«Los directores de sistemas de información deben saber que la “magia de la IA” no es la solución para lograr resultados empresariales cuantificables», según el vicepresidente de transformación «AI First» de IBM
22 de julio de 2026
CLEVELAND, OH – 22 de julio de 2026 – En el primer episodio del podcast «The Savvy CIO», la Dra. Radha Plumb, vicepresidenta de AI First Transformation de IBM, desmiente la idea de que los directores de sistemas de información (CIO) puedan «añadir un poco de magia de la IA a un proceso que quizá sea demasiado complejo o, tal vez, esté insuficientemente definido, y que eso vaya a generar resultados empresariales realmente cuantificables, porque simplemente no es así».
En el podcast, patrocinado por Park Place Technologies, Plumb y el presentador Bradd Busick analizan cómo los directores de sistemas de información (CIO) pueden encontrar el equilibrio entre la prisa por adoptar la inteligencia artificial y las presiones presupuestarias, las auditorías, la seguridad y las necesidades cotidianas para garantizar el funcionamiento continuo de la empresa.
«Tomo un montón de datos de un archivo plano, como una hoja de cálculo, aplico una fórmula estadística conocida, como la media, la introduzco, y por el otro lado sale la media; puedo repetir este proceso muchas veces para obtener una distribución, o puedo analizar los datos a lo largo del tiempo y obtener una serie temporal», explicó Plumb. «Todos esos son resultados determinísticos. Lo que aportan los LLM es tomar esa inmensidad de datos y conexiones —tanto las que conocemos como las que desconocemos— y añadirles una capa inferencial para generar combinaciones de información que desconocemos y que no podríamos haber predicho, con el fin de obtener un resultado inferencial en lugar de uno determinista. Esa es la caja negra. Es, por así decirlo, el ingrediente secreto».
Plumb añade que la ventaja de ese proceso es que da lugar a muchas cosas en las que los usuarios quizá no hubieran pensado antes, pero el inconveniente es que los usuarios no conocen al detalle los elementos concretos que han llevado a ese resultado ni saben siempre cómo reproducirlo.
Durante el episodio, disponible en Apple, Spotify y Amazon, Plumb analiza el enfoque de IBM respecto a la gobernanza de datos, el equilibrio entre rapidez y seguridad, y las prácticas de flujo de trabajo con bancos y organismos gubernamentales.
Antes de incorporarse a IBM, la Dra. Radha Plumb pasó tres años en los más altos niveles del Departamento de Defensa de EE. UU., donde ocupó el cargo de directora de Digitalización e Inteligencia Artificial del Pentágono. En ese puesto, lideró los esfuerzos del departamento para la adopción de la IA, los datos y la analítica, y creó nuevas vías para adquirir y ampliar la tecnología digital en una de las organizaciones más grandes y más estrictamente reguladas del planeta. Es doctora por la Universidad de Princeton, licenciada en Ciencias por el MIT, y ha ocupado puestos de responsabilidad en Google, Facebook, Rand Corporation y la Perry World House de la London School of Economics. Su función en IBM consiste en poner en práctica internamente tecnologías y conceptos de IA para probarlos antes de implementarlos con los clientes.
Próximos episodios
• 5 de agosto — Refrigeración líquida: ¿cuándo, dónde y por qué? — Zach Smith, cofundador y director ejecutivo de Datum
• 19 de agosto — Por qué fracasan las implementaciones de IA — Sklyar Roebuck, director técnico de Solved
• 2 de septiembre — El coste oculto de la preparación para la IA — Roy Illsley, analista jefe de Omdia
• 16 de septiembre — Cómo gestionar el gasto que no se ve — Mark Dunkerly, director de seguridad de la información y vicepresidente de TI en Coca-Cola Bottlers
• 30 de septiembre — Tras la garantía — Rob Brothers, analista del sector en IDC
• 14 de octubre — Supervisión: ¿desarrollarla o comprarla? — Por determinar
• 28 de octubre — Atención a la brecha de competencias — Jason Elrod, director de seguridad de la información (CISO) en MultiCare Health
• 11 de noviembre — TI global, normas locales — Por determinar
• 25 de noviembre — Pérdida de memoria — Por determinar
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