La adopción de inteligencia artificial avanza más deprisa que la capacidad de algunas organizaciones para seguir el recorrido de sus datos y comprobar los componentes que utilizan. Esa es una de las principales conclusiones de un estudio de Red Hat, según el cual solo el 30% de los responsables tecnológicos españoles consultados puede identificar con precisión los flujos de datos y dónde se almacenan y procesan.
Confianza elevada, pero con distintos niveles de supervisión
El 85% de confianza agrupa dos respuestas diferentes, un 37% de los encuestados españoles afirma confiar plenamente en mecanismos de control probados, monitorización continua y sistemas capaces de intervenir o detener agentes cuando resulta necesario. Otro 48% expresa una confianza razonable, aunque reconoce pequeñas lagunas en sus medidas.
En la visibilidad de los datos, las respuestas también muestran grados distintos de conocimiento, además del 30% que declara disponer de una visión precisa, un 47% reconoce pequeñas carencias. Un 22% ha implementado funciones de IA sin comprender completamente los flujos de datos y el 1% restante tiene una visibilidad muy limitada sobre su almacenamiento.
La diferencia adquiere relevancia cuando una aplicación combina plataformas empresariales, servicios en la nube y modelos externos, el análisis de Red Hat sitúa el seguimiento de esos intercambios entre las tareas necesarias para conocer qué información sale de cada sistema y cómo se procesa a lo largo de la operación. En Sudáfrica, el 61% de los consultados declara visibilidad de extremo a extremo sobre los flujos de datos, frente al 31% en Francia.
Aplicar parches con rapidez no resuelve la falta de inventario
El estudio recoge una respuesta rápida ante vulnerabilidades conocidas, el 79% de las empresas españolas participantes asegura aplicar parches críticos en menos de 24 horas desde su publicación. El resto indica que necesita unos pocos días y ninguna declara tardar más de una semana, sin embargo, solo el 22% mantiene una visión completa y actualizada de los componentes de código abierto que utiliza, incluidos su origen, versiones y dependencias directas e indirectas. En el conjunto de países, esa proporción queda ligeramente por debajo del 33%.
Un 36% de los participantes españoles conoce bien los componentes y sus versiones, pero reconoce limitaciones para identificar su origen o las dependencias indirectas. Otro 35% sabe cuáles son los principales componentes empleados, aunque no dispone de una visión completa de la cadena de suministro de software.
Las dependencias indirectas son los elementos que llegan a una aplicación a través de otros componentes, una biblioteca incorporada a un proyecto puede apoyarse a su vez en código de terceros, de modo que el inventario necesario para supervisar el sistema se extiende más allá de lo instalado de forma directa. Esta diferencia explica por qué la velocidad de actualización y la visibilidad son capacidades complementarias. Una organización puede desplegar con rapidez una corrección conocida y seguir teniendo dificultades para identificar todos los lugares en los que se utiliza el componente afectado.
El riesgo del proveedor cambia después de la implantación
La evaluación de terceros constituye otra de las áreas señaladas en el informe, solo el 28% de las compañías españolas encuestadas declara contar con criterios cuantificables y monitorizados de forma continua para valorar los riesgos de sus proveedores de IA durante la operación diaria.
Un 34% realiza una evaluación antes de incorporar nuevas tecnologías, pero tiene dificultades para mantener esa supervisión después, otro 32% confía únicamente en el análisis inicial. El estudio plantea que esa revisión puntual puede quedarse atrás cuando cambian los modelos, los datos utilizados o las amenazas, por su parte, un 4% depende exclusivamente de auditorías externas, certificaciones y garantías contractuales. El 2% restante se apoya en la reputación del proveedor y experiencias anteriores, o carece de un enfoque estructurado.
Julia Bernal, responsable de Red Hat para España y Portugal y de la región mediterránea, defiende que las organizaciones rastreen los flujos de datos, los componentes de software y el ciclo de vida de los agentes antes de ampliar su despliegue. Su planteamiento vincula la adopción de IA con una supervisión que permita comprobar cómo funciona.
Chris McBrayne, vicepresidente de ventas empresariales globales de Red Hat, señala igualmente la distancia entre la confianza declarada y la transparencia continua sobre datos, dependencias y proveedores. La compañía propone arquitecturas abiertas con gestión centralizada para mantener el control y la flexibilidad al elegir modelos.
Si (
No(
