Los riesgos ocultos de utilizar inteligencia artificial generativa en tu empresa Adoptar IA generativa con demasiada rapidez puede descarrilar tu negocio. Esto es lo que los líderes deben saber.

Por Majeed Javdani

Key Takeaways

  • Los modelos de lenguaje y la inteligencia artificial generativa tienen fallos algorítmicos profundos: no distinguen entre verdad y mentira, lógica y falacia, o contexto y ruido.
  • La ingeniería de software moderna se basa en la transparencia y la trazabilidad, pero esto no aplica a la IA generativa.
  • Los ataques de día cero pueden rastrearse en software tradicional, pero no en IA generativa, lo que puede derivar en daños de reputación y regulatorios.

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napong rattanaraktiya | Getty Images

Aunque es una disciplina dentro de la informática desde hace varias décadas, la inteligencia artificial (IA) se convirtió en una palabra de moda en 2022 con la aparición de la IA generativa. A pesar de la madurez de la IA como disciplina científica, los modelos de lenguaje grandes (LLM) son profundamente inmaduros.

Los emprendedores, especialmente aquellos sin formación técnica, están ansiosos por utilizar los LLM y la IA generativa como facilitadores de sus proyectos empresariales. Si bien es razonable aprovechar los avances tecnológicos para mejorar el desempeño de los procesos de negocio, en el caso de la IA debe hacerse con precaución.

Muchos líderes empresariales hoy están impulsados por el hype y la presión externa. Desde fundadores de startups que buscan financiamiento hasta estrategas corporativos que presentan agendas de innovación, el instinto es integrar herramientas de IA de vanguardia lo más rápido posible. Esta carrera por la integración pasa por alto fallas críticas que se encuentran bajo la superficie de los sistemas de IA generativa.

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1. Los modelos de lenguaje grandes y la IA generativa presentan fallos algorítmicos profundos

En términos sencillos, no tienen una comprensión real de lo que hacen, y aunque se intente mantenerlos enfocados, con frecuencia pierden el hilo.

Estos sistemas no piensan, predicen. Cada frase generada por un LLM se produce mediante una estimación probabilística token por token, basada en patrones estadísticos de los datos con los que fueron entrenados. No distinguen la verdad de la mentira, la lógica de la falacia, ni el contexto del ruido. Sus respuestas pueden parecer autoritativas, pero ser completamente erróneas, especialmente cuando operan fuera de los datos familiares con los que fueron entrenados.

2. Falta de responsabilidad

El desarrollo incremental de software es un enfoque bien documentado en el que los desarrolladores pueden rastrear los requisitos y tener control total sobre el estado actual del sistema.

Esto les permite identificar las causas raíz de errores lógicos y tomar acciones correctivas, manteniendo la consistencia en todo el sistema. Los LLM se desarrollan de forma incremental, pero no existe claridad sobre qué causó cada cambio, cuál fue su estado anterior o cuál es su estado actual.

La ingeniería de software moderna se basa en la transparencia y la trazabilidad. Cada función, módulo y dependencia es observable y responsable. Cuando algo falla, los registros, pruebas y documentación guían al desarrollador hacia la solución. Esto no ocurre con la IA generativa.

Los pesos del modelo LLM se ajustan mediante procesos opacos que se asemejan a una optimización en caja negra. Nadie, ni siquiera sus desarrolladores, puede identificar qué entrada de entrenamiento específica provocó un nuevo comportamiento. Esto hace imposible la depuración y significa que estos modelos pueden degradarse de manera impredecible o cambiar su desempeño tras ciclos de reentrenamiento, sin que exista un historial de auditoría disponible.

Para una empresa que depende de precisión, predictibilidad y cumplimiento normativo, esta falta de responsabilidad debe ser una señal de alerta. No puedes controlar la versión de la lógica interna de un LLM. Solo puedes observar cómo cambia.

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3. Ataques de día cero

Los ataques de día cero (zero-day attacks) son vulnerabilidades de seguridad que aún no han sido descubiertas por los desarrolladores del sistema, y por lo tanto no tienen solución disponible. Es decir, los atacantes se aprovechan de fallos que nadie más conoce; ni el público ni los fabricantes de software.

