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Gestionar la gobernanza de datos de IA en la nube híbrida es difícil pero esencial. Dado que el 73% de las organizaciones adoptan estrategias de nube híbrida, es fundamental equilibrar el cumplimiento, la seguridad y la escalabilidad. Una gobernanza deficiente cuesta a las empresas una media de 12,9 millones de dólares al año y provoca el 85% de los fracasos de los proyectos de IA debido a problemas de datos. Hay mucho en juego: infracciones como Capital Oneen 2019 se tradujeron en multas de 190 millones de dólares.
Este artículo compara tres plataformas: prompts.ai, IBM watsonx.governance, y IA de Microsoft Azure - sobre su capacidad para simplificar la gobernanza en configuraciones híbridas. Cada uno tiene puntos fuertes en cuanto a la automatización, el cumplimiento y la escalabilidad, pero se adaptan a necesidades diferentes:
La elección de la plataforma adecuada depende del tamaño de la organización, las necesidades de cumplimiento y la tecnología existente. Los marcos de gobierno sólidos son esenciales para equilibrar la innovación con la seguridad y la rentabilidad en los entornos de IA híbrida.
prompts.ai trabaja para solucionar los grandes problemas relacionados con el manejo de reglas mixtas de datos de IA en la nube. Al combinar la automatización del flujo de trabajo con la configuración de reglas, esta herramienta facilita la supervisión de los datos en muchos lugares, como en muchas nubes y sistemas locales. Su construcción tiene como objetivo solucionar trabajando juntos problemas, lo que facilita a los grupos el manejo de sus datos. Los aspectos principales, como la clasificación de los datos, la automatización de las reglas y el crecimiento de las configuraciones, apuntan directamente a estos obstáculos relacionados con las reglas.
prompts.ai tiene herramientas sólidas que van más allá de la configuración normal de las reglas. Estas son controles de reglas principales, una clasificación profunda de datos y una administración que funcione bien en entornos mixtos. Al vincularse con los modelos más populares, ofrece más, como la lista de datos, la gestión de metadatos y el seguimiento completo de la ruta de los datos.
Una parte importante es su sistema de clasificación de datos basado en inteligencia artificial, que clasifica los datos por sí solo según lo que muestran y dónde caben. Esto reduce la necesidad de hacerlo a mano, manteniendo las mismas reglas en configuraciones mixtas. Se ocupa correctamente de la información privada, sin importar dónde se encuentre o se trabaje en ella.
Para los grupos de EE. UU. que se enfrentan a leyes estrictas como el RGPD, la HIPAA y la CCPA, prompts.ai simplifica las reglas. La herramienta garantiza que las reglas se sigan y se vigilen correctamente, lo que ayuda a preparar tareas como las solicitudes de datos y las auditorías. Los registros están ahí para ayudar a comprobar las reglas.
Además, las herramientas de informes automáticos crean tableros y advertencias en vivo, lo que permite a los equipos de reglas ver y solucionar rápidamente los problemas relacionados con las reglas. Este movimiento rápido ayuda a los grupos a evitar multas y les permite actuar con rapidez, incluso con reglas estrictas.
prompts.ai también mejora su funcionamiento al hacer que las cosas sean automáticas, lo que elimina mucho trabajo manual en las reglas. Cosas como la clasificación de datos, la obtención de autorizaciones y la verificación de reglas se hacen de forma automática, y los casos impares se marcan por sí solos para su verificación.
La herramienta vivir y trabajar juntos facilita el trabajo en equipo, ya que permite que los equipos de reglas establezcan reglas, respondan a los problemas y comprueben las reglas juntos. Esto acelera la elección y la mejor administración, lo que elimina los obstáculos que a menudo impiden la creación de reglas de datos en configuraciones de nube mixtas.
Creado para crecer con su grupo, prompts.ai permite trabajar en muchos proveedores de nube y sistemas locales. Es modelo de pago por uso con el seguimiento de tokens ofrece una forma económica de hacer crecer las reglas a medida que aumentan las necesidades de datos.
