Convertirse en CIO no era algo que Praniti Lakhwara hubiera planeado. De hecho, se define como una “CIO accidental”. Sin embargo, a lo largo de su carrera siempre se ha sentido atraída por aquellos puestos en los que la tecnología puede cambiar cómo funciona una empresa. Para ella, ser CIO consiste precisamente en “resolver problemas de negocio a través de la tecnología”, según nos cuenta en durante una entrevista online.
En Zscaler, el reto ha estado condicionado además por el rápido crecimiento de la compañía. Cuando se incorporó hace cinco años, crecía a ritmos del 35-40 % anual, lo que obligaba a escalar la tecnología, garantizar una experiencia fluida a sus 8.500 empleados, reforzar la resiliencia y ayudar al negocio a avanzar más rápido.
A ello se suma ahora su responsabilidad sobre la IA empresarial, que considera una evolución natural porque la IA no es simplemente tecnología, sino una capacidad de negocio que determinará cómo escala y crece la compañía. Esto implica trabajar con las diferentes áreas, replantear cómo se realiza el trabajo y construir plataformas de IA compartidas.
Todo ello requiere “la gobernanza, seguridad y modelo operativo adecuados” porque, como resume Praniti Lakhwara, “la IA ya no es una iniciativa de TI. Todas las funciones tienen oportunidades para transformar su trabajo”.
“Estar preparado para la IA no es un proyecto tecnológico, es una transformación empresarial”
La mayor deuda está en la gestión del cambio
Para Praniti Lakhwara, la IA debería llevar a las organizaciones a cuestionar procesos que llevan años funcionando de una determinada manera. Explica que, a menudo “subestimamos cuánto trabajo existe simplemente porque la gente está acostumbrada a hacer las cosas de una determinada forma” y plantea que, en lugar de preguntarse cómo conseguir que un proceso sea un 20 % más rápido, nos preguntemos: “Si la IA hubiera existido cuando diseñamos este proceso, ¿cómo lo habríamos diseñado?”. Esa es, a su juicio, “la diferencia entre automatizar con IA y transformar con IA”.
Pone como ejemplo las aprobaciones, presentes en procesos de ventas, gastos y muchas otras áreas. En vez de utilizar IA para acelerarlas, plantea cuestionar por qué existen: si la IA conoce las políticas y controles establecidos, podría determinar previamente qué operaciones cumplen los requisitos y aprobarlas directamente. “Para mí, esa es una diferencia muy importante a la hora de pensar en la IA como una capacidad de negocio”.
“El mayor problema que veo con la IA, la mayor deuda técnica, no es la tecnología, sino la gestión del cambio”, afirma la directiva de Zscaler añadiendo que la dificultad está en conseguir que los empleados entiendan dónde encaja la IA en su trabajo cotidiano y cómo pueden utilizarla.
También considera necesario descentralizar su adopción; “Hay que democratizar la IA porque las grandes ideas no van a venir de TI, sino de las personas que están más cerca del trabajo que realizan cada día”, asegura, añadiendo que el papel de TI no debería ser desarrollar todas las soluciones, sino proporcionar acceso seguro a las herramientas, formar a los empleados y facilitar que puedan innovar con ellas.
Praniti Lakhwara identifica así tres grandes retos: gestión del cambio, democratización y un modelo de gobernanza y seguridad adecuado. Zscaler, explica, está utilizando su propia organización de TI para probar estas tecnologías, descubrir casos no previstos y trasladar a sus equipos de producto información real sobre usabilidad y seguridad.
Un modelo federado para gobernar la IA
A medida que la IA se extiende por toda la organización surge una cuestión cada vez más compleja: ¿quién es realmente responsable de gobernarla? ¿El CIO, el CISO, Recursos Humanos, las áreas de negocio…? “No creo que la cuestión sea quién es responsable, porque eso presupone que la IA pertenece a una única función, y no es así”, responde Praniti Lakhwara.
Asegura que cada área debe asumir su parte. De esta forma, el negocio seguirá siendo responsable de los resultados; TI, de las plataformas empresariales, las capacidades compartidas y las bases técnicas; Seguridad, “de las políticas, los controles y la gestión del riesgo”; Recursos Humanos debe desarrollar las nuevas competencias necesarias y los equipos de datos garantizar la calidad de la información utilizada por la IA.
El error está, según Praniti Lakhwara, en intentar centralizarlo todo o descentralizarlo todo, porque “ninguna de las dos cosas funciona”. Defiende en su lugar un modelo federado, con capacidades comunes que se desarrollen una sola vez y sobre las que las áreas de negocio puedan innovar.
Es lo que denomina un “modelo operativo de IA”. Muchas organizaciones, advierte, “dedican mucho tiempo a debatir quién es responsable de qué, en lugar de definir cómo vamos a proporcionar las capacidades de IA”. Zscaler está actualmente construyendo su propio modelo.
