La Gobernanza 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 sólidas bases de datos, 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 de eficiencia.
Necesidad de Gobernanza: El despliegue exitoso de IA requiere gobernanza e integración temprana en los flujos de trabajo para evitar la creación de silos y asegurar 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 los Datos: La calidad de los datos sustenta la efectividad de la IA; el conocimiento fragmentado o desactualizado conduce a resultados poco fiables.
Jonathan Alboum es el exCIO 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 viejo desafío
Me desempeño como CTO Federal en ServiceNow, colaborando con agencias federales para ofrecer flujos de trabajo digitales que mejoran las experiencias y desbloquean la productividad. A lo largo de mi carrera, siempre me he enfocado en aprovechar la tecnología para empoderar a empleados y clientes, ayudándoles a ser más efectivos en sus trabajos y a brindar servicios de apoyo esenciales.
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Comencé ese trabajo en el gobierno, desempeñando funciones de liderazgo senior, incluido el de Subdirector y Director de Información para el Servicio de Alimentos y Nutrición en el Departamento de Agricultura, y luego como CIO para todo el USDA. También fui ejecutivo en GSA, donde lideré la creación de su organización de TI consolidada.
Lo que ha cambiado con el tiempo es el conjunto de herramientas. Hoy, la IA se fundamenta en las expectativas principales de TI — ofrecer mejores servicios, experiencias mejoradas, y mayor impacto en la misión — mientras abre nuevas oportunidades para la eficiencia y la transformación.
Me he concentrado en aplicar estas nuevas herramientas a un desafío conocido: alinear la tecnología, las personas y los procesos para ayudar a las agencias a lograr sus misiones 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 estrechamente con nuestros clientes y equipos de cuentas para ofrecer resultados personalizados.
Ellos se aseguran de que nuestras tecnologías y capacidades sean bien comprendidas, diseñan soluciones que funcionan eficazmente en una agencia u organización específica, y conectan sistemas, personas y procesos para que la plataforma genere resultados reales.
ServiceNow actúa como la torre de control para la transformación impulsada por IA en el gobierno. Conectamos sistemas y organizaciones dispares, y usamos las capacidades de nuestra plataforma, incluida la IA, para generar resultados. Pero eso solo funciona si se implementa con una arquitectura clara, una gobernanza sólida 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 de lo que está sucediendo y lo que podemos hacer, pero los humanos mantienen la responsabilidad de lo que deberíamos hacer — y bajo qué pautas.
Utilizamos IA para las decisiones operativas del día a día: enrutamiento inteligente de incidentes, identificación de patrones en tickets, generación automática de artículos de conocimiento y sugerencias de automatización en el backlog.
Sin embargo, los humanos lideran las decisiones críticas como la arquitectura, las revisiones de seguridad y la gobernanza general. Estas requieren juicio en cuanto a riesgo, impacto en la misión, cumplimiento y estrategia a largo plazo que los modelos no pueden captar por completo.
Así, la IA acelera la comprensión de lo que está sucediendo y lo que podemos hacer, pero los humanos mantienen la responsabilidad de lo que deberíamos hacer y bajo qué pautas.
Cómo la IA mejora la calidad del servicio
Hemos visto las mayores mejoras 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, reduciendo los tiempos de ciclo y liberando a los ingenieros para trabajos de mayor valor.
La IA también mejora la visibilidad al identificar patrones en 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 todo el negocio, rara vez crean valor significativo.
La IA también enfrenta dificultades sin suficiente contexto organizacional. Para ser efectiva, necesita comprender cómo se realiza el trabajo a través de sistemas, flujos de trabajo y datos. Un enfoque unificado y con una visión centralizada proporciona esa visibilidad, garantiza el cumplimiento y, en última instancia, libera el máximo potencial de la IA.
Tampoco cumple con las expectativas sin una gobernanza adecuada. Las organizaciones deben priorizar la gobernanza desde el principio en su recorrido de IA. No se puede añadir después, así que hay que construirla desde el primer día, idealmente a través de una torre de control de IA para asegurar 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 flujo de trabajo y gobernanza es solo un consejo costoso.
El verdadero valor no proviene de añadir un modelo de lado; surge de incorporar 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 lleva a la fragmentación, brechas de seguridad y cumplimiento, e impacto limitado.
Cómo un modelo agentivo permite la ejecución autónoma
Un flujo de trabajo de ingeniería impulsado por IA, construido sobre un orquestador de agentes, puede coordinar múltiples agentes para completar tareas complejas de extremo a extremo. Debe seguir un marco de "observar, decidir, actuar, asegurar": los agentes primero observan, recopilando datos y contexto; luego deciden, aplicando modelos y lógica; y actúan, ejecutando tareas entre sistemas.
Este modelo agentivo integra la seguridad y gobernanza a lo largo de todo el proceso, garantizando cumplimiento, visibilidad y control en cada paso, permitiendo a los equipos pasar de trabajos manuales y fragmentados a una ejecución autónoma y coordinada.
Cómo el conocimiento y la calidad de los datos impactan la salida de la IA
Nunca subestime 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 calidad de datos sólida y visibilidad, los resultados son inconsistentes.
Nunca subestime 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 calidad de datos sólida y visibilidad, 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 —y usar la IA para identificar brechas y contenido obsoleto— crea una base más fuerte para obtener resultados consistentes y de alta calidad.
Esto es especialmente cierto en el sector público, donde el conocimiento a menudo reside en sistemas heredados, experiencia institucional y documentación incompleta. En un entorno impulsado por IA, los agentes solo son tan efectivos como el conocimiento al que pueden acceder.
Abordo este desafío integrando IA dentro de una estructura unificada de datos para flujos de trabajo, lo que permite a los agentes acceder a información confiable y actualizada y 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 agentica incorporando IA en las operaciones centrales en lugar de añadirla como un accesorio. Esto requiere un enfoque de plataforma unificada que abarque datos, seguridad e identidad, integrando la gobernanza desde el primer día.
Los esfuerzos aislados de IA no escalarán; el verdadero impacto proviene de una estrategia integrada de extremo a extremo.
Esto también implica apoyarse en sólidas alianzas dentro del ecosistema y crear una puerta de entrada unificada —como MoveWorks— para que interactuar con la IA sea más intuitivo.
Cuando se implementa de manera holística, las organizaciones pueden reducir el riesgo, mantener la confianza y escalar el valor en toda la empresa.
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