La implantación de la inteligencia artificial generativa avanza a toda velocidad en las compañías, pero no siempre con los pies en el suelo. Según Gartner, muchas organizaciones están ignorando una serie de riesgos menos visibles que pueden comprometer el retorno de la inversión, disparar los costes y, en el peor de los casos, provocar fallos graves en sus proyectos de IA.
Durante el Gartner IT Symposium/Xpo celebrado en Kochi (India), la firma de análisis identificó varios “puntos ciegos” que los CIO deberían abordar con urgencia si quieren escalar la IA generativa de forma segura y sostenible.
“Las tecnologías de IA generativa evolucionan a un ritmo sin precedentes, solo comparable al ruido mediático que las rodea. Para los CIO es muy difícil navegar en este contexto tan cambiante”, advirtió Arun Chandrasekaran, Distinguished VP Analyst en Gartner.
Mientras los comités de dirección se fijan sobre todo en cuestiones inmediatas —valor de negocio, seguridad o preparación de los datos—, Gartner sostiene que existen efectos de segundo y tercer orden que pasan desapercibidos: desde la proliferación de “shadow AI” hasta la erosión de habilidades internas o el bloqueo con un único proveedor.
La consultora va más allá y pronostica que, de aquí a 2030, estos puntos ciegos marcarán la diferencia entre las empresas que consigan escalar la IA de forma estratégica y las que queden atrapadas, sobrepasadas por la competencia o incluso “saboteadas” desde dentro por sus propias decisiones tecnológicas.
A continuación, los cinco grandes riesgos que Gartner coloca en el radar de los CIO.
1. La explosión de la “shadow AI”
El primer aviso tiene que ver con algo que muchos responsables de TI ya sospechan: la adopción masiva de herramientas de IA fuera del control corporativo.
En una encuesta realizada por Gartner a 302 responsables de ciberseguridad entre marzo y mayo de 2025, el 69 % de las organizaciones afirmaba sospechar —o tener pruebas— de que sus empleados utilizan servicios públicos de IA generativa que están explícitamente prohibidos.
Ese uso no autorizado puede derivar en:
- Pérdida de propiedad intelectual, al copiar y pegar código o documentos sensibles en chatbots externos.
- Fugas de datos personales o confidenciales sin que el departamento de seguridad tenga visibilidad.
- Incumplimientos regulatorios y sanciones si se manejan datos sujetos a normas de protección estrictas.
Gartner estima que, en 2030, más del 40 % de las empresas sufrirá incidentes de seguridad o cumplimiento derivados directamente de esta “IA en la sombra”.
Para contener el problema, Chandrasekaran insta a los CIO a:
- Definir políticas claras de uso de herramientas de IA, explicadas en un lenguaje comprensible para toda la plantilla.
- Auditar de forma periódica la actividad relacionada con IA para detectar patrones anómalos.
- Integrar la evaluación de riesgos de IA en los procesos habituales de compra y revisión de SaaS.
2. Deuda técnica de IA: el coste oculto de la velocidad
La promesa de la IA generativa es acelerar el desarrollo de software, la creación de contenidos o el diseño de interfaces. Pero esa velocidad puede salir muy cara si no se gestiona bien.
Gartner prevé que, en 2030, el 50 % de las empresas se enfrentará a retrasos en las actualizaciones de sus sistemas de IA y a un aumento significativo de los costes de mantenimiento por culpa de la “deuda técnica” generada por la IA.
¿De qué hablamos exactamente?
- Código generado por modelos que nadie documenta y que resulta difícil de mantener o auditar.
- Contenidos y diseños creados de forma masiva, sin una estrategia de versiones ni criterios claros de calidad.
- Automatizaciones montadas a toda prisa que se quedan obsoletas o se rompen al primer cambio en las APIs o en los modelos subyacentes.
El resultado es un ecosistema de artefactos generados por IA que funcionan… hasta que dejan de hacerlo, obligando a invertir más tiempo en parchear que en innovar.
Para evitarlo, Gartner recomienda tratar las salidas de la IA como cualquier otro activo de software:
- Establecer estándares de revisión y documentación de todo lo que produce la IA.
- Incorporar métricas de deuda técnica de GenAI en los cuadros de mando de TI.
- Valorar el coste de mantenimiento a largo plazo antes de dar por buenas las “ganancias rápidas” de un asistente de código o contenido.
3. Soberanía de datos y de IA: el nuevo mapa regulatorio
El tercer punto ciego está relacionado con la geopolítica y la regulación. Gartner calcula que, en 2028, el 65 % de los gobiernos del mundo habrá introducido algún tipo de requisito de soberanía tecnológica para reforzar su autonomía y protegerse de injerencias regulatorias de otros países.
En la práctica, esto se traduce en:
- Restricciones al movimiento transfronterizo de datos utilizados para entrenar o ejecutar modelos.
- Exigencias de que ciertos datos permanezcan físicamente en el país o en infraestructuras certificadas.
- Limitaciones al uso de modelos desarrollados o alojados en determinadas jurisdicciones.
Para las empresas globales, esto puede bloquear despliegues de IA que funcionan bien en una región pero chocan con la normativa de otra, encarecer el coste total de propiedad (TCO) y obligar a mantener arquitecturas redundantes.