“Hay que democratizar la IA porque las grandes ideas no van a venir de TI”
Una fuerza laboral de humanos y agentes
Planteamos a la directiva que, durante años, los CIO han gestionado usuarios humanos y preguntamos si estamos preparados para gestionar una fuerza laboral en la que personas y agentes de IA trabajen conjuntamente. El escenario que plantea Lakhwara es el de “humanos más IA”. Sin embargo, “la IA no encaja perfectamente en nuestras arquitecturas tecnológicas actuales, pero tampoco encaja perfectamente en nuestras arquitecturas organizativas”.
Esto obliga a pensar cómo funcionará un modelo en el que personas y agentes trabajen conjuntamente. En Zscaler quieren que empleados de Finanzas, Recursos Humanos, Ventas, Customer Success y otras áreas puedan utilizar la IA con confianza en su trabajo cotidiano y crear sus propios agentes, algo que también exige formación y conocimiento. “Estar preparado para la IA en una organización con agentes y humanos no es un proyecto tecnológico. Es una transformación empresarial”, subraya. Las compañías capaces de construir ese modelo, asegura, tendrán una ventaja porque podrán dedicar más tiempo a generar valor para el negocio.
La autonomía cambia las reglas de la confianza
Los agentes interactuarán con aplicaciones empresariales, accederán a información sensible, ejecutarán procesos y tomarán decisiones en nombre de los empleados. “Sin una identidad sólida, una aplicación rigurosa de las políticas y una verificación continua, el riesgo va a crecer exponencialmente”, advierte Praniti Lakhwara.
Por eso considera que Zero Trust para IA se convertirá en una capacidad empresarial fundamental para poder desplegarla a escala manteniendo seguridad, gobernanza y confianza. “La verdadera pregunta no es: ¿puede hacerlo la IA? Es: ¿cuánta autonomía estamos dispuestos a darle?”, dice la directiva.
La diferencia es importante. Un asistente puede redactar correos o resumir documentos; un agente puede acceder a información sensible, ejecutar un proceso o aprobar una transacción. “A medida que aumenta esa autonomía, también tienen que aumentar las exigencias de gobernanza”, asegura Praniti Lakhwara, matizando que “el objetivo no es bloquearlo todo, sino establecer los controles adecuados”.
Zscaler ya se está enfrentando a estas cuestiones internamente. Algunos agentes pueden actuar utilizando la identidad de una persona, acceder a documentación y posteriormente publicar información en herramientas como Slack. En ese escenario, sostiene, “no se trata de definir dónde puede utilizarse la IA, sino a qué datos puede acceder y con qué datos puede trabajar”.
“La mayor deuda técnica de la IA no es la tecnología, sino la gestión del cambio”
Primero el valor, después los agentes
En los próximos años las empresas podrían tener cientos o miles de agentes interactuando con aplicaciones y datos sensibles. ¿Cuál será el mayor reto para gestionarlos? «Mi primera pregunta no sería cómo vamos a desplegar cientos de agentes», asegura Lakhwara. Antes de plantearse la capacidad tecnológica, preguntaría cómo sabrá la organización dentro de un año si el proyecto ha tenido éxito.
Si no puede definir el resultado de negocio y cómo medirlo, probablemente no esté preparada para ese despliegue. “Los proyectos de IA tienen que empezar con una hipótesis de valor, no con una hipótesis tecnológica”, insiste.
El entusiasmo por los nuevos modelos, funcionalidades y herramientas puede llevar a las organizaciones a intentar resolver problemas que todavía no han definido correctamente. Por eso, “a veces la respuesta pueden ser cientos de agentes, otras veces será un agente y, en ocasiones, ni siquiera será un problema de IA”.
De la productividad a la transformación
Preguntada por el punto en que cree que se encuentran las empresas en este viaje y hacia dónde vamos, responde Praniti Lakhwara que la mayoría de las organizaciones se encuentra todavía en una primera fase, utilizando la IA para hacer más rápido el trabajo que ya realizaba. “Es donde están las victorias más rápidas y es una buena forma de generar confianza e impulsar la adopción, pero ahí no es donde está la verdadera oportunidad”, explica.
Para la directiva de Zscaler, la ventaja llegará cuando las empresas estén dispuestas a replantear su forma de trabajar. Asegura que “las organizaciones que van a conseguir una ventaja competitiva serán aquellas que estén dispuestas a dar un paso atrás y replantearse por completo algunos de los principios básicos de cómo trabajan”.
En paralelo, añade, será necesario aplicar los principios de Zero Trust. Lakhwara establece un paralelismo: Zero Trust no surgió para hacer más rápida la seguridad tradicional, sino para replantear cómo debía abordarse, y ahora ambos mundos están convergiendo.
“Los usuarios están en todas partes, las aplicaciones están en todas partes, los datos están en todas partes y ahora los agentes también están en todas partes”, nos cuenta, añadiendo que durante los próximos años, prevé que las organizaciones evolucionarán desde una IA utilizada como herramienta de productividad hacia sistemas mucho más autónomos e integrados en los flujos de trabajo, acompañados de los mecanismos de gobernanza adecuados.
