En la actualidad, la confiabilidad en inteligencia artificial es un factor estratégico en el sector productivo. Lo anterior se reveló en un estudio de NETSCOUT, que se presentó en el marco del Cisco Live 2026, se contó con la participaron de directivos del sector.
Dentro del documento, se advierte que persisten desafíos significativos para confiar plenamente en dichas tecnologías. Sin embargo, el estudio subraya una brecha crítica ya que el interés en la IA avanza más rápido que la preparación de las organizaciones.
“Nuestra investigación demuestra dicho comportamiento, donde su adopción crece a mayor ritmo que el nivel de madurez operativa de las empresas. Algo que resulta ser muy necesario para implementarla de forma segura”, señaló Eileen Haggerty, AVP de Marketing de Productos y Soluciones en NETSCOUT.
La investigación sobre la confiabilidad en inteligencia artificial reveló que el 82.8 % de las empresas ya discute, prueba o implementa proyectos de IA. Pero la transición a la generación de resultados operativos confiables aún es un gran reto, para la industria.
En dicha iniciativa, se contó con la participación de alrededor de 950 profesionales de las tecnologías de la información (TI). Por otro lado, aunque se reconoce el potencial de la IA en automatización de procesos, la falta de confianza limita su escalamiento.
Estudio sobre confiabilidad en inteligencia artificial muestra avances
Con dicho escenario, se confirma que el verdadero desafío sobre la confiabilidad en inteligencia artificial es la precisión de la información. Ya que esto es necesario para generar resultados consistentes y explicables, que aporten valor a las organizaciones.
Debido a que la confianza emerge como el principal cuello de botella, donde una de las barreras más relevantes no están en los algoritmos. Sino en el entorno de datos y su calidad, además de la falta de visibilidad y la integración limitada de herramientas.
“En resumen, los resultados muestran que la inteligencia artificial ya forma parte de la agenda ejecutiva, pero con niveles de madurez desiguales. Ya que mientras algunas compañías pioneras operan con modelos en producción, otras apenas evalúan casos de uso o se encuentran en fase inicial”, acotó Haggerty.
Otra cifra clave del estudio, sobre la confiabilidad en inteligencia artificial. Señala que un 65 % de los encuestados, considera que el monitoreo y la observabilidad de estos procesos de IA, son críticos. Para la continuidad del negocio dentro de las empresas.
Finalmente, NETSCOUT recomienda invertir no solo en modelos avanzados de IA sino en infraestructura de datos de alta fidelidad. Qué se basa en la inspección directa del tráfico de red, ya que dicho enfoque permite mejorar la efectividad y reducir riesgos.
