En nuestro reciente informe sobre la deuda técnica en la era de la IA generativa, analizamos cómo las empresas deben dividir su deuda técnica en cuatro categorías. Si las empresas gestionan su deuda a nivel de capital o fuente, pueden evitar que se acumulen costes en las otras categorías, que son intereses, pasivos y costes de oportunidad. Dividirla en estas categorías también muestra el impacto en el negocio de una manera que todos los miembros de la junta directiva entenderán. Por ejemplo:
- Costes directos (principales): “Estamos gastando un 30% más en mantener sistemas obsoletos que nuestros competidores”.
- Arrastre operativo (interés): “Nuestros equipos dedican el 25% de su tiempo a soluciones alternativas en lugar de a innovación”.
- Riesgo empresarial (pasivos): “Nuestros sistemas heredados aumentan nuestra exposición a la ciberseguridad en un 40%”.
- Posición de mercado (coste de oportunidad): “Tardamos entre seis y ocho meses más que nuestros competidores en lanzar al mercado nuevas funciones”.
Defienda la urgencia de la IA
Nada motiva tanto a una junta directiva como la presión competitiva. Nuestra investigación muestra que el 52% de las organizaciones están aumentando las inversiones en IA hasta 2025, a pesar de que, junto con las aplicaciones empresariales, la IA es el principal contribuyente a la deuda tecnológica.
Las estrategias de integración deficientes son en parte responsables y, además, las empresas a menudo no cuentan con una arquitectura de seguridad que pueda gestionar tanto a las personas como a los agentes de IA que trabajan en los sistemas de TI. O, en algunos casos, las empresas tienen plataformas que se crearon teniendo en cuenta las interacciones humanas y que hoy en día no son ideales para muchas implementaciones de IA generativa.
