¿Puede su empresa confiar en GenAI en producción? Qué revelan los marcos de gobernanza y evaluación

La IA generativa ya ha demostrado que puede despertar la creatividad, automatizar tareas y acelerar la toma de decisiones.

Pero pasar de los pilotos a la producción es una prueba mucho mayor.

Los ejecutivos se plantean ahora preguntas más difíciles: ¿Cómo podemos evaluar los resultados de los modelos con confianza? ¿Qué marcos garantizan el cumplimiento de las nuevas normativas? ¿Y cómo mantener los costes bajo control una vez que se amplíen los agentes y los sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG)?

La realidad es que la confianza en GenAI no procede únicamente del modelo. Procede de las estructuras de gobernanza y evaluación que lo rodean.

Por qué las empresas exigen guardarraíles más fuertes

Durante gran parte de los dos últimos años, la experimentación ha dominado la adopción de la IA en las empresas. Diferentes equipos han creado proyectos piloto a pequeña escala: robots de atención al cliente por aquí, herramientas de resumen de documentos por allá. Cada proyecto se juzgaba más por su novedad o eficacia que por su riesgo.

Esa etapa está llegando a su fin. En cuanto la GenAI afecta a clientes, reguladores o decisiones críticas, la dirección quiere tener la seguridad de que los resultados son precisos, explicables y seguros. Nuevas obligaciones como la Ley de AI de la UE, junto con la orientación sectorial en los servicios financieros y la sanidad, están reforzando esa demanda.

Las empresas se están dando cuenta de que la gobernanza no es una capa que se añada más tarde. Debe integrarse en el diseño de las plataformas GenAI desde el primer día.

Unas barandillas sólidas empiezan por las personas adecuadas. El Grupo Décima Revolución puede ponerle en contacto con talento tecnológico de confianza en gobernanza, datos e ingeniería de IA que sepan cómo integrar el cumplimiento en los sistemas GenAI.

El papel del GAR 2.0 en el fomento de la confianza

Uno de los mayores avances que permiten una GenAI lista para la producción es generación mejorada de recuperación 2.0 (RAG 2.0). Los primeros enfoques del GAR mejoraban la precisión del modelo introduciendo datos de la empresa en los avisos, pero los resultados eran incoherentes.

RAG 2.0 introduce una serie de técnicas que aumentan considerablemente la fiabilidad:

• Clasificación jerárquica para preservar el contexto y reducir las recuperaciones irrelevantes.
• Búsqueda híbrida que combina métodos semánticos y de palabras clave para obtener coincidencias más precisas.
• Recuperación multisalto para gestionar consultas complejas que requieren un razonamiento por capas.
• Circuitos de retroalimentación que mejoran la calidad de la recuperación a lo largo del tiempo.

Estas características hacen que las canalizaciones RAG sean mucho más fiables para los casos de uso empresarial. Ya se trate de consultas sobre cumplimiento normativo en banca, investigación jurídica en servicios profesionales o asistencia técnica en software, RAG 2.0 basa las respuestas en fuentes de confianza.

Pero incluso con estas mejoras, los líderes no pueden dar por sentada la precisión. Las canalizaciones de GAR deben evaluarse continuamente, con un seguimiento para detectar desviaciones, sesgos o un rendimiento degradado.

Agentes en producción: Promesas y escollos

Otro salto adelante en 2025 es el paso de GenAI que responde preguntas a Agentes GenAI completando tareas. En lugar de resumir una reclamación de un cliente, un agente puede conectarse a un CRM, actualizar registros, emitir reembolsos y activar flujos de trabajo de seguimiento.

La ventaja está clara: los agentes ofrecen productividad de principio a fin. Pero los riesgos también aumentan. Sin controles, un agente puede ejecutar instrucciones incorrectas, incumplir la normativa o generar costes innecesarios.

Por eso son importantes los marcos de evaluación. Los agentes deben ser evaluados no sólo en cuanto a la exactitud de los resultados, sino también en cuanto a la seguridad y adecuación de las acciones. Las empresas que carecen de esta capa de gobernanza corren riesgos innecesarios con su reputación y sus presupuestos.

