La conversación sobre inteligencia artificial (IA) en los negocios suele centrarse en herramientas, plataformas y casos de uso. Sin embargo, existe una variable crítica que muchas organizaciones siguen subestimando y que puede definir su competitividad en los próximos años. Se trata de la capacidad de entrenar y adaptar IA con datos propios; sin ella, la adopción de IA corre el riesgo de convertirse en un ejercicio de eficiencia táctica, más que en una verdadera ventaja estratégica.

Un dato ayuda a dimensionar el problema desde el inicio: de acuerdo con el IBM CEO Study, uno de los análisis globales más citados entre altos directivos, más del 70% de los CEOs considera que el valor real de la IA dependerá de los datos propietarios y no de los modelos en sí. El mismo estudio señala que la falta de preparación en datos es uno de los principales frenos para escalar esta tecnología con impacto tangible.

Este hallazgo resulta especialmente relevante en un contexto donde la IA se ha vuelto cada vez más accesible. Los modelos son más potentes, más económicos y más fáciles de integrar que nunca; no obstante, esta aparente democratización puede ser engañosa. Cuando todos tienen acceso a tecnologías similares, la diferenciación ya no está en la herramienta, sino en lo que cada organización logra construir a partir de ella.

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La problemática: adoptar IA sin datos es automatizar, no competir

Hoy, muchas empresas están incorporando inteligencia artificial en funciones clave como atención al cliente, marketing, ventas, análisis financiero o gestión de riesgos. En la práctica, estas iniciativas suelen traducirse en procesos más rápidos, respuestas automatizadas o reportes más sofisticados. El problema aparece cuando estas soluciones se implementan sin una base sólida de datos propios. En esos casos, la IA mejora la operación, pero no fortalece la posición competitiva.

Un análisis de McKinsey refuerza esta idea, que señala que solo alrededor del 15% de las organizaciones que implementan IA logra capturar valor significativo a escala. Una de las razones principales es la baja calidad, la fragmentación o la falta de integración de los datos internos. En otras palabras, la tecnología funciona, pero no de la misma manera para todos. Las organizaciones que no controlan información relevante terminan dependiendo de modelos entrenados con datos genéricos, ajenos a su contexto operativo, a su mercado y a sus clientes. El resultado es una inteligencia que ejecuta tareas, pero no aprende del negocio.

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El contexto actual: por qué este tema es crítico hacia 2026

A comienzos de 2026, el entorno empresarial presenta dinámicas que profundizan esta problemática; una de las más relevantes es la rápida estandarización de la inteligencia artificial; los grandes proveedores tecnológicos están consolidando modelos cada vez más robustos, pero también cada vez más homogéneos. Esta tendencia reduce las barreras de entrada para adoptar IA, pero al mismo tiempo incrementa la presión por diferenciarse a través de datos propios, procesos internos y conocimiento acumulado.

La segunda dinámica es el fortalecimiento de los marcos regulatorios relacionados con datos y privacidad; la gobernanza de la información dejó de ser una preocupación exclusiva de grandes corporativos. Cada vez más empresas enfrentan exigencias claras sobre trazabilidad, consentimiento y uso responsable de los datos. Aquellas que no construyan desde hoy una arquitectura sólida enfrentarán mayores costos y restricciones para escalar soluciones de IA en el futuro.

La tercera tiene que ver con la evolución en los criterios de evaluación de inversionistas, socios estratégicos y consejos directivos; el uso de IA ya no se percibe como una señal automática de innovación. En este sentido, las preguntas suelen ser más profundas: ¿Qué datos propios tiene la organización? ¿Qué aprende el sistema con cada operación? ¿Qué tan replicable es esa inteligencia por un competidor?

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Qué pueden hacer las empresas hoy

Convertir la inteligencia artificial en una ventaja real no exige, necesariamente, grandes inversiones inmediatas, pero sí decisiones estratégicas claras y consistentes. Especialmente en la forma en que las organizaciones priorizan, estructuran y utilizan sus datos:

• Reconocer los datos como un activo central del negocio, con un nivel de prioridad comparable al del capital o la propiedad intelectual.
• Invertir primero en la calidad, integración y gobernanza de la información antes de escalar modelos complejos o soluciones avanzadas.
• Diseñar procesos que generen aprendizaje continuo, de modo que cada interacción con clientes, proveedores u operaciones alimente la inteligencia del sistema.
• Seleccionar aliados tecnológicos con una visión estratégica, priorizando aquellos que permiten trabajar con datos propios y no únicamente consumir modelos cerrados, siguiendo enfoques empresariales como los promovidos por IBM.
• Mantener una visión de largo plazo, entendiendo que los datos que no se capturan hoy difícilmente podrán recuperarse mañana.

La inteligencia artificial se está consolidando como una capa estructural de los negocios contemporáneos, aunque su impacto dista de ser uniforme. En un entorno donde los modelos son cada vez más accesibles, la verdadera ventaja competitiva se desplaza hacia un terreno menos visible, pero mucho más decisivo: los datos que cada organización es capaz de generar, comprender y proteger. 

Adoptar IA sin una estrategia clara de datos puede traducirse en mejoras de eficiencia operativa, pero difícilmente construirá liderazgo sostenido. En cambio, las empresas que hoy ordenan, gobiernan y capitalizan su información estarán mejor posicionadas para competir en un mercado donde la inteligencia no solo ejecuta tareas, sino que aprende y evoluciona con el negocio. En un mundo empresarial cada vez más definido por algoritmos, la pregunta relevante ya no es quién está usando IA, sino quién está construyendo la inteligencia que realmente entiende su organización y su entorno.