Sin datos, no hay inteligencia: qué hay detrás del boom de la IA en las empresas

Las empresas impulsan la incorporación de IA para automatizar procesos y mejorar decisiones, pero muchos proyectos no escalan y quedan en pilotos por datos fragmentados, de baja calidad o sin una base sólida en la nube que permita integrarlos.

“La inteligencia artificial exige volumen y calidad de datos: sin una base sólida en la nube, cualquier intento de automatización o predicción queda limitado”, explica Marjorie Ann Guerra Neira, Gerente de Digital Studios de TIVIT Latam.

Este desfasaje entre adopción y resultados no es casual. El último reporte de McKinsey “State of AI” señala que ⁠88% de las empresas ya usan IA, pero ⁠casi 2 de cada 3 siguen en piloto o experimentación. ⁠Sólo una minoría logra impacto real a nivel negocio, por lo que el salto de piloto a escala sigue siendo el gran desafío.

En la misma línea, la consultora advierte que el mayor valor de la IA se alcanza cuando se combina con otras tecnologías, especialmente infraestructura cloud y arquitecturas modernas de datos. A su vez, un informe de Google Cloud sobre el estado de la infraestructura de IA reveló que el 74% de las empresas prefiere un enfoque de nube híbrida para las implementaciones de IA generativa.

De este modo, el interés por la IA crece en todos los sectores, desde finanzas y retail hasta salud y telecomunicaciones. Pero el salto desde la intención a la implementación efectiva suele ser más complejo de lo esperado.

Muchas compañías operan aún con sistemas heredados, información distribuida en múltiples plataformas y poca visibilidad sobre la calidad de sus datos. En ese contexto, aplicar inteligencia artificial no solo es difícil, sino que puede amplificar errores existentes.

“La IA potencia lo que ya tienes. Si los datos están desordenados, incompletos o desactualizados, el resultado va en esa misma dirección”, agregan desde TIVIT.

El rol de la nube: de soporte a habilitador

En este escenario, la nube dejó de ser sólo una decisión de infraestructura para convertirse en una pieza clave en la estrategia de datos.

Más allá de la migración de sistemas, el verdadero valor está en la posibilidad de centralizar, integrar y procesar grandes volúmenes de información en tiempo real. Esto no solo facilita el acceso a los datos, sino que permite trabajar con ellos de manera más ágil, segura y escalable.

“La nube no es sólo un entorno donde se almacenan datos, es la base que permite organizarlos, procesarlos a escala y convertirlos en valor para la inteligencia artificial”, señala Marjorie Ann Guerra Neira.

Además, los entornos cloud habilitan capacidades que resultan críticas para la inteligencia artificial, como el procesamiento intensivo, la integración de múltiples fuentes y la implementación flexible de modelos, aspectos clave para pasar de pruebas aisladas a soluciones que impacten en el negocio.

De migrar sistemas a ordenar datos

Este cambio implica también una transformación en la forma en que las empresas abordan la tecnología. Ya no se trata sólo de migrar aplicaciones a la nube, sino de repensar cómo se gestionan los datos.

Conceptos como gobierno de datos, calidad, trazabilidad y seguridad empiezan a ocupar un lugar central. Al mismo tiempo, surgen nuevos roles y capacidades dentro de las organizaciones, desde data engineers hasta especialistas en gestión de datos.

“El foco está cambiando. Antes la conversación era cómo migrar; hoy es cómo convertir los datos en un activo estratégico para el negocio”, destaca Marjorie Ann Guerra Neira.

Lejos de ser un detalle técnico, la forma en que una compañía gestiona su información empieza a definir su capacidad real de innovar. Desde TIVIT sostienen que la inteligencia artificial no es sólo una cuestión de tecnología, sino de base: sin datos de calidad, accesibles y bien gestionados, no hay inteligencia posible.

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