En días pasados, ManageEngine reunió a cerca de 700 asistentes de 19 países en la séptima edición de su conferencia de usuarios, realizada en el Grand Hyatt de Bogotá. El mensaje de su CEO a las empresas colombianas fue menos sobre modelos y más sobre quién controla la infraestructura donde esos modelos corren.
“No estamos en la carrera por construir el próximo gran modelo de IA”, dijo Rajesh Ganesan, CEO de ManageEngine, durante la conferencia de usuarios que la compañía realizó en Bogotá. En su intervención el directivo delimitó el papel que la firma se asigna frente a la Inteligencia Artificial: no producir los modelos, sino sostener la operación, la seguridad y la gobernanza de las empresas que los despliegan.
El escenario fue la séptima edición del encuentro y la quinta consecutiva de la User Conference de esta multinacional. La tesis que atravesó su intervención es que el despliegue de IA no se resuelve con la compra de la tecnología. “Va a requerir mucho trabajo implementar bien la ciberseguridad, la gobernanza y las barreras correctas para los sistemas de IA”, señaló.
En esa distancia entre la adquisición de los modelos y la operación efectiva es donde la multinacional ubica su portafolio, dirigido a disponibilidad, gestión de incidentes, postura de seguridad y evidencias para auditorías de cumplimiento.
Inteligencia extensible y control de los datos
Ganesan explicó además el concepto que la compañía llama ‘inteligencia extensible’ partiendo de una limitación de los modelos fundacionales: son de propósito general y se entrenan con datos públicos. “Para que la IA sea muy efectiva, debe entrenarse con datos específicos de cada contexto”, precisó.
La apuesta declarada por el vocero es invertir en modelos de lenguaje pequeños o estrechos aplicados a funciones puntuales como ciberseguridad, gestión de servicios o detección de anomalías en la red.
El concepto incorpora dos exigencias adicionales. La primera es que el cliente pueda entrenar y extender los modelos sin enviar su información a otro país o a otra compañía. La segunda es la explicabilidad: “su sistema de IA debe ser capaz de explicar por qué está haciendo algo, no solo hacerlo”. Ambas condiciones apuntan al mismo punto: quién retiene el control cuando la operación ya depende del sistema.
Para el caso colombiano, Ganesan advirtió que estas tecnologías son construidas, entregadas y controladas por organizaciones de países extranjeros. Su recomendación fue no depender por completo de estas compañías, a lo que agregó: “las compañías en Colombia pueden estar seguras de que el producto de ManageEngine puede instalarse on-premises, en su infraestructura, incluyendo los modelos de IA”.