Este crecimiento es bueno para los grupos que se dedican cada vez más al trabajo de IA. La herramienta se asegura de que las reglas se establezcan y se observen de la misma manera, incluso cuando aumentan las acumulaciones de datos y el alcance. El seguimiento de los tokens permite analizar con claridad el uso y los costos de los datos, lo que ayuda a los grupos a ajustar sus planes de nube mixta sin dejar de cumplir normas estrictas. Esta visión abierta es clave para combinar nuevas ideas con planes económicos de la manera en que la IA regula los datos.
IBM watsonx.governance facilita el establecimiento de reglas de IA tanto en la nube como en configuraciones mixtas al hacer que los procesos sean automáticos, se encargan de los riesgos y comprueban el cumplimiento de las reglas. Se ocupa de la ardua tarea de supervisar los modelos, las aplicaciones y los agentes de la IA mediante otras herramientas y configuraciones mixtas. Si bien prompts.ai utiliza reglas que pueden cambiar, watsonx.governance busca un control sólido del ciclo de vida y un menor riesgo para las grandes tareas. A continuación, analizamos sus aspectos principales, como el establecimiento de reglas, el cumplimiento de las reglas, la automatización de las cosas y la capacidad de crecimiento, que se suman a lo que prompts.ai puede hacer.
IBM watsonx.governance ofrece un plan completo para observar toda la vida de la IA, desde su creación hasta su uso y vigilancia continua. Con Seguridad de inteligencia artificial de IBM Guardium, detecta las configuraciones de IA que no figuran en la lista y detecta los puntos débiles, asegurándose de que los riesgos se gestionan bien. Este plan de establecimiento de reglas mantiene las mismas reglas, independientemente de que las tareas de IA se realicen in situ, en nubes públicas o en configuraciones mixtas. Su capacidad para gestionar modelos, aplicaciones y agentes a través de otras herramientas lo convierte en una herramienta imprescindible para los lugares con grandes configuraciones de IA dispersas.
Para los grupos estadounidenses que están siguiendo una gran cantidad de reglas en crecimiento, watsonx.governance facilita el cumplimiento de las reglas al hacer que los procesos sean automáticos para detectar las necesidades y convertirlas en planes claros. Ayuda a cumplir normas como la Ley de IA de la UE, la ISO 42001 y la NIST AI RMF, lo que abre un camino claro para superar las cambiantes normas estatales y de gran envergadura. Este auto asegura que los lugares permanezcan alineados sin el peso de hacerlo a mano.
Más que sus sólidas partes que establecen reglas, watsonx.governance facilita el trabajo a través de la automatización de alto nivel. Al reducir en gran medida los trabajos hechos a mano, cambia la forma en que fluye el trabajo. Por ejemplo, IBM redujo el tiempo dedicado a analizar los activos de días a minutos y, al mismo tiempo, duplicó las calificaciones clave de la IA generativa.
Los usos reales demuestran que funciona bien. En el Abierto de Estados Unidos, watsonx.governance ayudó a reducir la injusticia en los datos de los juegos, haciendo que la equidad de los juegos pasara del 71% al 82%. Infosys también incluyó la plataforma en su oferta AI First, Topacio Infosys, lo que facilita el establecimiento de reglas de IA y reduce el trabajo manual entre las tareas.
Creado para configuraciones de grandes tareas, watsonx.governance se adapta a diferentes necesidades de ubicación en las nubes y los sistemas in situ. No solo mantiene las reglas iguales a medida que crecen los planes de IA, sino que también brinda resultados claros, como un aumento del ROI del 30%.
Su posición como líder en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® de 2025 para plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático demuestra su capacidad de crecimiento y su disposición para respaldar planes de establecimiento de reglas de IA a largo plazo para grandes empresas.
