Cómo maximizar el valor y minimizar los riesgos con el uso de la IA: un enfoque estratégico a partir de las últimas preguntas y respuestas

La rápida proliferación de la IA generativa está trayendo nuevos desafíos y oportunidades en el desarrollo, las pruebas, la gobernanza y la regulación legal. David Gardiner, vicepresidente de Tricentis, afirma que "la garantía de calidad (QA) y la verificación en múltiples capas son la clave para asegurar la fiabilidad de la IA". Específicamente, ① visualizar y corregir continuamente las "fluctuaciones" mediante pruebas masivas y análisis de patrones, ② implementar un sistema de "control y equilibrio" combinando monitoreo y juicio humano en entornos de producción, y ③ evitar fallas a gran escala mediante pruebas de estrés integradas que incluyan servicios externos, son esenciales. De hecho, la falla de CrowdStrike en 2024 causó a Delta Airlines pérdidas superiores a 500 millones de dólares, exponiendo la vulnerabilidad de toda la cadena de suministro. Además, en la UE, la Ley de IA que entrará en vigor en agosto de 2025 obligará a la transparencia y la rendición de cuentas, imponiendo multas de hasta el 7% de la facturación por incumplimiento. En este momento en que la regulación y la evolución tecnológica se entrelazan, se requiere una estrategia que combine a la dirección, desarrolladores, testers y legales para diseñar una "IA responsable" y navegar de manera segura por la "autopista de la creación de valor".