Estamos en lo que muchos llaman el año del ROI de la IA. Cuatro años después del auge de la IA impulsado por el lanzamiento de ChatGPT, muchas empresas creen estar listas para la IA, citando implementaciones exitosas de chatbots y asistentes como prueba. Sin embargo, existe una diferencia significativa entre experimentar con IA y integrarla en procesos y operaciones complejas.

La verdadera barrera de esta transformación no está en los modelos mismos, ni en las GPU o la capacidad de cómputo. Las organizaciones están tomando conciencia de que es su infraestructura de datos la que frena los proyectos de IA. Hasta ahora, las empresas han logrado operar con entornos de archivos desconectados, gobernanza de datos inconsistente y datos dispersos en múltiples repositorios. Históricamente, los datos se accedían de forma esporádica, principalmente por empleados humanos que podían compensar la falta de contexto o de ubicación. En pocas palabras, la infraestructura de datos no tenía que ser perfecta, así que no lo era. Pero estas pilas fragmentadas de información ya no pueden ignorarse, ya que la IA exige acceso 24/7 a información, gobernanza robusta y datos confiables.

Esto coloca a las empresas en una situación incómoda: bajo presión para desplegar IA, pero sin las bases necesarias para un éxito real a gran escala.

La IA complica el rompecabezas de los datos
Las infraestructuras de archivos tradicionales fueron diseñadas para un mundo en el que la información residía en ubicaciones separadas, los equipos gestionaban el acceso y las brechas de gobernanza podían compensarse. Ahora, las empresas operan con información fragmentada en múltiples ubicaciones, gobernanza inconsistente y distintos niveles de accesibilidad. Cuando el acceso a los datos dependía principalmente de humanos, estas ineficiencias eran una fuente de frustración, no una barrera real.

La IA cambia estas reglas. Los modelos requieren acceso rápido y fiable a la información. Si los datos son difíciles de encontrar, carecen de contexto o no se acceden de forma constante, su valor se erosiona rápidamente. En este escenario, las empresas tienen datos, pero son totalmente inutilizables.

La sobreconfianza avanza a expensas del éxito real
La mayoría de las organizaciones sabe que su infraestructura de datos no es perfecta, pero la presión por mostrar avances en IA es intensa. Si las empresas no invierten y experimentan con IA, se les percibe como rezagadas. Esto crea un fuerte incentivo para desplegar herramientas cuanto antes.

El problema es que los aprendizajes tempranos de IA, cuando no alcanzan el éxito, generan una sobreconfianza en la preparación general para escalar la IA. Los chatbots y los copilotos, que logran una baja barrera de entrada, permiten demostrar resultados tempranos y tangibles. Cuando estos proyectos entregan valor, las empresas pueden creer que su infraestructura está preparada para el futuro, a pesar de no haber abordado de forma sostenida cuestiones profundas de accesibilidad, gobernanza e infraestructura de datos. Además, estas mismas empresas suelen enfrentarse a recobros de datos tras incidentes de ciberseguridad: las señales de alerta están ahí, pero la sobreconfianza actual las atenúa.

Como resultado, las compañías avanzan rápidamente hacia proyectos de gran envergadura, solo para encontrarse con retrasos, dudas sobre el ROI y, a menudo, una implementación que falla. La ironía es que la urgencia por desplegar IA está ralentizando el progreso a largo plazo.

Las organizaciones decididas a desplegar IA corren el riesgo de pasar por alto la gestión de riesgos y el trabajo de datos necesario para soportarlo, mientras que aquellas que invierten en bases de datos sólidas tienen más probabilidades de lograr un éxito sostenible a medida que sus ambiciones de IA crecen.

Transformar los datos de costo a activo
La mayoría de las empresas no carecen de datos; al contrario, suelen tener un problema opuesto. Sin embargo, a menudo se sigue viendo esto como un ciclo operativo impulsado por capacidad, ciclos de actualización y expansión, en lugar de un activo estratégico. La investigación de la industria muestra que los equipos de TI luchan por entender sus datos no estructurados—donde residen la mayor parte de sus activos—a pesar de creer que su configuración de archivos es robusta.

La diferencia ahora es que los sistemas de IA operan de forma continua, con información creada hoy, ayer e incluso décadas atrás. Para entregar resultados significativos, requieren acceso constante a datos confiables, contexto rico y gobernanza clara.

Esto significa que las organizaciones deben replantear su enfoque de la información corporativa. Tratar los datos solo como un desafío de almacenamiento de actualización no es suficiente; deben verse como un activo estratégico. Las empresas deben crear entornos centralizados con menos sistemas, donde los datos puedan usarse sin importar dónde se encuentren. Esta reducción de la fragmentación simplifica la gestión de datos y ofrece una visión unificada de la información de la empresa, abriendo el camino hacia una ventaja competitiva.

Cuantas menos barreras existan entre IA y los datos que necesita, más fácil será pasar de éxitos aislados de IA a una implementación real a gran escala con beneficios de productividad y eficiencia.

Arreglar las bases antes de escalar IA
El éxito de los despliegues de chatbots o copilotos no es una medida de preparación para IA. Lo que realmente indica preparación es la utilidad de los datos: si la información que sostiene las herramientas de IA es accesible, segura y adecuada para su uso a escala.

Las organizaciones que tengan más probabilidades de acertar con IA en los próximos años no serán aquellas que implementen los modelos más avanzados o la mayor cantidad de agentes, sino aquellas que puedan proporcionar a la IA un acceso constante a datos confiables y bien gobernados. Aquellas juntas directivas que continúen invirtiendo en herramientas de IA sofisticadas sin modernizar la capa de datos y la gobernanza verán cómo sus operaciones quedan restringidas por limitaciones de acceso y gobernanza de datos similares durante años.

Es hora de dejar de ver los datos como una carga operativa y empezar a tratarlos como un activo estratégico que desbloquea la capacidad de las organizaciones para innovar. Construir bases de datos sólidas hoy situará a las organizaciones en el camino de obtener un valor real de la IA a largo plazo, en lugar de descubrir más tarde que las ambiciones de IA superan la capacidad de sostenerlas.

Esta reflexión ha sido parte de TechRadar Pro Perspectives, un canal para presentar a las mentes más brillantes de la industria tecnológica hoy. Las opiniones expresadas pertenecen al autor y no necesariamente a TechRadar Pro o Future plc. Si te interesa contribuir, conoce más aquí: https://ift.tt/XY4vfNZ

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