, credenciales, datos financieros, código fuente o estrategias internas en plataformas públicas de inteligencia artificial. Este tipo de uso de la IA por parte de los consumidores puede exponer los datos de la empresa fuera de los controles autorizados.

Conservación de datos no autorizada

Las indicaciones, los resultados, los archivos, los registros, las representaciones o los historiales de interacción pueden almacenarse durante más tiempo del permitido o en lugares que los equipos de seguridad no pueden revisar. Esto plantea problemas en materia de cumplimiento normativo, especialmente para los sectores regulados.

Memorización de modelos

Los modelos de IA pueden conservar o reproducir información sensible cuando el entrenamiento, el ajuste fino o las características de memoria no se controlan adecuadamente. Esto puede suponer un riesgo si el contenido sensible aparece posteriormente en un resultado que no guarde relación alguna.

Fuga de datos basada en la salida

Las respuestas generadas podrían revelar información personal, datos sujetos a normativa, contexto empresarial confidencial o material de origen sensible a usuarios no autorizados. La supervisión de los datos de salida y los controles de acceso contribuyen a reducir este riesgo.

El papel de la IA agentiva en la seguridad de la IA empresarial

La IA agentiva aumenta el riesgo que supone la IA para las empresas, ya que es capaz de hacer mucho más que generar contenidos. Un agente de inteligencia artificial puede planificar tareas, utilizar herramientas, acceder a sistemas, recuperar datos y llevar a cabo acciones en flujos de trabajo interconectados.

Esto hace que el riesgo de seguridad sea más grave que en los resultados tradicionales de la IA. Si un agente dispone de permisos excesivos, de una supervisión insuficiente o de acceso a datos confidenciales de la empresa, un error o una acción malintencionada pueden tener consecuencias reales para la empresa.

Para garantizar la seguridad de la IA agentiva es necesario disponer de información sobre la actividad de los agentes, los permisos, las herramientas conectadas, la identidad de las personas y el contexto empresarial. Los equipos de seguridad deben saber qué agentes de IA existen, a qué tienen acceso, qué usuarios están implicados y qué acciones están llevando a cabo.

Mimecast Agentic AI Security presta apoyo a las organizaciones que trabajan para garantizar la seguridad de la IA con agentes en entornos empresariales. Mimecast también orienta su plataforma más amplia hacia la protección del correo electrónico, la colaboración y los datos frente a amenazas internas y ataques externos. 

¿Cómo pueden las organizaciones gestionar y proteger la IA empresarial?

La adopción segura de la IA en las empresas comienza por la visibilidad. Los equipos de seguridad deben saber qué herramientas de inteligencia artificial se están utilizando, quién las utiliza y qué objetivo empresarial persiguen. Esto contribuye a reducir la «IA en la sombra», al tiempo que ofrece a las organizaciones una visión más clara de dónde pueden quedar expuestos los datos confidenciales.

A partir de ahí, la titularidad y las directrices deben marcar la pauta sobre cómo se utiliza la IA. Toda iniciativa de inteligencia artificial requiere la participación de responsables empresariales y técnicos que asuman su responsabilidad, y que se tengan en cuenta los aspectos de seguridad y cumplimiento normativo antes de su implementación. Los equipos también deben definir qué datos pueden introducir los empleados en las herramientas de IA, cuándo es necesaria una revisión humana y cómo deben comprobarse los resultados antes de su uso.

Los controles de seguridad deben integrarse en el entorno de IA desde el principio. El acceso debe regirse por el principio del mínimo privilegio, mientras que los datos sensibles deben protegerse mediante DLP y cifrado. La formación de los empleados también es importante, sobre todo ahora que cada vez más equipos adoptan herramientas de IA de uso público o aplicaciones de IA a nivel departamental antes de que estas hayan sido sometidas a una revisión formal.

Cómo Mimecast facilita la adopción segura de la IA en las empresas

Mimecast puede contribuir a una adopción segura de la IA en las empresas, ayudando a las organizaciones a hacer frente a los riesgos relacionados con las personas, los datos y los agentes que surgen a medida que la IA se integra en el trabajo diario.

Mimecast Agentic AI Security puede contribuir a los esfuerzos por detectar, gestionar y proteger los agentes de IA antes de que provoquen una exposición de datos o un riesgo para las políticas. Esto incluye la visibilidad de la actividad de la IA con capacidad de acción, la identidad humana, el riesgo conductual y la gobernanza en torno a las acciones de los agentes.

Esto es importante porque los riesgos relacionados con la IA en las empresas suelen implicar a las personas y el movimiento de datos. Los empleados pueden compartir datos confidenciales con herramientas de IA de uso público. Es posible que los asistentes de IA traten archivos confidenciales. Los agentes pueden interactuar con plataformas de colaboración, correo electrónico, sistemas en la nube o aplicaciones empresariales. Sin visibilidad, estas actividades pueden dar lugar a fugas de datos y suponer un riesgo de incumplimiento normativo.

Creación de una IA empresarial segura y escalable

La inteligencia artificial empresarial constituye tanto una oportunidad de negocio como una prioridad en materia de seguridad. Puede mejorar la productividad, el apoyo a la toma de decisiones, la automatización, la experiencia del cliente y la gestión de riesgos cuando se basa en datos fiables y controles sólidos.

Sin embargo, la IA empresarial no puede gestionarse como si se tratara de un experimento de IA sin importancia. Las grandes organizaciones necesitan visibilidad sobre el uso de la inteligencia artificial, un marco de gobernanza para las herramientas autorizadas, protección de los datos confidenciales y controles de seguridad que se apliquen de forma transversal a los usuarios, los flujos de trabajo, los modelos y los sistemas conectados.

A medida que los agentes de IA y los sistemas de IA empresariales adquieren mayor protagonismo en los procesos empresariales, los equipos de seguridad deben comprender dónde se utiliza la IA, a qué datos puede acceder y cómo el comportamiento humano influye en el riesgo.

La solución «Mimecast Agentic AI Security and Insider Risk Management» puede ayudar a las organizaciones a reforzar la seguridad de los agentes, reducir las fugas de datos en los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) y gestionar los riesgos relacionados con los datos provocados por factores humanos, a medida que crece la adopción de la IA en las empresas.