Gartner habla cada vez más de AI Debt: la deuda que se genera cuando priorizamos resultados rápidos en iniciativas de IA frente a la sostenibilidad a largo plazo.
Según Gartner, la AI Debt aparece cuando decisiones (intencionadas o no) crean cargas futuras en forma de:
- retrabajo
- ineficiencias
- riesgos de cumplimiento
- dependencia excesiva de soluciones puntuales
- dificultad para escalar o pivotar
Lo interesante es que Gartner no plantea eliminar la AI Debt, sino gestionarla estratégicamente, asumiendo que cierta deuda es inevitable cuando se innova rápido.
Desde una perspectiva de Arquitectura Empresarial, esto plantea preguntas muy relevantes:
- ¿Estamos registrando y entendiendo dónde se acumula esta deuda?
- ¿La vemos solo como un problema técnico o también organizativo, de datos y de gobernanza?
- ¿Tenemos visibilidad de cómo las decisiones de hoy condicionan nuestra capacidad futura de escalar la IA?
👉 Me interesa mucho saber:
- ¿Estáis hablando de AI Debt en vuestras organizaciones?
- ¿Cómo estáis gobernando las iniciativas de IA para evitar soluciones aisladas?
- ¿Veis un rol claro de EA o de herramientas como LeanIX para dar visibilidad a esta deuda a nivel portfolio?
Creo que este es un tema clave para evitar que la IA se convierta en el próximo “legacy” antes de tiempo.