Estos ataques son rastreables en el software y los sistemas tradicionales, y los desarrolladores pueden corregir la vulnerabilidad porque saben qué construyeron y entienden el procedimiento que fue explotado.

En los LLM, cada día es un día cero, y es posible que nadie se dé cuenta, porque no hay indicios claros sobre el estado del sistema.

La seguridad en la informática tradicional parte del supuesto de que las amenazas pueden ser detectadas, diagnosticadas y corregidas. El vector de ataque puede ser nuevo, pero existe un marco de respuesta. Con la IA generativa, no.

Debido a que no existe una base de código determinista detrás de la mayor parte de su lógica, tampoco hay forma de identificar la causa raíz de una vulnerabilidad explotada. Solo sabes que hay un problema cuando se hace visible en producción. Y para entonces, el daño reputacional o regulatorio ya puede haberse producido.

Ante estos problemas significativos, los emprendedores deberían tomar las siguientes precauciones, que detallaré a continuación:

A. Utiliza la IA generativa en modo sandbox

El primer y más importante paso es que los emprendedores deben utilizar la IA generativa en modo sandbox (entorno controlado de prueba) y nunca integrarlas directamente en sus procesos de negocio.

Integrar significa conectar modelos de lenguaje (LLM) con tus sistemas internos mediante APIs. Este tipo de integración implica un nivel de confianza: se espera que el componente funcione de forma consistente, respete la lógica del negocio y no corrompa el sistema. Ese nivel de confianza no es apropiado para herramientas de IA generativa.

Conectar LLMs directamente a bases de datos, operaciones o canales de comunicación usando APIs no solo es riesgoso, es imprudente. Abre la puerta a filtraciones de datos, errores funcionales y decisiones automatizadas basadas en interpretaciones erróneas del contexto.

En su lugar, trata a los LLM como motores externos e independientes. Úsalos en entornos sandbox donde sus respuestas puedan ser evaluadas y validadas antes de que cualquier humano o sistema actúe en función de ellas.

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B. Utiliza supervisión humana

Cuando utilices IA generativa en un entorno sandbox, asigna a una persona responsable de interactuar con la máquina, revisar sus respuestas y entregar los resultados a las operaciones internas. Es fundamental evitar la interacción directa entre los LLM y tus sistemas internos.

La automatización suena eficiente... hasta que deja de serlo. Si los LLM generan resultados que se envían directamente a otras máquinas o procesos, estás creando canales ciegos. Nadie podrá decir: "Esto no parece correcto". Sin supervisión humana, incluso una sola alucinación del modelo puede derivar en pérdidas financieras, problemas legales o difusión de información errónea.

El modelo de "humano en el circuito" (human-in-the-loop) no es un obstáculo: es una medida de seguridad.

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D. Nunca compartas información de tu negocio con IA generativa ni asumas que puede resolver tus problemas empresariales

Trata a estas herramientas como máquinas torpes y potencialmente peligrosas. Utiliza expertos humanos como ingenieros de requerimientos para definir la arquitectura del negocio y la solución. Después, emplea a un ingeniero de prompts para hacerle preguntas específicas a la IA, función por función, sin revelar el propósito general.

Estas herramientas no son asesores estratégicos. No entienden tu industria, tus objetivos ni los matices del problema. Lo que generan es coincidencia lingüística, no soluciones basadas en intención o criterio empresarial.

La lógica del negocio debe ser definida por personas, a partir del propósito, el contexto y el juicio. Usa la IA solo como apoyo para la ejecución, no para diseñar la estrategia ni tomar decisiones. Trátala como una calculadora con scripts: útil para ciertas tareas, pero nunca le cedas el mando.

En conclusión, la IA generativa todavía no está lista para integrarse profundamente en la infraestructura de los negocios. Sus modelos son inmaduros, su comportamiento es opaco y sus riesgos se comprenden mal. Los emprendedores deben ignorar el hype y adoptar una postura defensiva. El costo del mal uso no es solo ineficiencia: es irreversibilidad.

Majeed Javdani

Entrepreneur Leadership Network® Contributor

Principal Quality Auditor

Majeed Javdani is a distinguished expert in quality management and has extensively worked on tailoring and integrating ISO standards. He is the co-founder of Conformity Systems Corporation, a quality management firm that leads the innovative process of conformity streams.
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