Microsoft Azure AI pone fin a nuestra visión de las reglas mixtas de datos en la nube con un conjunto de herramientas diseñadas especialmente para grandes configuraciones de trabajo. Al igual que prompts.ai y Platform X, Azure AI agrupa muchas herramientas para facilitar las reglas. Es muy bueno para gestionar los trabajos de IA tanto en lugares locales como en la nube, teniendo en cuenta el cumplimiento de las reglas y el gran tamaño de las obras. La plataforma funciona con una regla principal:
«La gobernanza de datos es todo lo que se hace para garantizar que los datos sean seguros, privados, precisos, disponibles y utilizables»
La forma de pensar permite a las empresas mantener las mismas reglas en todos los sistemas mixtos. Veamos las principales razones por las que Azure AI es excelente para mantener los datos bajo control.
Azure AI se asegura de establecer reglas sólidas para lugares mixtos. Aborda un gran problema para las grandes empresas: gestionar muchos puntos de datos. En realidad, más del 26% de los trabajadores afirman tener entre 51 y 100 puntos de datos en su trabajo. Azure AI utiliza planes de reglas principales y secundarios para trabajar en conjunto y eliminar los puntos de datos. También vigila de cerca la calidad de los datos para que sigan siendo los mismos, verdaderos y seguros en muchos lugares. Además, esta herramienta le permite ver todo lo relacionado con las rutas de los datos y asegurarse de que todo esté claro en todos los sistemas.
Microsoft Azure tiene lo que llama:
«la cartera de cumplimiento más grande de la industria, tanto en términos de amplitud (número total de ofertas) como de profundidad (cantidad de servicios orientados al cliente en el ámbito de la evaluación)»
A este gran conjunto le gustan planes como SOC 2, HIPAA, GDPR, PCI DSS, NIST 800-53 e ISO 27001. El plan de Azure para garantizar esto utiliza un modelo en el que ambas partes comparten las funciones y establece claramente quién se encarga de qué en términos de seguridad. Elige formas de inicio de sesión, como OAuth 2.0, OpenID Connect y SAML, con Azure AD en el centro para iniciar sesión y elegir las funciones en función de las reglas. La seguridad se refuerza aún más con el código TLS 1.3 para la transferencia de datos, el código AES-256 para los datos inmóviles y el método Zero Trust que no confía en nadie desde el principio. Las herramientas que funcionan por sí solas facilitan el cumplimiento de las reglas, ya que vigilan todo el tiempo y muestran lo que ocurre en ese momento.
Azure AI facilita el trabajo con trabajos automáticos. Al usar piezas de repuesto y grupos pequeños, la configuración permite que las piezas se actualicen por sí solas en diferentes lugares. Herramientas como Kubernetes sentar una buena base para configurar y hacer que la IA agrupada más grande funcione. La automatización también se dedica al mantenimiento de reglas, ya que Azure implementa las reglas de datos en todas partes por sí solo. Esto garantiza que las reglas y el tipo de seguridad sean los mismos, sin importar dónde se realicen los datos o las tareas. La vigilancia continua permite controlar el funcionamiento y las normas del sistema, lo que permite informar a los responsables de los posibles problemas con antelación.
La combinación de configuraciones de lugares de Azure AI permite que los grupos cambien de tamaño con facilidad, lo que facilita que los lugares:
«aumente y reduzca las cargas de trabajo durante los picos de demanda, todo ello sin tener que invertir demasiado en infraestructura local adicional»
Esta facilidad es clave para las tareas de IA que requieren que el ordenador funcione o no funcione. La configuración en la nube permite cambiar la potencia informática en tiempo real, mientras que el modelo mixto ofrece a las empresas:
«la flexibilidad de elegir dónde ejecutar sus cargas de trabajo en función de sus necesidades específicas de seguridad o rendimiento»
A medida que más empresas optan por las nubes híbridas (el 73% tenía un plan para ello en 2024 y está previsto que esta cifra aumente), la construcción de Azure AI le permite crecer a lo grande sin retrasos. Los grupos pueden ampliar partes de su conjunto de reglas cuando lo necesitan, lo que les permite expandirse sin interrupciones en su trabajo.