Marcos de evaluación en los que se basan las empresas

Cuando los líderes se preguntan: “¿Podemos confiar en GenAI en producción?”, la respuesta viene dada por lo bien que se evalúan los resultados. Los marcos sólidos incluyen:

• Métricas de precisión y coherencia. Seguimiento de los índices de alucinación, alineación de hechos y relevancia de la recuperación.
• Alineación de la marca y análisis del tono. Garantizar que los contenidos generados reflejen las normas de la empresa.
• Detección de sesgos. Comprobación proactiva de los modelos para detectar respuestas discriminatorias o no conformes.
• Control de costes. Medición del consumo de tokens, la latencia de la inferencia y el uso de la infraestructura.
• Mantenimiento de registros que muestran qué datos se recuperaron, cómo se construyeron las preguntas y por qué se generaron los resultados.

Juntos, estos elementos forman los cimientos de un escalado responsable. Aseguran a ejecutivos, reguladores y clientes que los sistemas GenAI no son cajas negras, sino herramientas transparentes y gobernadas.

La evaluación no es solo cuestión de tecnología. Requiere profesionales cualificados en ciencia de datos, cumplimiento e ingeniería. Tenth Revolution Group proporciona acceso a profesionales que pueden diseñar y aplicar estos marcos para su negocio.

Mantener los costes bajo control

Más allá de la precisión y el cumplimiento, los líderes se enfrentan a otro reto práctico: imprevisibilidad de los costes. La formación puede ser cara, pero es en la inferencia donde el presupuesto suele dispararse. Cada solicitud de agente consume tokens, ciclos de GPU y ancho de banda de red. A gran escala, el uso incontrolado puede convertirse en un problema a nivel de placa.

Las empresas están respondiendo con una gobernanza de la IA al estilo de las FinOps:

• Límites de uso y alertas para evitar el consumo descontrolado de fichas.
• Atribución de costes para vincular los gastos a equipos, modelos o productos.
• Enrutamiento multimodelo para enviar consultas de bajo valor a modelos más baratos y preservar la capacidad premium para cargas de trabajo críticas.
• Escalado dinámico para hacer frente a ráfagas de demanda sin sobreaprovisionamiento.

Estas prácticas convierten la infraestructura GenAI de un pasivo financiero en una inversión estratégica gestionable.

Qué deben hacer ahora los ejecutivos

Para los directores financieros, los directores de información y los directores de operaciones, la cuestión no es si hay que poner en producción GenAI, sino cómo hacerlo de forma responsable. Las prioridades están claras:

1. Establezca los requisitos de gobernanza en una fase temprana. No espere a los textos normativos definitivos: trate ya la gobernanza de la IA como parte de la gestión del riesgo empresarial.
2. Adoptar los conductos RAG 2.0. Invierta en sistemas de recuperación que ofrezcan resultados basados en hechos y se amplíen de forma coherente.
3. Agentes piloto con barandillas. Empiece con flujos de trabajo de bajo riesgo e integre marcos de evaluación antes de ampliarlos a procesos críticos.
4. Construir una capa de observabilidad de costes de IA. Conecte el gasto directamente con la carga de trabajo y los resultados.
5. Invierta tanto en personas como en herramientas. La gobernanza y la evaluación requieren talentos que comprendan tanto el aspecto técnico como el empresarial de la IA.

Las empresas que adopten estas medidas pasarán de la experimentación a la ejecución, al tiempo que protegerán su reputación, sus presupuestos y su postura en materia de cumplimiento.

De cara al futuro

La GenAI avanza rápidamente y las empresas ya no tienen la opción de sentarse a observar. La combinación de agentes, RAG 2.0 y marcos de evaluación está creando las condiciones para que la IA se amplíe de forma segura. Quienes incorporen ahora la gobernanza y la disciplina de costes obtendrán ventajas competitivas. Los que se retrasen se arriesgan a una adopción fragmentada, a un aumento de los costes y a la atención de los reguladores, dejando sus programas de IA vulnerables e insostenibles.

La respuesta a “¿Podemos confiar en GenAI en producción?” es sí. Pero solo si existen marcos de gobernanza, evaluación y costes.