El Gobierno y el Contexto Determinan el Éxito de la IA
Descubra por qué los proyectos de IA fracasan sin gobernanza, integración en los flujos de trabajo y bases de datos sólidas, y cómo los líderes del sector público están construyendo sistemas de IA confiables.
Jonathan Alboum
CTO federal de ServiceNow
Cambio de Herramientas: La IA mejora el liderazgo tecnológico al ofrecer mejores servicios y descubrir nuevas oportunidades para la eficiencia.
Necesidad de Gobernanza: El despliegue exitoso de la IA requiere una gobernanza temprana e integración en los flujos de trabajo para evitar silos y garantizar la visibilidad.
Supervisión Humana: La IA ayuda en las decisiones operativas, pero la gobernanza crítica y las decisiones estratégicas dependen del juicio humano.
Estrategia de Impacto: Una estrategia de IA integrada es esencial para lograr un impacto real, evitando esfuerzos fragmentados que pueden no escalar.
Calidad de Datos: La calidad de los datos fundamenta la efectividad de la IA; el conocimiento fragmentado o desactualizado produce resultados poco confiables.
Jonathan Alboum es el ex CIO del USDA y actual CTO Federal de ServiceNow, que actúa como torre de control para la transformación impulsada por IA en el gobierno.
Nos sentamos con Jonathan para aprender cómo la IA está cambiando el liderazgo tecnológico en el sector público. Esto es lo que nos contó.
Nuevas herramientas para un desafío antiguo
Sirvo como CTO Federal en ServiceNow, colaborando con agencias federales para ofrecer flujos de trabajo digitales que mejoran la experiencia y potencian la productividad. A lo largo de mi carrera, me he enfocado constantemente en aprovechar la tecnología para empoderar a empleados y clientes, ayudándoles a ser más efectivos en sus trabajos y a brindar servicios de soporte esenciales.
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Comencé ese trabajo en el gobierno, ocupando cargos de liderazgo sénior, incluyendo Subdirector de Información y CIO del Servicio de Alimentos y Nutrición en el Departamento de Agricultura, y más tarde como CIO de todo el USDA. También fui ejecutivo en la GSA, donde dirigí la creación de su organización de TI consolidada.
Lo que ha cambiado con el tiempo es el conjunto de herramientas. Hoy, la IA se apoya en las expectativas principales de TI —ofrecer mejores servicios, experiencias mejoradas y mayor impacto en la misión— y al mismo tiempo abre nuevas oportunidades de eficiencia y transformación.
Me he enfocado en aplicar estas nuevas herramientas a un reto familiar: alinear tecnología, personas y procesos para ayudar a las agencias a cumplir su misión de manera más efectiva.
Un tipo diferente de organización tecnológica
Nuestro equipo federal en ServiceNow adopta un enfoque diferente al de una organización tecnológica tradicional. En lugar de un grupo centralizado de desarrollo de productos, contamos con un equipo de consultores de soluciones que trabajan de cerca con nuestros clientes y equipos de cuentas para ofrecer resultados personalizados.
Se aseguran de que nuestras tecnologías y capacidades se comprendan bien, diseñan soluciones que funcionan eficazmente dentro de una agencia u organización específica, y conectan sistemas, personas y procesos para que la plataforma genere verdaderos resultados.
ServiceNow actúa como la torre de control para la transformación impulsada por IA en el gobierno. Conectamos sistemas y organizaciones dispares, y utilizamos las capacidades de nuestra plataforma, incluida la IA, para impulsar resultados. Pero eso solo funciona si se implementa con una arquitectura clara, un gobierno sólido y alineación con los objetivos de la misión.
Por qué la IA informa las decisiones operativas, pero los humanos lideran
La IA acelera la comprensión sobre lo que está sucediendo y lo que podemos hacer, pero los humanos mantienen la responsabilidad de decidir qué deberíamos hacer —y bajo qué límites.
Utilizamos la IA para decisiones operativas cotidianas: enrutamiento inteligente de incidentes, detección de patrones en tickets, generación automática de artículos de conocimiento y sugerencias para automatización de pendientes.
Sin embargo, los humanos lideran las decisiones críticas como la arquitectura, las revisiones de seguridad y la gobernanza general. Estas requieren juicio sobre el riesgo, el impacto en la misión, el cumplimiento y la estrategia a largo plazo que los modelos no pueden captar completamente.
Así que, la IA acelera la comprensión sobre lo que está sucediendo y lo que podemos hacer, pero los humanos mantienen la responsabilidad de decidir qué deberíamos hacer y bajo qué límites.
