GenAI: 4 mitos que los líderes de TI deben dejar atrás (y cómo implementarla con Elastic)

GenAI ya está operando en entornos reales: la mayoría de las áreas de TI están metiendo presupuesto y tiempo. En 2024, Forrester reportó que 67% de quienes deciden sobre IA planean aumentar su inversión en IA generativa durante el siguiente año. Y las proyecciones apuntan a que para 2026, más del 80% de las empresas habrán usado APIs/modelos de GenAI o desplegado apps con GenAI en producción (contra menos de 5% en 2023).

En Elastic ya lo integramos a nuestro día a día. Su asistente interno (Elastic AI Assistant) ahorra más de 5 horas al mes por persona, unos 63 horas al año. Eso es tiempo que regresa a tareas donde sí cuenta el criterio humano. Este tipo de soluciones optimizadas se logran con una estrategia sólida de elasticsearch consulting services y una visión clara de consultoría avanzada TI.

Con ese contexto, aclaremos cuatro ideas que siguen frenando a muchas organizaciones y definamos qué pasos debemos dar, aprovechando Elastic como plataforma.

Mito 1: GenAI va a reemplazar a la gente

Realidad: GenAI extiende el alcance del equipo; no lo sustituye. Los asistentes pueden resumir, correlacionar y proponer rutas de acción; la decisión y el contexto del negocio siguen siendo humanos. McKinsey estima que el impacto económico anual de GenAI podría alcanzar entre $2.6 y $4.4 billones de dólares en valor, en buena medida por productividad.

Cómo implementarlo en Elastic

• Pon a trabajar un asistente interno que lea tu propio conocimiento (wikis, runbooks, KB de soporte) y responda en lenguaje natural usando RAG.
• Para SRE (Site Reliability Engineering) y operaciones, usa el asistente para triage: correlación de logs + métricas + trazas en Elasticsearch, explicación de hipótesis y “siguientes pasos”.

Con Ventus: implementamos el RAG sobre Elastic, definimos prompts operativos, y dejamos paneles de seguimiento para medir qué tareas sí están ahorrando tiempo. Esto forma parte de nuestras elasticsearch consulting services diseñadas para generar valor desde el primer día.

Mito 2: GenAI es poco confiable porque se alimenta de datos públicos

Realidad: Con un RAG bien hecho, GenAI consulta tus fuentes (índices de Elasticsearch, files, wikis) y genera respuestas con contexto privado y verificable. Esto reduce al mínimo los desvaríos y permite citar de dónde salió cada dato.

Cómo implementarlo en Elastic

• Indexa documentos con vectores y/o sparse embeddings y usa búsqueda híbrida para recuperar contexto más preciso antes de generar.
• Mantén controles de acceso nativos: RBAC con seguridad por documento y por campo.

Con Ventus: conectamos fuentes (SharePoint, Confluence, GDrive, bases), normalizamos y etiquetamos, y dejamos políticas de acceso listas para auditar. Esta es parte esencial de una consultoría avanzada TI orientada a la gobernanza y confianza de datos.

Mito 3: Los riesgos de seguridad y privacidad son imposibles de manejar

Realidad: Se pueden contener con un diseño y gobernanza de datos. Elastic soporta TLS en tránsito y opciones de cifrado en reposo; además, puedes aplicar seguridad por rol, documento y campo para limitar exposición.

En cumplimiento, hay marcos y leyes claros que debes incorporar: GDPR, EU AI Act, NIST AI RMF 1.0.

Cómo implementarlo en Elastic

• Separa el plano de retrieval de información (Elasticsearch) del plano de generación (tu LLM preferido), restringe prompts/completions y registra cada paso.
• Aplica enmascaramiento/filtrado por campo en índices sensibles y usa consultas por rol para documentos con PII (Personally Identifiable Information).

Con Ventus: bajamos tus controles a políticas concretas en Elastic, TLS de punta a punta y bitácoras listas para auditoría. Nuestra experiencia en elasticsearch consulting services permite implementar estos controles sin fricción.

Mito 4: Mejor esperamos a que GenAI madure

Realidad: El costo de esperar ya se ve. Para 2026 la gran mayoría de empresas habrá probado o desplegado GenAI; llegar tarde te obliga a correr con menos aprendizaje interno.

Ruta práctica de arranque:

• Caso ganador: elige un flujo con alto volumen y reglas claras.
• Fundación de datos: ingesta, normaliza, etiqueta y define permisos en Elastic.
• RAG: habilita recuperación híbrida y genera respuestas con citas.
• Guardrails: TLS/HTTPS, RBAC, políticas de retención y bitácoras.
• Métrica: mide ahorro de tiempo por interacción.

Ventus puede acompañarte en este camino

En Ventus Technology ayudamos a equipos de TI a implementar GenAI sobre Elastic: conectamos fuentes, definimos permisos y dejamos el asistente interno operando con métricas claras. Podemos trabajar contigo un piloto enfocado en un caso de negocio y medimos el impacto desde la primera fase. Si buscas un aliado en consultoría avanzada TI o especialistas en elasticsearch consulting services, aquí estamos para ayudarte.