Gobernanza de la IA en la moda y el lujo

La perspectiva del CIO sobre la adopción de IA

Entrevista con Andrea Pertici, CIO de Global Fashion & Luxury. Brands

¿Cómo está transformando la IA los procesos estratégicos en la moda y el lujo?

La IA está transformando los procesos estratégicos en los sectores de la moda y el lujo al exigir un cambio de una implementación puramente tecnológica a una holística. focus sobre la cultura organizacional, el riesgo managementy gobernanza de datos. Según los expertos del sector, la integración de la IA requiere el mismo nivel de visión estratégica y organizativa que se aplicaba anteriormente a innovaciones como Blockchain o los sistemas ERP, ya que la tecnología por sí sola no puede resolver los problemas del negocio e incluso puede crear otros nuevos sin una estrategia clara.

La transformación de los procesos estratégicos se evidencia en las siguientes áreas clave:

• Evaluación de riesgos y gobernanza: Con la introducción de regulaciones como la Europea Ley de IAAhora, las empresas deben evaluar todas sus inversiones e implementaciones de IA en función del nivel de riesgo que representan para la organización. Las estrategias deben considerar cuatro niveles de riesgo, desde el "inaceptable" (que debe evitarse) hasta el "mínimo". Además, el liderazgo debe gestionar... “IA de las sombras”—el fenómeno en el que las interfaces de IA generativa permiten a cualquier empleado introducir herramientas digitales de forma independiente, evitando los procesos de verificación estándar y creando posibles riesgos de seguridad.
• Planificación económica y financiera: La implementación de IA está alterando fundamentalmente las estructuras de costos; normalmente es una costo operativo (OpEx) Esto impacta directamente en los márgenes de beneficio de una empresa. A diferencia de las evoluciones anteriores de TI, la introducción de la IA no necesariamente reduce los costos de TI tradicionales, y recuperar estos gastos mediante mejoras de eficiencia, aumentos de ventas o reducción de personal es actualmente difícil en el sector de la moda. Por lo tanto, es fundamental contar con planes de negocio rigurosos, ya que los datos actuales sugieren que la tasa de éxito de la IA aplicada a la cadena de valor es de tan solo alrededor del 5 %.
• La consolidación de datos como base: Una estrategia de IA exitosa depende en gran medida de la capacidad de una organización para consolidar y valorizar sus propios datosLa base de cualquier iniciativa de IA debe ser la integración de procesos y datos; sin esto, las empresas corren el riesgo de quedar atrapadas en un proveedor, perdiendo el control de los datos y las competencias ante servicios externos, y conservando únicamente el control del procesamiento de pagos.
• Optimización de procesos vs. suboptimización: La planificación estratégica debe garantizar que la aplicación de la IA a casos de uso específicos, como la transformación de la cadena de valor, no suboptimice otras áreas. Los responsables de la toma de decisiones deben evaluar si desarrollar, ensamblar o adquirir servicios, asegurándose de que la optimización de un proceso no simplemente traslade los costos a otra parte de la organización.

En última instancia, la transformación exitosa de los procesos estratégicos depende menos de la tecnología en sí y más de la cultura e identidad de la empresa, garantizando que la adopción de IA esté impulsada por una comprensión clara de las necesidades del negocio en lugar de una adopción espontánea.

¿Cuáles son los principales riesgos de adoptar IA en las organizaciones?

Los principales riesgos de adoptar IA en las organizaciones se pueden clasificar en desafíos regulatorios, de seguridad, financieros y estratégicos:

Riesgos regulatorios y de cumplimiento Con la introducción de la Ley de IA En Europa, las empresas se enfrentan a estrictas obligaciones de cumplimiento basadas en cuatro niveles de riesgo, que van desde "mínimo" hasta "inaceptable". Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente las inversiones para asegurarse de evitar... riesgos “inaceptables”, como el reconocimiento facial no autorizado o la ingeniería social, que están prohibidos.

Riesgos de seguridad y gobernanza (“IA en la sombra”) Un riesgo importante es la aparición de “IA de las sombras”Un fenómeno donde la facilidad de acceso a la IA generativa (interfaces conversacionales) permite a cualquier empleado implementar herramientas digitales de forma independiente. Esto evita los procesos de verificación estándar, lo que significa que las personas pueden suscribirse y utilizar herramientas que podrían introducir vulnerabilidades de seguridad o fugas de datos sin la supervisión de la organización.

Riesgos financieros y económicos Las implicaciones financieras de la adopción de IA plantean graves riesgos para la rentabilidad:

• Impacto en los márgenes: La IA es típicamente una costo operativo (OpEx), lo que afecta directamente a los márgenes de beneficio.

