El avance de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito laboral avanza a un ritmo que las estructuras corporativas tradicionales no logran asimilar. En la Argentina, el 27,5% de la población ocupada ya utiliza herramientas de IA para sus tareas diarias, pero el 72,5% de las empresas opera sin políticas escritas. Esta brecha alimenta el denominado Shadow AI, es decir, el uso de tecnología no autorizada por parte de los empleados. Lejos de ser un problema técnico, los especialistas señalan que el verdadero desafío radica en el comportamiento de las personas y en la necesidad de construir criterios claros de uso.
El cofundador de Aprende.ia, Guillermo De Luca Prieto, advirtió sobre tres aspectos que suelen quedar fuera de la mesa de decisiones de los directivos: la falta de registros cuando un documento sale de la compañía, la violación de acuerdos de confidencialidad y la pérdida del criterio comercial de la organización. El especialista fue categórico: “Si durante un año tu equipo arma las propuestas, negocia y cotiza en una herramienta que nadie controla, lo que estás regalando es la forma de trabajar de tu empresa”.
La retención de información en servidores externos de proveedores internacionales representa otro de los grandes focos de conflicto para las empresas locales. Mariana Kunst, coordinadora de la agenda Estado Inteligente en Fundar, analizó que los datos permanecen almacenados en la infraestructura del prestador incluso si se desactiva la opción de entrenamiento de la cuenta, lo que los deja expuestos a incidentes de seguridad o requerimientos judiciales.
Por su parte, Eduardo Laens, CEO de Varegos, apuntó directo contra el impacto legal de estas prácticas y sostuvo que subir archivos bajo acuerdos de confidencialidad a modelos públicos destruye la condición legal necesaria para defender secretos comerciales en sede judicial. En sintonía con este diagnóstico, el cofundador de The App Master, Matias Hilaire, comparó estas plataformas con un “megáfono corporativo” que absorbe datos confidenciales y los expone ante eventuales consultas de competidores en el futuro.
La ilusión de borrar datos y las alternativas de seguridad
Ante la falta de canales oficiales, muchos trabajadores intentan anonimizar los documentos de forma manual, borrando nombres o identificadores directos antes de subirlos a la red. Sin embargo, Juan Villarruel, cofundador de Faro Estudio Creativo, observó que el contexto, las fechas, los proyectos y las cifras combinadas permiten individualizar a la empresa de todos modos. La supervisión tradicional falla porque está diseñada para detectar ciberataques externos, no fugas voluntarias provocadas por empleados que solo buscan agilizar su labor cotidiana.
Para solucionar este problema de raíz, las organizaciones comenzaron a desarrollar plataformas propias con controles de seguridad integrados por diseño. Leonardo Maglia, CTO de Supervielle, detalló la implementación de una arquitectura de datos gobernada: “En el caso de los agentes de IA, el nivel de acceso y autonomía se define de manera proporcional al riesgo, considerando la sensibilidad de los datos, la criticidad del proceso, el impacto en clientes y las consecuencias financieras”.
En el sector de consumo masivo, la estrategia apunta a orientar las conductas del personal en el día a día. Agustina García Hernández, Directora de Data y Analytics en Cervecería y Maltería Quilmes, señaló que los desafíos principales no se ubican en la infraestructura técnica sino en el comportamiento individual. Para la ejecutiva, la formación tecnológica se parece mucho a las reglas de conducción vial: “Es como aprender a manejar un auto: se enseñan los límites seguros. Más que entrenar usuarios, buscamos crear criterio para validar resultados, supervisar decisiones y evitar compartir información sensible”.
Finalmente, los líderes coinciden en que prohibir no es la solución, ya que las políticas restrictivas suelen empujar a los trabajadores a la clandestinidad operativa. Pablo Scoglio, SVP of Product Development de MODO, remarcó que el valor real de la tecnología radica en la combinación de la IA con los datos propios y el conocimiento del negocio: “El objetivo no es solamente enseñar a usar una herramienta, sino desarrollar criterio para saber cómo utilizarla, qué pedirle, cómo evaluar sus resultados y cómo combinarla con el conocimiento de cada equipo”.
fuente: Forbes
—
fuente: inteligencia artificial sin asfixiar el negocio: los líderes locales … – MisionesOnline”> GOOGLE NEWS
