La discusión sobre la Inteligencia Artificial (IA) en las empresas, según Filipe Cotait, CEO de Stefanini Data & Analytics, suele seguir un patrón predecible que empieza con la elección de modelos y avanza hacia pruebas y pilotos, culminando rápidamente en la búsqueda de escalabilidad. Sin embargo, este enfoque pone el foco en lo más visible: la tecnología, mientras que lo que realmente impulsa este avance, los datos, a menudo se deja en un segundo plano. Un estudio reciente de Harvard Business Review Analytic Services, en colaboración con Cloudera, reveló que solo el 7% de las organizaciones considera que sus datos están adecuadamente preparados para su uso en IA, indicando que la mayoría avanza hacia el futuro tecnológico sin haber resuelto lo esencial que lo permite.
El desafío para estas empresas no reside en la falta de datos per se, sino en cómo están organizados. En muchos casos, la información permanece dispersa en múltiples sistemas poco integrados, que presentan estándares distintos y niveles de calidad dispares. Tal desorganización complica la comprensión del negocio y socava la confianza en los análisis generados. A pesar de ello, persiste la creencia de que las últimas tecnologías pueden compensar estas deficiencias, un error que, según Cotait, puede tener repercusiones serias. Los modelos más avanzados requieren una base de datos bien estructurada, y cuando esta no está en su lugar, los intentos de mejora analítica no se traducen en resultados tangibles.
Cotait observa que muchos proyectos de IA se quedan atrapados en la fase piloto: su potencial es indudable, pero faltan los soportes necesarios para su evolución. La falta de consistencia dificulta la repetición, integración y escalabilidad de los desarrollos realizados, haciendo que cada nueva aplicación requiera ajustes manuales. Así, organizar los datos se convierte en el paso fundamental para cualquier iniciativa de IA. Este proceso no solo implica estructurar la información, sino también asegurar que exista coherencia entre las diferentes áreas de la organización, continuidad en los análisis y la capacidad de reutilizar lo que ya está construido.
Cuando se lleva a cabo este trabajo de forma rigurosa, los beneficios son evidentes: se reduce el retrabajo, se disminuye la ambigüedad y se logra una mayor alineación interna. Como resultado, la empresa opera con mayor claridad, creando las condiciones propicias para ampliar el uso de la IA sin caer en excepciones o ineficiencias. Con una base de datos madura, el enfoque puede evolucionar y permitir niveles más altos de exigencia y expectativa en la utilización de la inteligencia artificial.
Sin embargo, Cotait advierte que tener datos organizados no es suficiente para garantizar la captura de su valor. Aunque la información esté estructurada y los modelos sean más precisos, esto no garantiza que el conocimiento generado influya en las decisiones necesarias en el momento adecuado. El verdadero reto se traslada de la mera estructuración de datos a la transformación de esta base en decisiones que se tomen sin demoras, sin fricciones y que produzcan un impacto real en el negocio. De este modo, la IA puede dejar de ser una solución puntual y convertirse en un motor estratégico para la toma de decisiones en tiempo real.
