Autor: POR SOFÍA PREUSS

OBSERVABILIDAD INTELIGENTE: UN FACTOR CLAVE PARA OPERACIONES CON lA
OBSERVABILIDAD INTELIGENTE: UN FACTOR CLAVE PARA OPERACIONES CON lA há nes pao * ntender en tiempo real lo que ocurre en los sistemas, E datos y modelos de J inteligencia artificial (IA) se ha vuelto una función crítica para poder operar esta herramienta.
No se trata solo de entrenar moÚ delos con grandes volúmenes de información, sino de monitorear continuamente su desempeño, explicar el porqué de cada decisión y corregir desviaciones antes de que estas afecten a usuarios o procesos.
En ese contexto, la observabilidad inteligente se ha consolidado como una de las principales tendencias en la gestión tecnológica, ya que ofrece una visibilidad integral del rendimiento de los sistemas que soportan las operaciones y servicios.
Es clave para garantizar continuidad operacional, eficiencia y confianza en la toma de decisiones, afirma el director de la Asociación Chilena de Empresas de Tecnologías de Información (ACTI) y gerente de asuntos corporativos y relaciones institucionales de Entel, Claudio Anabalón.
Según el ejecutivo, esta capacidad permite monitorear el comportamiento de los modelos, detectar sesgos, anticipar drift de datos y mantener bajo control la precisión, equidad y explicabilidad de la lA. "Sin mecanismos adecuados de observabilidad, las organizaciones corren el riesgo de tomar decisiones erradas, reproducir desigualdades o incluso incumplir desigualdades o incluso incumplir jegún-los exper (ETE EOS volúmenes de no son sufi monitoreo constante, las explicaciones LOEB ESTOS VEU Acs PESETA E vuelto elementos esenciales. POR SOFÍA PREUSS normativas", advierte.
Monitoreo y corrección El socio de lA 8 data en Deloitte, Jaime Caiceo, sostiene que monitorear, explicar y corregir los modelos de lA es crucial para asegurar su desempeño, confiabilidad y aceptación por parte de todos los involucrados. El monitoreo permite identificar rápidamente anomalías o desviaciones, mientras que la explicabilidad es fundamental para entender cómo y por qué un modelo toma ciertas decisiones. Asimismo, la capacidad de corregir modelos en producción posibilita que estos evolucionen correctamente junto con los datos y el contexto de negocio, asegura Caiceo.
A medida que las organizaciones aumentan su confianza respecto al uso de sistemas impulsados por lA para tomar decisiones críticas, la capacidad de monitorear, entender y reaccionar ante el comportamiento UN FACTOR CLAVE PARA OPERACIONES CON lA PARA OPERACIONES CON lA PARA OPERACIONES CON lA de estos sistemas en tiempo real será esencial para garantizar resultados confiables, éticos y alineados a los objetivos del negocio, indica el experto. "Sin una observabilidad adecuada, los riesgos pueden ser significativos.
Pueden surgir errores relacionados a sesgos no detectados, desviaciones en el rendimiento de los modelos, faltas en el cumplimiento regulatorio o incluso fallas técnicas que impacten la experiencia del usuario y, por tanto, la reputación de la empresa", añade el ejecutivo.
El tech lead en el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia), Eugenio Herrera, dice que un ejemplo genio Herrera, dice que un ejemplo genio Herrera, dice que un ejemplo genio Herrera, dice que un ejemplo reciente que permite demostrar lo crítico que es contar con observabilidad en un servicio de lA es el reciente problema que tuvo X (ex Twitter) con su nueva versión de Grok, cuando el modelo rápidamente comenzó a demostrar comportamiento pronazi y antisemita. "Un flujo activo de monitoreo (acompañado obviamente de la voluntad de corregir esto) hubiese permitido detectar rápidamente este comportamiento antes de viralizarse y corregirlo a tiempo para que fuese una anomalía, más que una característica generalizada", afirma. Trabajar en tiempo real implica decisiones automáticas que afectan directamente la experiencia de las personas, argumenta el CEO de Ocular, Fernando Moya. "La lA aprende, pero también se puede desviar. Monitorear permite detectar desalineamientos, mite detectar desalineamientos, explicar da transparencia, corregir mantiene la coherencia con los valores y objetivos del sistema. Los factores clave son trazabilidad, contexto en tiempo real y Una arquitectura que permita intervenir sin romper el flujo", comenta el experto. Para Anabalón, uno de los retos para avanzar es la falta de estándares técnicos y regulaciones claras que definan cómo implementar observabilidad en entornos de lA.
Además, señala que existe una brecha preocupante en capacidades humanas. "El camino para superar estos desafíos incluye fortalecer la colaboración público-privada, avanzar en estándares técnicos de lA responsable y habilitar programas de formación orientados a la observabilidad y la gestión ética de la lA", concluye el director de la ACTI. la ACTI..