Las reglas de IA en la nube híbrida tienen aspectos positivos y negativos en cuanto a lo que ofrecen, su precio y cuánto pueden crecer. Veamos qué es lo bueno y lo que es difícil de estas tres plataformas principales.
prompts.ai es ideal por su flujo de trabajo instantáneo y por funcionar bien con otros. Su plan de precios, similar al de un token, paga cuando lo usas, aclara los costos y puede gestionar muchos tipos de datos. Sin embargo, si necesita adaptarlo a reglas estrictas, es posible que necesite más trabajo personalizado.
Plataforma X es la mejor para crecer a lo grande y mezclarse bien en lugares híbridos. Es bueno para buscar y clasificar datos, por lo que es adecuado para lugares con datos ordenados y desordenados. Aun así, utilizarlos puede resultar difícil, y los equipos que recién comienzan a usar las reglas de datos pueden tener dificultades para aprenderlas.
IA de Microsoft Azure tiene muchos sellos de reglas que se ajustan a cosas como GDPR, HIPAA, SOC 2 e ISO 27001. Para los lugares que ya utilizan material de Microsoft, Azure AI es la solución perfecta. Su modelo de funciones divididas deja en claro quién se encarga de la seguridad. Sin embargo, los lugares que aún no tienen una base sólida en Microsoft pueden encontrarlo costoso y pueden sentirse atrapados en un solo fabricante.
El gráfico muestra las principales estadísticas laborales, pero los efectos reales sobre el dinero y el trabajo van muy lejos. Los estudios indican que las buenas reglas de datos pueden aumentar el dinero entre un 21 y un 49%. Por otro lado, las filtraciones de datos cuestan alrededor de 4,45 millones de dólares cada vez. Además, las malas normas hacen que entre el 20 y el 30% del dinero que se destine a la nube se desperdicie. Estos puntos muestran por qué elegir la configuración correcta es tan importante para ahorrar costos.
La posibilidad de crecer implica diferentes pruebas en cada configuración. Para 2024, muchos grupos optaron por planes de nube mixtos, pero todavía les resulta difícil gestionar los datos en muchos lugares. prompts.ai resuelve este problema adaptando los pasos de trabajo de LLM y los métodos establecidos, mientras que Azure AI utiliza la combinación sencilla en el mundo de Microsoft. La plataforma X amplía una regla, pero es posible que necesite más trabajo propio para adaptarse a otras necesidades.
Las reglas también son importantes. Desde 2018, las multas impuestas por el RGPD han superado los 1 600 millones de euros, dando prioridad a las normas para los tipos de trabajo controlados. Las numerosas opciones de aprobación de Azure AI son excelentes para campos como la salud y el trabajo relacionado con el dinero. Por otro lado, prompts.ai es ideal para los grupos que desean una configuración y un cambio rápidos.
La necesidad de herramientas de reglas de IA está aumentando rápidamente, y se prevé que el mercado crezca de 890 millones de dólares en 2024 a unos 6 000 millones de dólares en 2029. Este aumento demuestra hasta qué punto los grupos confían en la IA, ya que el 91% la utiliza en trabajos clave. Las configuraciones que combinan herramientas inteligentes con controles humanos se están convirtiendo en algo clave.
Al mezclarlas, aún se obtienen pruebas, ya que al 43% de los grupos les resulta difícil agregar herramientas de reglas a sus configuraciones técnicas. prompts.ai lo hace con las API establecidas, mientras que Azure AI se beneficia de las combinaciones integradas. Si bien la Plataforma X necesita más trabajo propio, le permite hacer más para satisfacer necesidades especiales.
En general, los grupos deben analizar cosas como nuevas ideas, formas de obtener datos y aceptar reglas para elegir la configuración que mejor se adapte a sus objetivos de trabajo.
Fíjese bien en lo que su empresa necesita, la tecnología que utiliza y las reglas que debe seguir, ya que el mercado mundial de la IA sigue creciendo rápidamente a un ritmo del 40% cada año.
prompts.ai es excelente por sus costos fáciles de entender y su configuración de pago por uso, junto con el trabajo en equipo en tiempo real. Funciona rápido gracias al uso de grandes modelos lingüísticos.
