Gavin Day, de SAS: el desafío de la IA ya no es adoptarla, sino gobernarla
- Manuel Robles Quintero
- 13 jun
- 2 min de lectura
El Chief Operating Officer (COO) de la empresa explicó que el mercado está entrando en una nueva fase de madurez, donde las organizaciones comienzan a exigir resultados tangibles de sus inversiones en inteligencia artificial y dejan atrás la etapa de experimentación.
La inteligencia artificial ha pasado de ser una tecnología emergente a convertirse en una herramienta presente en prácticamente todos los sectores económicos. Sin embargo, mientras las empresas aceleran su adopción, expertos coinciden en que el principal desafío ya no es implementar estas soluciones, sino garantizar que funcionen de manera confiable, segura y alineada con los objetivos del negocio.
Durante una entrevista con IT NOW, Gavin Day, Chief Operating Officer (COO) de SAS, explicó que el mercado está entrando en una nueva fase de madurez, donde las organizaciones comienzan a exigir resultados tangibles de sus inversiones en inteligencia artificial y dejan atrás la etapa de experimentación.
Según el ejecutivo, uno de los mayores obstáculos continúa siendo la calidad de los datos. Aunque muchas compañías han incorporado herramientas avanzadas de análisis e inteligencia artificial, todavía enfrentan dificultades para gestionar grandes volúmenes de información de manera consistente y confiable.
“El valor de cualquier modelo de inteligencia artificial depende de la calidad de los datos con los que fue entrenado. Si los datos son incorrectos o incompletos, los resultados también lo serán”, señaló Day.
La situación cobra mayor relevancia en un contexto donde las organizaciones utilizan cada vez más modelos generativos y asistentes inteligentes para apoyar procesos de negocio, atención al cliente, análisis financiero y toma de decisiones. Esta expansión ha incrementado las preocupaciones relacionadas con la privacidad, la transparencia y el cumplimiento regulatorio.
Ante este escenario, la gobernanza de la inteligencia artificial se está convirtiendo en una prioridad para empresas y gobiernos. El objetivo es conocer cómo funcionan los modelos, qué información utilizan, cómo toman decisiones y si cumplen con los marcos regulatorios que comienzan a implementarse en diferentes regiones del mundo.
Otro aspecto que está transformando el mercado es la creciente demanda de flexibilidad tecnológica. Las organizaciones buscan integrar la inteligencia artificial a sus sistemas existentes sin depender de una única plataforma, proveedor o modelo, una tendencia que está impulsando ecosistemas más abiertos e interoperables.
De acuerdo con Day, durante los próximos años la conversación dejará de centrarse en cuántas herramientas de IA utiliza una empresa y se enfocará en cómo estas tecnologías generan valor real. Esto incluye mejoras en productividad, eficiencia operativa, reducción de costos y optimización de procesos críticos.
Paralelamente, el sector tecnológico ya observa el potencial de nuevas tecnologías como la computación cuántica, que promete ampliar las capacidades actuales de análisis y resolución de problemas complejos. Aunque todavía se encuentra en etapas tempranas de desarrollo comercial, especialistas consideran que podría convertirse en uno de los próximos grandes catalizadores de innovación para la inteligencia artificial.
A medida que la adopción de la IA continúa acelerándose, los expertos coinciden en que las organizaciones que logren combinar datos de calidad, gobernanza efectiva y una estrategia clara estarán mejor posicionadas para aprovechar el verdadero potencial de esta tecnología en los próximos años.
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