• Costos aditivos: A diferencia de los cambios tecnológicos anteriores, la IA no necesariamente reduce los costos de TI tradicionales; al contrario, suele ser un gasto adicional. Si bien se proyecta un crecimiento significativo en los ingresos de los proveedores de IA, esto implica mayores costos para las empresas clientes.

• Bajas tasas de éxito: El retorno de la inversión no está garantizado. Cuando se aplica a procesos complejos como la cadena de valor (en lugar de la simple productividad personal), se estima que la tasa de éxito es tan baja como... 5%,.

• Dificultad en la recuperación de costos: Recuperar estos costes mediante reducciones de personal, ganancias de eficiencia o incrementos de ventas es actualmente difícil en los sectores de la moda y el lujo.

Riesgos estratégicos y operativos

• Dependencia de un proveedor: Existe un riesgo importante de entrar en un estado de "cerrar"En este caso, una organización depende tanto de servicios externos que pierde el control sobre sus propios datos y competencias internas. En este escenario, la empresa solo conserva el control del pago de facturas, mientras que la inteligencia central reside externamente.

• Suboptimización de procesos: Sin una visión holística, existe el riesgo de optimizar un proceso específico y, sin darse cuenta, suboptimizar a otros, simplemente trasladando costos o ineficiencias a una parte diferente de la organización en lugar de eliminarlos.

• Falta de visión estratégica: Adoptar la IA de forma espontánea sin una estrategia organizacional y cultural clara puede crear más problemas de los que resuelve a corto plazo.

¿Por qué la tasa de éxito en la implementación de IA empresarial es actualmente baja?

Se estima que la tasa de éxito de la implementación de IA en los procesos de negocios, específicamente en lo que respecta a la transformación de la cadena de valor, es tan baja como 5%Esta baja tasa de éxito se atribuye a varios factores estructurales, financieros y organizativos:

• Complejidad de la integración de la cadena de valor: Si bien las herramientas de IA integradas para la productividad personal (por ejemplo, en navegadores o suites ofimáticas) son fáciles de adoptar, su aplicación a procesos corporativos complejos y a la cadena de valor es mucho más compleja. Este tipo de implementación requiere una integración profunda, no una simple adopción.

• Costos aditivos y desafíos del ROI: A diferencia de los cambios tecnológicos anteriores, la introducción de IA no necesariamente reduce los costos de TI tradicionales; en cambio, a menudo actúa como un aditivo. Costo operativo (OpEx) Esto impacta directamente en los márgenes de beneficio. Recuperar estos costos, ya sea mediante reducción de personal, mejoras de eficiencia o aumento de ventas, resulta actualmente difícil en los sectores de la moda y el lujo.

• Madurez de datos y procesos: El éxito depende en gran medida de la cultura existente de una organización y de su capacidad para consolidar y valorizar sus propios datosSin una base sólida de datos y procesos integrados, las empresas no pueden implementar la IA eficazmente y corren el riesgo de quedar atrapadas en un proveedor, lo que implica depender completamente de servicios externos y perder el control sobre sus competencias y activos internos.

• Riesgo de suboptimización: Existe un riesgo estratégico de que la optimización de un proceso específico a través de IA pueda afectar inadvertidamente suboptimizar otras áreas, simplemente trasladando costos o ineficiencias a diferentes partes de la organización en lugar de eliminarlos.

• Costos de implementación ocultos: El costo de la IA nunca se limita solo a la tarifa del servicio; implica una curva de aprendizaje significativa, así como costos relacionados con la capacitación, la infraestructura y la red.

¿Qué significa “IA en la sombra” para la seguridad de la industria de la moda?

“IA de las sombras” En el contexto de la industria de la moda, se refiere al fenómeno en el cual los empleados se suscriben de forma independiente a herramientas de IA en la empresa e introducen estas herramientas sin supervisión oficial ni verificación de TI.

Según Andrea Pertici, CIO de moda global brands, esto presenta implicaciones de seguridad específicas:

• Eludiendo la gobernanza de seguridad: El riesgo principal es que estas herramientas eludan las rigurosas evaluaciones de riesgo que exigen ahora regulaciones como la Europea Ley de IALas empresas están obligadas legalmente a evaluar las implementaciones de IA en función de cuatro niveles de riesgo (desde “mínimo” hasta “inaceptable”, como el reconocimiento facial no autorizado o la ingeniería social), pero Shadow AI impide que esta evaluación se realice.

