Los líderes de TI que experimentan con altas tasas de fracaso en proyectos de genAI están dejando tras de sí una estela de código basura, aplicaciones huérfanas y vulnerabilidades que generan costes continuos incluso después de que los proyectos se abandonen. Encuestas recientes señalan que muchos intentos fallidos de genAI culminan en artefactos mal diseñados, código abandonado y problemas de seguridad que a menudo no son visibles para la dirección de TI. Gartner estima que para 2030 la mitad de las empresas lidiarán con despliegues de IA retrasados o con costes de mantenimiento elevados por proyectos abandonados o aplazados.

El desarrollo acelerado de la inteligencia artificial hace que nuevas funcionalidades aparezcan cada pocas semanas o meses, lo que complica mantener una arquitectura coherente. Las actualizaciones mal diseñadas o integraciones rápidas sobre infraestructuras heredadas pueden generar lo que la industria denomina deuda técnica: el coste de mantenimiento crece con el tiempo y los parches temporales reducen la reutilización del código, aumentando gastos operativos.

Estudios de diferentes firmas de investigación sitúan las tasas de fracaso de proyectos genAI en niveles muy altos, y aunque las nuevas herramientas prometen reducción de costes y mejoras en productividad, también pueden crear nueva deuda técnica si no se planifican bien. En encuestas recientes una parte importante de las empresas espera que la IA genere tanto oportunidades de ahorro como nuevos retos de mantenimiento y seguridad.

Los riesgos de seguridad incluyen aplicaciones no autorizadas, fugas de datos y vulnerabilidades en proyectos de IA mal mantenidos. Gartner anticipa que hacia 2030 un porcentaje significativo de empresas sufrirá incidentes de seguridad o cumplimiento asociados a usos no controlados de IA. Por eso es crítico establecer gobernanza de uso, evitar el vendor lock-in y garantizar la interoperabilidad entre plataformas y herramientas, así como realizar auditorías continuas de seguridad y cumplimiento.

Desde Q2BSTUDIO abordamos estos retos con una visión integral: desarrollamos soluciones a medida que priorizan la arquitectura sostenible, la ciberseguridad y la escalabilidad. Nuestro equipo diseña aplicaciones a medida y software a medida pensados para minimizar la deuda técnica, facilitar el mantenimiento y asegurar la trazabilidad de los artefactos generados por IA.

Además somos especialistas en inteligencia artificial aplicada a empresas: implementamos agentes IA, soluciones de ia para empresas y arquitecturas que integran modelos generativos con buenas prácticas de gobernanza. Nuestro enfoque es primero identificar el problema de negocio, luego seleccionar las tecnologías y finalmente medir resultados, lo que ayuda a evitar experimentos inconclusos que dejan pasivos tecnológicos.

Nuestros servicios incluyen ciberseguridad y pentesting para detectar apps huérfanas y fugas de datos antes de que se conviertan en incidentes, servicios cloud en AWS y Azure para asegurar despliegues robustos, y soluciones de inteligencia de negocio como Power BI para monitorizar impacto y retorno de inversión. Con experiencia en servicios cloud aws y azure, ciberseguridad y servicios inteligencia de negocio, ayudamos a transformar prototipos de IA en soluciones productivas y seguras.

Recomendaciones prácticas para evitar costes ocultos de genAI: diseñar arquitecturas reutilizables y gobernadas, priorizar integraciones limpias con sistemas heredados, auditar continuamente seguridad y cumplimiento, y evitar ataduras a stacks propietarios que dificulten la migración. Reestructurar cimientos tecnológicos, productizar integraciones y formalizar gobernanza son medidas que reducen la probabilidad de deuda técnica creciente.

Si su empresa quiere sacar partido real a la IA sin cargar con código basura y aplicaciones huérfanas, Q2BSTUDIO ofrece servicios integrales desde consultoría de IA hasta desarrollo, ciberseguridad, despliegues en la nube y analítica avanzada con Power BI. Contacte con nosotros para diseñar una hoja de ruta que priorice resultados de negocio, minimice riesgos y maximice el retorno de la inversión en inteligencia artificial, software a medida y automatización.

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