Mientras las organizaciones aceleran la adopción de herramientas de automatización inteligente, la observabilidad toma un rol clave, pues sin una supervisión continua, estos modelos pueden exponer los negocios a riesgos regulatorios, financieros y reputacionales.

Implementar un modelo de inteligencia artificial (IA) ya no marca el fin de un proyecto, sino el comienzo de un monitoreo que debe ser continuo. Según un informe de Deloitte, el 34% de las empresas en el mundo está comenzando a usar esta tecnología para transformar sus negocios, una adopción que plantea el desafío de supervisar su desempeño para detectar errores o comportamientos inesperados.

“A diferencia del software tradicional, los modelos de IA aprenden de datos que cambian constantemente. Los hábitos de los clientes evolucionan, aparecen nuevos patrones de fraude, cambian los mercados y surgen nuevos riesgos. Todo ello puede afectar la calidad de las respuestas del modelo sin que exista un fallo técnico evidente”, explica el CEO de F&A Global Solutions, Franz Pérez.

Esta nueva realidad también está cambiando la forma en que las organizaciones entienden la observabilidad, una práctica utilizada para monitorear el estado de la infraestructura digital.

Raúl Castro, digital manager & services offer de Logicalis Andina, sostiene que la “observabilidad clásica” puede supervisar si un sistema está disponible, qué tan rápido responde y si presenta errores. Pero con la incorporación de la IA aparece una nueva dimensión: ¿La respuesta es correcta y confiable?

“Un sistema de IA puede estar funcionando dentro de todos los parámetros técnicos y, aun así entregar resultados incorrectos, sesgados o incoherentes. En la industria esto se denomina ‘falla silenciosa’, y es precisamente lo que la observabilidad tradicional no puede detectar”, complementa el ejecutivo y plantea que las organizaciones deben evolucionar a una capa que no solo mida métricas, sino que evalúe la calidad, la consistencia y el comportamiento de los modelos en producción.

“La IA y la observabilidad son dos caras de la misma moneda”, afirma el director comercial de Apiux Tech, Juan Luis Calvo. Mientras la IA automatiza y potencia la toma de decisiones, “la observabilidad aporta el control y la confianza necesarios para escalar”, explica.

A su juicio, el valor real de un modelo reside en su capacidad de ser supervisado, ajustado y mejorado constantemente en producción.

Los riesgos de no observarla

La supervisión interrumpida puede generar impactos que van más allá del desempeño técnico. Pérez cuenta que algunas organizaciones ya enfrentan problemas como respuestas inexactas a clientes, recomendaciones erróneas, degradación gradual del rendimiento e incluso incumplimientos de políticas internas de seguridad y privacidad debido al uso de información sensible. En el caso de los modelos generativos, uno de los principales desafíos son las llamadas “alucinaciones”, dice.

Felipe Espejo, CEO de Zamper. io, advierte que no detectar a tiempo la “degradación” de un modelo puede tener consecuencias directas en distintos ámbitos del negocio. “Cada decisión errónea tiene un costo: ventas perdidas, aprobaciones de crédito equivocadas, fraude no detectado”, dice sobre el impacto financiero. A ello, añade la “erosión de la confianza del cliente”, cuando el modelo afecta la experiencia de usuario, y consecuencias regulatorias y reputacionales en el caso de industrias reguladas.

Hacia la IA gobernada

Francisco Rojas, managing director de data & AI de Accenture Chile, afirma que para asegurarse de que un modelo de IA siga entregando resultados confiables una vez que entra en producción, las empresas deben articular varias dimensiones críticas: la estabilidad de los datos de entrada, previniendo alteraciones en distribución o contexto que comprometan el desempeño; el seguimiento de la degradación del modelo para identificar regresiones de precisión; el rendimiento operativo, asegurando latencia, confiabilidad y optimización de costos de inferencia; la gestión de riesgos y controles, integrando seguridad, cumplimiento normativo y trazabilidad bajo supervisión humana; y la validación del valor de negocio, confirmando que los resultados sigan alineados con los objetivos estratégicos.

Pese a los avances en esa línea, Danilo Naranjo, presidente ejecutivo de Wingsoft, aclara que la observabilidad de la IA todavía está en una etapa temprana de madurez. “Hoy la mayoría mide disponibilidad y rendimiento, pero aún no monitorea aspectos críticos como la calidad de las respuestas”, afirma. Bajo su mirada, a medida que la IA deja de ser una herramienta experimental y comienza a tomar decisiones se convierte en un requisito de gobernanza. Por eso, proyecta que “durante los próximos dos o tres años” la observabilidad de la IA pasará de ser una capacidad técnica a transformarse en un estándar de operación.

POR ANDREA CAMPILLAY