• Acceso sin barreras: A diferencia de las tecnologías complejas anteriores, la "interfaz conversacional" de la IA generativa ha eliminado todas las barreras técnicas. Cualquier empleado que sepa escribir o hablar puede ahora introducir herramientas digitales que podrían contener vulnerabilidades de seguridad, creando así una capa oculta de tecnología que la organización no puede controlar ni proteger.

• Evolución de la TI en la sombra: Se describe como la evolución moderna de “TI en la sombra”, donde la facilidad de acceso a herramientas potentes aumenta la probabilidad de fugas de datos o violaciones de cumplimiento porque la organización central ni siquiera es consciente de que se está utilizando la tecnología.

¿Cómo le puedo brand¿Cómo evitar el "bloqueo del proveedor" al utilizar IA?

Para evitar la dependencia del proveedor, brands deben asegurarse de no llegar a un estado en el que Los datos, servicios y competencias residen completamente en el exterior., dejando a la empresa con control únicamente sobre el pago de facturas.

Según las fuentes, la principal estrategia para prevenir esto consiste en establecer una base interna sólida, en lugar de simplemente adquirir soluciones. Esto incluye:

• Consolidación y valorización de datos internos: El punto de partida crucial es la capacidad de la organización para consolidar sus propios datos. Una empresa debe tener procesos y datos integrados Como base. Sin esta columna vertebral interna, la empresa depende excesivamente de la infraestructura del proveedor para gestionar sus activos principales.

• Decisiones de abastecimiento estratégico: Una vez establecida esa base de datos, la empresa está mejor posicionada para tomar decisiones estratégicas informadas sobre si “desarrollar, ensamblar o comprar” servicios específicos caso por caso. Esto permite que brand integrar IA externa donde sea eficiente sin entregar el control total de la cadena de valor.

• Conservación de competencias internas: El riesgo de bloqueo está explícitamente vinculado a la externalización de competencias. Por lo tanto, el brandLos s deben asegurarse de que, si bien pueden utilizar herramientas externas, la comprensión estratégica y management de estos procesos permanecen dentro de la empresa para evitar dependencia.

¿Cómo puede la moda? brand¿Cómo evitar que los empleados utilicen Shadow AI?

Prevenir la “IA en la sombra” no se presenta como un simple bloqueo técnico, sino más bien como un desafío que requiere un cambio en estrategia, cultura y gobernanza organizacional.

Moda brandPodemos abordar y mitigar el uso de IA en la sombra mediante las siguientes medidas estratégicas:

• Implementación de la Evaluación Formal de Riesgos (Ley AI): Las empresas deben sustituir la adopción espontánea por un proceso de evaluación formal. Bajo regulaciones como la Ley de IALas organizaciones están obligadas a evaluar todas las implementaciones de IA según cuatro niveles de riesgo, que van desde "mínimo" hasta "inaceptable" (como el reconocimiento facial no autorizado o la ingeniería social). Al implementar este proceso de verificación, brandGarantizamos que ninguna herramienta digital entre en el ecosistema de la empresa sin pasar por este filtro de gobernanza.

• Pasando de la adopción espontánea a la adopción estratégica: El principal impulsor de la IA en la sombra es la adopción espontánea por parte de los empleados. Para evitarlo, la dirección debe imponer una visión estratégica, organizativa y cultural similar a la de las implementaciones anteriores de sistemas PLM o ERP. La organización debe definir activamente cómo la IA resuelve los problemas empresariales para que los empleados no sientan la necesidad de buscar herramientas externas por su cuenta.

• Centralización de datos y competencias: Una medida preventiva clave es garantizar que la organización cree una base interna sólida. focusBasándose en la cultura y la capacidad de consolidar y valorizar sus propios datos, la empresa proporciona una infraestructura legítima e integrada. Si la empresa proporciona procesos y datos integrados, reduce el incentivo de los empleados para utilizar herramientas externas "en la sombra" que podrían provocar dependencia del proveedor o pérdida de datos.

Por qué es difícil la prevención: Las fuentes señalan que prevenir la IA en la sombra es particularmente desafiante porque la IA generativa (específicamente la interfaz conversacional) tiene “eliminó por completo cualquier barrera de uso”A diferencia de los sistemas heredados complejos, cualquiera que sepa escribir o hablar ahora puede suscribirse e implementar estas herramientas de forma independiente, superando los obstáculos informáticos tradicionales. Por lo tanto, la solución se centra menos en las barreras técnicas y más en... cultura corporativa y la adhesión a lo nuevo marcos regulatorios