Cómo la IA mejora la calidad del servicio
Hemos visto los mayores avances en automatización, velocidad y calidad del servicio: alrededor del 90% de las solicitudes de TI en nuestro entorno “Now on Now” se gestionan de forma autónoma, lo que reduce los tiempos de ciclo y libera a los ingenieros para que realicen tareas de mayor valor.
La IA también mejora la visibilidad al detectar patrones a través de los flujos de trabajo.
Por qué la IA fracasa sin gobernanza y contexto organizacional
La IA no cumple con las expectativas cuando se implementa en silos. Sin una capa unificadora, las organizaciones carecen de visibilidad sobre el rendimiento, el cumplimiento y el impacto real. Las iniciativas aisladas, especialmente aquellas que no están conectadas de extremo a extremo en el negocio, rara vez generan valor significativo.
La IA también tiene dificultades sin suficiente contexto organizacional. Para ser eficaz, necesita comprender cómo se realiza el trabajo a través de sistemas, flujos de trabajo y datos. Un enfoque unificado, que ofrezca una visión integral, proporciona esa visibilidad, garantiza el cumplimiento y, en última instancia, desbloquea todo el potencial de la IA.
Tampoco ofrece resultados óptimos sin una gobernanza adecuada. Las organizaciones deben priorizar la gobernanza desde las primeras etapas de su recorrido de IA. No se puede agregar después, así que inclúyala desde el primer día, idealmente a través de una torre de control de IA para garantizar consistencia, cumplimiento y rendimiento.
Por qué la IA sin flujos de trabajo es solo un consejo costoso
Todo CTO debe entender que la IA sin flujos de trabajo ni gobernanza es solo un consejo costoso.
El verdadero valor no proviene de añadir un modelo aparte; surge de integrar la IA en los flujos de trabajo, los datos y los controles que gestionan su negocio o misión, y tratarla como una capacidad de plataforma gobernada desde el primer día.
Comenzar con soluciones puntuales conduce a fragmentación, brechas en seguridad y cumplimiento, e impacto limitado.
Cómo un esquema agentivo permite una ejecución autónoma
Un flujo de trabajo de ingeniería impulsado por IA y basado en un orquestador de agentes puede coordinar varios agentes para completar tareas complejas de extremo a extremo. Debe seguir un marco "observar, decidir, actuar, proteger": primero los agentes observan, recopilando datos y contexto; luego deciden, aplicando modelos y lógica; y actúan, ejecutando tareas en los sistemas.
Este esquema agentivo integra la seguridad y la gobernanza en todo el proceso, asegurando cumplimiento, visibilidad y control en cada paso, permitiendo a los equipos pasar de un trabajo manual y fragmentado a una ejecución autónoma y coordinada.
Cómo el conocimiento y la calidad de los datos impactan en los resultados de la IA
Nunca subestimes la importancia de la base de datos, ya que la eficacia de la IA depende directamente de la calidad de los datos que utiliza. Sin una buena calidad y visibilidad de los datos, los resultados son inconsistentes.
Nunca subestimes la importancia de la base de datos, ya que la eficacia de la IA depende directamente de la calidad de los datos que utiliza. Sin una buena calidad y visibilidad de los datos, los resultados son inconsistentes.
Los agentes de IA producen resultados poco fiables cuando el conocimiento está fragmentado o desactualizado, ya que dependen de datos precisos y accesibles. Centralizar y gobernar el conocimiento —usando IA para identificar lagunas y contenido anticuado— crea una base más sólida para obtener resultados coherentes y de alta calidad.
Esto es especialmente cierto en el sector público, donde el conocimiento suele estar repartido entre sistemas heredados, experiencia institucional y documentación incompleta. En un entorno impulsado por IA, los agentes solo son tan eficaces como el conocimiento al que pueden acceder.
Abordo esto integrando la IA en un tejido de datos de flujo de trabajo unificado, lo que permite a los agentes acceder a información confiable y actualizada para ofrecer resultados más precisos y consistentes.
Por qué el verdadero impacto requiere una estrategia de IA integrada
Así que, mi consejo para los líderes técnicos es centrarse en construir un sistema operativo para la empresa agentizada incorporando la IA en las operaciones centrales en lugar de agregarla superficialmente. Esto requiere un enfoque de plataforma unificada abarcando datos, seguridad e identidad, integrando la gobernanza desde el primer día.
Los esfuerzos aislados en IA no escalarán; el verdadero impacto proviene de una estrategia integrada y de extremo a extremo.
Esto también significa apoyarse en sólidas alianzas de ecosistema y crear una puerta de entrada unificada — como MoveWorks — para hacer que la interacción con la IA sea más intuitiva.
Cuando se implementa de manera integral, las organizaciones pueden reducir el riesgo, mantener la confianza y escalar el valor en toda la empresa.
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