Durante los últimos años, la inteligencia artificial ha pasado de ser un experimento en laboratorios a una prioridad en los consejos de administración. Cada semana surgen nuevas herramientas, promesas de automatización y casos de éxito. Y, con ellas, una sensación cada vez más generalizada en las empresas: nadie quiere quedarse atrás. Esa urgencia ha generado un fenómeno bien conocido en el sector tecnológico: el FOMO corporativo (Fear of Missing Out). El miedo a no subirse a tiempo al tren de la IA está impulsando inversiones descoordinadas, proyectos piloto sin rumbo y un uso indiscriminado de modelos y APIs que, más que eficiencia, están generando caos.
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El síndrome del “hay que tener algo con IA”
Hoy, la escena se repite en muchas organizaciones: un departamento de marketing que contrata ChatGPT Enterprise, un equipo técnico que usa GitHub Copilot, un área de atención al cliente que prueba Claude o Gemini. Cada decisión tiene sentido por sí misma, pero el resultado global es un ecosistema descontrolado de herramientas sin supervisión, sin trazabilidad y, sobre todo, sin estrategia común.
A esto se le podría llamar el nuevo shadow IT, pero amplificado. Antes, un empleado instalaba Dropbox para compartir un archivo y generaba un problema de seguridad. Hoy, un analista puede estar pegando fragmentos de código propietario o datos de clientes en un modelo externo, sin saber realmente qué ocurre con esa información. Las consecuencias pueden ir desde filtraciones involuntarias de propiedad intelectual hasta violaciones del GDPR o fugas de costes imprevisibles.
Lo paradójico es que muchas empresas están convencidas de estar adoptando la IA… cuando en realidad es la IA la que las está adoptando a ellas.
Del entusiasmo a la madurez
No se trata de frenar la innovación, sino de poner orden. La adopción masiva de IA es inevitable, pero el éxito dependerá de cómo se gestione. Las empresas que integren la IA con un marco sólido de gobernanza, visibilidad y control serán las que transformen el entusiasmo en resultados sostenibles. Las que no lo hagan, probablemente verán crecer sus costes, perderán trazabilidad y dependerán cada vez más de proveedores sobre los que no tienen control.
El gran desafío no es tanto tecnológico como organizativo. La IA requiere lo que toda nueva infraestructura crítica necesita: arquitectura, seguridad, monitorización y políticas claras. No basta con “usar modelos”: hay que gobernar su uso, igual que se gobiernan las APIs, las redes o los sistemas de datos.
El nuevo cuello de botella: el control
A medida que las organizaciones amplían su uso de modelos de lenguaje (LLMs) o sistemas de IA generativa, se encuentran con un nuevo tipo de problema: la falta de control operativo. Nadie sabe con exactitud qué modelos se están usando, qué datos están circulando, cuánto cuesta cada llamada o cómo se comportan los modelos en distintos contextos. A menudo, la respuesta a preguntas tan básicas como “¿cuánto ha gastado el departamento X este mes en IA?”, “¿cómo es posible que hayamos gastado el presupuesto mensual en sólo 10 días?” o “¿qué modelo está detrás de esta decisión automatizada?” es un incómodo “no lo sabemos”.
Este vacío de gobernanza se ha convertido en un riesgo estratégico. Los departamentos de seguridad y cumplimiento empiezan a pedir respuestas que los equipos técnicos aún no pueden dar, mientras los responsables financieros miran con preocupación las facturas de consumo en APIs de IA que crecen sin control.
De la jungla de modelos al control inteligente
Aquí es donde surge una nueva categoría tecnológica que en los próximos años será tan común como los gateways o los proxies en el mundo de las APIs: los AI Gateways. Su función no es “hacer IA”, sino controlar cómo se consume. En KrakenD, por ejemplo, estamos aplicando este enfoque en nuestra tecnología de AI Gateway, que actúa como una capa intermedia entre las aplicaciones internas y los distintos proveedores de modelos (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, modelos on-premise, etc.), ofreciendo un punto único de gobernanza y optimización.
Gracias a esta capa de control, las empresas pueden:
- Reducir costes mediante routing inteligente (usar el modelo adecuado para cada tarea) y la aplicación de cuotas.
- Evitar dependencias de proveedor (vendor lock-in) cambiando de modelo sin reescribir código.
- Mejorar la fiabilidad con fallbacks automáticos si un modelo falla.
- Cumplir normativas detectando y filtrando datos sensibles antes de enviarlos a modelos de terceros.
- Auditar todas las interacciones con trazabilidad completa.
En otras palabras: pasar del caos al control.
Formación y cultura: el otro gran desafío
Ninguna infraestructura, por sofisticada que sea, sustituye a la formación. Uno de los grandes errores de esta nueva ola de adopción de IA es creer que basta con dar acceso a las herramientas. Pero la realidad es que los resultados dependen radicalmente del uso. Con buenos inputs, los modelos ofrecen respuestas brillantes; con malos inputs, solo devuelven ruido.
Un mismo modelo puede redactar un informe jurídico preciso o un texto incoherente, según la pericia de quien lo use. Los grandes LLM son capaces de superar exámenes técnicos y de razonamiento de nivel universitario, pero solo cuando reciben instrucciones claras y estructuradas. Sin esa capacitación, las empresas acaban alimentando sistemas avanzados con prompts mediocres, generando errores, pérdida de tiempo y desconfianza en la propia tecnología.
Por eso, la alfabetización en IA se ha convertido en una competencia crítica: no se trata de aprender a usar una herramienta, sino de saber pensar con ella.
Conclusión: gobernar antes que escalar
La inteligencia artificial no es magia: es ingeniería a gran escala. Y, como toda infraestructura crítica, necesita control. El FOMO puede ser un buen acelerador, pero no una estrategia.
El éxito no consiste en sumar modelos, sino en integrarlos con propósito, responsabilidad y visibilidad.
Cuando eso no ocurre, los efectos son tangibles: proyectos piloto que se estancan por falta de retorno, dependencias técnicas que limitan la evolución, fugas de datos que ponen en riesgo la confianza del cliente o decisiones automatizadas que nadie puede auditar.
Las empresas que comprendan esta realidad construirán una ventaja competitiva duradera. Las que no, acabarán descubriendo que la adopción sin control no es innovación, sino una vulnerabilidad operativa.
