En el mundo de la IA empresarial, ponerse en modo “AI-ready” para la infraestructura de datos es similar a aprender a conducir una transmisión manual en el lado incorrecto de la carretera: complejo, exige multitarea y conlleva riesgos si se intenta avanzar con una base insuficiente. Las organizaciones que todavía gestionan procesos de datos inmaduros y, al mismo tiempo, buscan incorporar IA, suelen abordar múltiples problemas tecnológicos al mismo tiempo y se exponen a quedarse atascadas. En el informe State of AI 2026 de NVIDIA, el 48% de las empresas identificó los problemas de datos como el mayor reto para la adopción de IA. Generalmente, los proyectos de IA a nivel empresarial no fracasan por el modelo o la solución elegida, sino porque sus datos subyacentes están fragmentados, inconsistentes y mal gobernados.

Encabezado: Get Your Data Foundation in Order

La data empresarial está organizada en capas y se dispersa entre numerosos sistemas, dificultando una visión coherente. Aunque logremos consolidarla, a menudo nos topamos con desajustes a nivel de granularidad o identificadores. Por ejemplo, un sistema puede almacenar números de cuenta como dígitos simples, mientras que otro añade el prefijo “ACCT”. Esa pequeña inconsistencia genera un paso extra de reconciliación cada vez que se unen conjuntos de datos.

La gobernanza de datos agrava el problema. Sin un sistema diseñado intencionalmente para controlar quién accede a los datos, dónde se mueven y qué protecciones existen, aparecen brechas con rapidez. La exposición de datos personales identificables (PII) es el riesgo más obvio: un correo electrónico que caiga en manos equivocadas puede desencadenar una brecha grave. Los datos crudos y no estructurados también producen salidas de IA de calidad mediocre y con mayor coste de procesamiento.

Los datos limpios y estructurados generan mejores resultados a menor costo. Una tercera brecha, la explicabilidad, se está convirtiendo rápidamente en un requisito legal: muchos países y varios estados de EE. UU. exigen demostrar cómo se tomaron las decisiones impulsadas por IA. Si recortas esquinas en la base de datos, podrías no ser capaz de mostrar esa cadena de razonamiento.

En ese punto, o bien incurres en una infracción de cumplimiento, o tu modelo produce salidas que no puedes defender.

Tres pasos para preparar tus datos para IA

1) Definir gobernanza antes de desplegar. Clasifica tus datos: qué es, de dónde proviene y quién puede manipularlos. Separa los roles de toma de decisiones técnicas y supervisión de cumplimiento. Mantener esas responsabilidades en personas diferentes evita una situación de compromiso donde la misma persona establece las reglas y monitorea el cumplimiento.

2) Ejecuta una gobernanza de IA transversal como una función permanente. Designa un representante de cada departamento y reúne mensualmente para discutir qué están haciendo los equipos, qué preocupaciones han surgido y qué apoyo requieren de los demás.

3) Aborda iniciativas de preparación para IA como cualquier otro proyecto de negocio: asigna un gerente de proyecto, designa un responsable ejecutivo, establece una cadencia semanal, crea una lista de tareas y avanza paso a paso.

4) Recoge datos conductuales incluso antes de necesitarlos. Los resultados que obtienes con IA varían muchísimo según la pericia del operador, y pueden ir desde un motor de búsqueda caro hasta el desarrollo de flujos de trabajo autónomos. Sin visibilidad, podrías invertir en licencias de IA y obtener salidas de calidad similar a Google.

No sabes quién necesita capacitación, si tienen la herramienta adecuada frente a ellos o qué resultados están logrando. El riesgo es tomar una decisión estratégica errónea, como abandonar un despliegue cuando la solución real era una mejor capacitación o una herramienta distinta.

Consideraciones adicionales

Aquí hay otra capa a considerar. Cuando un trabajador experimentado completa una tarea con asistencia de IA, sale más capacitado que al inicio. La salida y el aprendizaje ocurren juntos. Eso es lo que los datos conductuales deben demostrar con el tiempo: no solo la finalización de la tarea, sino las trayectorias de mejora de habilidades.

Cuando alguien en la curva de aprendizaje acepta sin cuestionar lo que produce la IA, obtienes el resultado sin el crecimiento. Los datos conductuales son la forma de detectar esa brecha temprano, antes de que se convierta en un costo a largo plazo imposible de revertir.

Mantente curioso y busca victorias fáciles. Enfoca tus esfuerzos de preparación de datos en los flujos de trabajo donde realmente ocurre el trabajo y prioriza herramientas que te permitan acceder a esos datos.

Un ejemplo reciente ilustra el retorno: un gerente de producto llevó a cabo un análisis impulsado por IA de patrones de errores trimestrales utilizando datos de las herramientas más utilizadas del departamento. Los resultados fueron sorprendentes: un equipo asumía una proporción desproporcionada de tickets entrantes, la mayoría de ellos solicitudes de soluciones manuales para una característica ausente. Mientras otros equipos distribuían su tiempo aproximadamente 75% en trabajo nuevo y 25% en errores entrantes, ese equipo estaba cerca de 50-50. Al no priorizar una sola característica, la organización operaba efectivamente 1,5 personas por debajo de su capacidad.

Todo el análisis llevó unos 45 minutos. Nada de ello habría sido posible sin datos organizados, etiquetados por equipo, conectados a contribuyentes individuales, accesibles a través de conectores de IA existentes y protegidos por controles de acceso basados en roles.

Las organizaciones que obtienen más de la IA son aquellas que empoderan a su gente para preguntar “¿y si hay algo aquí?” y tienen datos para diagnosticar en una tarde. Eso solo ocurre cuando la base ya está en su lugar.

Este artículo forma parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestra vía para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica hoy. Las opiniones expresadas pertenecen al autor y no necesariamente a TechRadarPro o Future plc. Si quieres contribuir, más información en: https://ift.tt/plytQmk

Nota: El artículo incluye referencias a herramientas y conceptos de gestión de datos y gobernanza que pueden variar según la región y la normativa vigente.

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