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Nath Anishdirector de práctica de Everest Group, sugirió que las empresas se beneficiarían más de marcos como SPICE al tratarlos como una capacidad de capacitación, no como autonomía en la producción.
«Ejecute el juego automático en entornos sandbox con versiones cerradas; comience con flujos de trabajo internos/de bajo riesgo y luego avance a procesos críticos a medida que se acumula evidencia», dijo Nath. «Aplicar barreras de seguridad: resultados restringidos por esquema, motor de políticas, listas blancas de herramientas con privilegios mínimos, detección de derivas/anomalías, acciones firmadas + pistas de auditoría, reversiones/desactivaciones y aprobaciones humanas para acciones de alto impacto».
Nath añadió que los datos de entrenamiento autogenerados apuntan hacia ciclos de desarrollo autónomos, pero advirtió sobre riesgos como el colapso del modelo, el envenenamiento de los datos y la deriva sin seguimiento. «Estos pueden mitigarse con modelos de evaluación independientes, seguimiento de procedencia, conjuntos de datos versionados y puertas humanas para actualizaciones de capacidades», dijo. «La mejora debe seguir siendo controlada, auditable y conforme».