Gartner insiste en que la soberanía de datos y modelos debe incorporarse desde el diseño de la estrategia de IA, no como un parche a posteriori. Eso implica:
- Involucrar desde el principio a los equipos legales y de cumplimiento.
- Priorizar proveedores que ofrezcan garantías claras sobre dónde se almacenan y procesan los datos.
- Diseñar arquitecturas que permitan mover o replicar modelos entre nubes y regiones sin rehacerlo todo.
4. Erosión de habilidades: cuando la IA sabe, pero la empresa olvida
Un riesgo menos tangible, pero igual de serio, es la erosión progresiva de habilidades humanas clave.
Si las organizaciones delegan sistemáticamente en la IA tareas de análisis, redacción, programación o toma de decisiones, corren el peligro de que su “memoria corporativa” se vaya debilitando: los expertos se apoyan tanto en las máquinas que dejan de practicar sus competencias y las nuevas generaciones ya no llegan a desarrollarlas.
Esta pérdida de conocimiento tácito no se nota de un día para otro. La alarma suele saltar cuando:
- El sistema de IA falla en un caso límite y no hay nadie capaz de entender por qué ni de reaccionar a tiempo.
- La organización descubre que ya no dispone de expertos internos para auditar, corregir o sustituir al modelo.
Para evitarlo, Gartner sugiere identificar de forma explícita en qué procesos la intuición humana y el criterio profesional son irremplazables, y diseñar la IA para que complemente, no sustituya, esas capacidades.
En otras palabras: la IA puede escribir un borrador o sugerir código, pero las decisiones críticas deben seguir siendo humanas, con mecanismos para que las personas revisen, aprendan y mantengan sus competencias.
5. Bloqueo de ecosistema e interoperabilidad
Por último, la consultora advierte sobre el riesgo de encerrarse en un único proveedor de GenAI.
En la carrera por aprovechar el potencial de la IA a escala, muchas empresas optan por un solo gran actor por comodidad: un único contrato, una única plataforma, un único conjunto de APIs. A corto plazo, esto puede acelerar los pilotos; a medio y largo plazo, limita la capacidad de negociar precios, condiciones de servicio o cambios tecnológicos.
El problema se agrava cuando:
- Los datos se almacenan en lagos propietarios difícilmente exportables.
- Los flujos de trabajo se construyen con herramientas y formatos específicos de un proveedor.
- Los modelos se entrenan o afinan con técnicas que no son portables a otras plataformas.
Para minimizar este riesgo, Gartner recomienda priorizar arquitecturas modulares, estándares abiertos y APIs bien documentadas en todo el stack de IA. Además, sugiere que la interoperabilidad sea un criterio explícito en los pilotos y en la evaluación de proveedores, no un “nice to have”.
Un llamamiento a la responsabilidad de los CIO
El mensaje de Gartner es claro: adoptar IA generativa no es solo cuestión de elegir un modelo potente o desplegar un chatbot. Requiere una estrategia que tenga en cuenta las consecuencias no inmediatas: desde la seguridad y el cumplimiento hasta la cultura organizativa, la formación y la independencia tecnológica.
Los CIO se enfrentan a la presión de “no quedarse atrás”, pero la consultora advierte de que avanzar deprisa sin ver los riesgos ocultos puede resultar más caro que llegar un poco más tarde con una base sólida.
Quienes consigan equilibrar la innovación con una gestión cuidadosa de estos puntos ciegos, pronostica Gartner, serán las organizaciones que en 2030 habrán logrado escalar la IA de forma segura, estratégica y realmente transformadora.
Preguntas frecuentes sobre los “puntos ciegos” de la IA generativa
¿Qué se entiende exactamente por “shadow AI” en una empresa?
Se denomina shadow AI al uso de herramientas de inteligencia artificial —normalmente públicas o no aprobadas— por parte de empleados sin conocimiento ni supervisión de TI o seguridad. Incluye desde chatbots genéricos hasta servicios de generación de código o contenido en la nube, utilizados con datos corporativos fuera de las políticas internas.
¿Por qué la deuda técnica de IA puede convertirse en un problema tan grande?
Porque la IA puede producir mucho código, contenido o automatizaciones en muy poco tiempo. Si esas salidas no se revisan, documentan ni se integran en los procesos estándar de desarrollo, su mantenimiento se vuelve costoso y arriesgado. Cada actualización del modelo o del entorno puede romper algo, y el equipo acaba dedicando más recursos a “apagar fuegos” que a innovar.
¿Cómo puede una organización reducir el riesgo de bloqueo con un solo proveedor de GenAI?
Adoptando un enfoque multi-proveedor siempre que sea posible, basando sus soluciones en estándares abiertos, APIs portables y formatos de datos interoperables. También es clave negociar desde el principio derechos claros sobre portabilidad de modelos y datos, y probar regularmente la capacidad de migrar cargas de IA a otras plataformas.
¿Qué papel deben jugar las personas en una era de IA generativa cada vez más potente?
Gartner insiste en que las personas siguen siendo el centro de la ecuación. La IA debe verse como una herramienta para aumentar la productividad y la creatividad, no como un sustituto total del juicio profesional. Las organizaciones deberían diseñar sus flujos de trabajo para que los expertos humanos revisen, ajusten y aprendan de lo que hace la IA, preservando así el conocimiento crítico y la capacidad de decisión en situaciones no previstas por los modelos.
vía: gartner
