Technology Radar
AI continues to lower the barriers for noncoders to build complex systems. While this enables experimentation and early validation of requirements, it also introduces the risk of AI-accelerated shadow IT. In addition to no-code workflow platforms integrating AI APIs (e.g., OpenAI or Anthropic), more agentic tools are becoming available to noncoders, such as Claude Cowork.
When the spreadsheet that quietly runs the business evolves into customized agentic workflows that lack governance, it introduces significant security risks and a proliferation of competing solutions to similar problems. Distinguishing between disposable, one-off workflows and critical processes that require durable, production-ready implementation is key to balancing experimentation with control.
Organizations should prioritize governance as part of their AI adoption strategy by facilitating experimentation within controlled environments. Appropriately instrumented Internal sandboxes give noncoders a place to deploy prototypes where usage can be tracked. Pairing these with a shared catalogue of existing workflows helps teams discover what's already been built before duplicating effort. Workflows that gain traction can then signal where to invest in more robust, production-grade applications.
La IA está reduciendo las barreras para que quienes no codifican puedan crear e integrar software por sí mismos, en lugar de esperar a que el departamento de TI se encargue de sus necesidades o requisitos. Aunque nos entusiasma el potencial que esto desbloquea, también nos preocupan los primeros indicios de TI en la sombra acelerado por IA. Las plataformas de automatización de flujos de trabajo sin código ahora admiten la integración de APIs de IA (por ejemplo, de OpenAI o Anthropic), lo que hace tentador usar la IA como cinta adhesiva — haciendo integraciones que antes no eran posibles mediante IA, como convertir mensajes de chat de un sistema en llamadas a la API de un ERP. Al mismo tiempo, los asistentes de codificación impulsados por IA se están volviendo más autónomos, lo que permite a quienes no codifican, pero que tienen una formación básica, la posibilidad de crear aplicaciones de utilidad internas.
Esto tiene todas las características de la próxima evolución de las hojas de cálculo que aún impulsan procesos críticos en algunas empresas — pero con un alcance mucho mayor. Si no se controla, esta nueva TI en la sombra podría provocar la proliferación de aplicaciones no gobernadas y potencialmente inseguras, dispersando los datos en cada vez más sistemas. Las organizaciones deben ser conscientes de estos riesgos y evaluar cuidadosamente las ventajas y desventajas entre la rápida resolución de problemas y la estabilidad a largo plazo.
La IA está reduciendo las barreras para que quienes no codifican puedan crear e integrar software por sí mismos, en lugar de esperar a que el departamento de TI se encargue de sus necesidades o requisitos. Aunque nos entusiasma el potencial que esto desbloquea, también nos preocupan los primeros indicios de TI en la sombra acelerado por IA. Las plataformas de automatización de flujos de trabajo sin código ahora admiten la integración de API de IA (por ejemplo, OpenAI o Anthropic), lo que hace tentador usar la IA como cinta adhesiva — uniendo integraciones que antes no eran posibles, como convertir mensajes de chat de un sistema en llamadas a la API de un ERP mediante IA. Al mismo tiempo, los asistentes de codificación impulsados por IA se están volviendo más autónomos, lo que permite a quienes no codifican, pero tienen una formación básica, la posibilidad de crear aplicaciones de utilidad internas.
Esto tiene todas las características de la próxima evolución de las hojas de cálculo que aún impulsan procesos críticos en algunas empresas — pero con un alcance mucho mayor. Si no se controla, esta nueva TI en la sombra podría provocar la proliferación de aplicaciones no gobernadas y potencialmente inseguras, dispersando los datos en cada vez más sistemas. Las organizaciones deben ser conscientes de estos riesgos y evaluar cuidadosamente las ventajas y desventajas entre la rápida resolución de problemas y la estabilidad a largo plazo.
