La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el estandarte de la innovación empresarial. Sin embargo, muchas organizaciones intentan aplicarla sobre bases de datos incompletas, duplicadas o mal integradas.

De acuerdo con el informe Rethink Data de Seagate e IDC, solo el 32% de los datos disponibles en las empresas se aprovechan efectivamente, lo que significa que casi el 70% de la información corporativa permanece sin usar o no está lista para el análisis.

El problema no es la tecnología, sino la infraestructura de información que la alimenta. Sin datos limpios, integrados y gobernados, la IA no puede aprender, escalar ni ofrecer resultados confiables.

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Por qué los datos son la verdadera base de la IA

Durante años, las empresas se enfocaron en automatizar procesos, pero hoy el reto es enseñar a las máquinas a decidir. Esa capacidad depende directamente de la calidad de los datos.

Google Cloud advierte que “las organizaciones se encuentran luchando con silos de datos fragmentados, mala calidad de datos, falta de gobernanza adecuada, y otros desafíos que obstaculizan los proyectos de IA”.

IDC complementa que hasta el 80% de los datos empresariales son no estructurados, lo que dificulta su análisis y preparación para modelos de IA.

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El costo de no preparar los datos

• 80% del tiempo de un proyecto de IA se destina a limpieza y preparación de datos.
• Más del 60% de las iniciativas de IA se detienen en fase de prueba de concepto por falta de infraestructura adecuada.
• Las empresas con buena gobernanza de datos duplican la probabilidad de escalar IA de forma rentable, de acuerdo con Aliz.ai.

Cómo se construye una base de datos inteligente

1. Calidad y gobernanza de datos

Un modelo de IA solo será tan bueno como los datos que lo alimenten. Establecer políticas claras de calidad, linaje y acceso es esencial para garantizar confiabilidad. La gobernanza de datos permite trazar la procedencia de la información, aplicar controles de seguridad y asegurar cumplimiento normativo.

2. Integración y accesibilidad

Los silos de información limitan la visión global del negocio. Modernizar la arquitectura de integración mediante APIs permite que los datos fluyan entre sistemas, áreas y aplicaciones de IA sin fricción.

3. Arquitecturas modernas: Data Lakes y Data Lakehouses

Estas plataformas permiten almacenar tanto datos estructurados como no estructurados en un mismo entorno. Facilitan el análisis, reducen duplicidades y preparan el terreno para algoritmos de machine learning y modelos generativos.

Una buena base de datos tiene acceso unificado a todas tus fuentes de datos, rendimiento en tiempo real y acceso para todos los equipos.

4. Autoservicio y cultura de datos

Más allá de la tecnología, el reto es cultural. Una organización data-driven capacita a sus equipos para acceder, entender y aprovechar datos confiables. Esto multiplica el valor de la inversión en IA y acelera su adopción.

Para ello te damos las siguientes recomendaciones:

1. Evalúa la madurez de tus datos. Identifica brechas en calidad, accesibilidad y gobernanza.
2. Consolida tus fuentes. Unifica silos y prioriza integraciones en tiempo real mediante APIs.
3. Crea un marco de gobernanza robusto. Define roles, responsabilidades y métricas de calidad.
4. Moderniza tu arquitectura. Implementa Data Lakes y Lakehouses preparados para IA.
5. Involucra al negocio. Alinea la estrategia de datos con los objetivos de la organización.
6. Haz de los datos un activo estratégico. No se trata de tener más información, sino de tener datos más inteligentes.

El éxito de la inteligencia artificial no depende de los algoritmos, sino de los datos que los alimentan. Datos inteligentes, gobernados y de calidad son la diferencia entre una IA experimental y una IA transformadora.