Sin embargo, Plataforma X es mejor para buscar y ordenar datos, especialmente en sistemas de nube mixtos. Sin embargo, configurarlo puede resultar difícil para quienes no están acostumbrados a esa tecnología.
A la hora de elegir una plataforma, piensa en aspectos importantes como la cantidad de datos de los que dispones (una media de 162,9 TB), las normas que debes cumplir, tu tecnología actual y la capacidad de tu equipo. En los campos con muchas reglas, el cumplimiento estricto de las reglas debería ser lo más importante. Por otro lado, es posible que a las nuevas empresas les gusten las opciones que sean flexibles y no cuesten mucho.
«La gobernanza no consiste solo en los controles; se trata de crear un marco que permita futuras innovaciones y, al mismo tiempo, mantenga la seguridad, el cumplimiento y la rentabilidad. La clave está en equilibrar el empoderamiento de los usuarios con la supervisión necesaria».
Para alcanzar el éxito, utilice formas sólidas de establecer reglas. Intenta mantener el control en un solo lugar, aplicar controles estrictos sobre quién entra y vigilar de cerca las reglas en todo momento.
Las organizaciones se enfrentan a una variedad de obstáculos cuando intentan establecer gobierno de datos en configuraciones de IA de nube híbrida. Uno de los mayores desafíos es hacer frente a silos de datos y fragmentación, lo que puede oscurecer la visibilidad y hacer que las iniciativas de gobernanza sean mucho menos eficaces.
Otro obstáculo importante es garantizar cumplimiento normativo, especialmente en entornos multinube en los que los requisitos legales varían de una región a otra. Superar esta complejidad exige un conocimiento profundo de las leyes y políticas de las diferentes jurisdicciones.
Además de eso, riesgos de seguridad por ejemplo, las configuraciones incorrectas, los controles de acceso débiles y la supervisión limitada del uso de los datos pueden socavar las iniciativas de gobernanza. A la dificultad se suma la continua necesidad de mantener calidad de datos y coherencia en múltiples plataformas, todo ello mientras se intenta lograr un equilibrio entre la eficiencia operativa y el cumplimiento de los estándares de cumplimiento.
Prompts.ai proporciona a las organizaciones herramientas impulsadas por la inteligencia artificial diseñadas para simplificar los desafíos de navegar por las regulaciones, como GDPR y HIPAA. Estas herramientas ayudan a identificar y rastrear los datos confidenciales, hacer cumplir las reglas de gobierno y crear informes automatizados, lo que garantiza que el manejo de los datos se ajuste a los requisitos legales.
La plataforma también ayuda a desarrollar políticas y marcos de control sólidos, lo que permite un monitoreo continuo del cumplimiento. Al abordar necesidades críticas, como los mandatos de consentimiento explícito del GDPR y el énfasis de la HIPAA en la protección de los datos de salud, Prompts.ai permite a las organizaciones administrar sus datos basados en la inteligencia artificial de manera responsable y, al mismo tiempo, mantenerse al día con los cambios en el panorama regulatorio.
Al seleccionar una plataforma de gobierno de datos para entornos de IA en la nube híbrida, hay algunos aspectos críticos que se deben tener en cuenta. Busque una solución que se integre sin problemas con sus sistemas actuales, que pueda gestionar los crecientes volúmenes de datos y que automatice las tareas de gobierno para ahorrar tiempo y esfuerzo. Es igualmente importante que la plataforma respalde el cumplimiento normativo y ofrezca herramientas sólidas como la catalogación de datos, la administración de metadatos y la aplicación de políticas.
Una plataforma de primer nivel debe proporcionar visibilidad unificada en entornos locales y en la nube. Esto garantiza que pueda realizar un seguimiento eficaz del linaje de datos y aplicar las políticas de gobierno de forma coherente. Al centrarse en estas funciones, las organizaciones pueden gestionar mejor las complejidades de las configuraciones híbridas y, al mismo tiempo, garantizar la confianza y la eficiencia en los procesos impulsados por la inteligencia artificial.
