Estar preparado para la IA mientras construye su infraestructura de datos es como aprender a conducir una transmisión manual en el lado equivocado de la carretera.
Requiere una multitarea compleja y potencialmente peligrosa.
Las organizaciones con procesos inmaduros de manejo de datos que están adoptando la IA están tratando de resolver múltiples problemas tecnológicos a la vez y corren el riesgo de estancarse.
Sorprendentemente, el 48% de las empresas citó los problemas relacionados con los datos como su principal desafío para la adopción de la IA en el informe sobre el estado de la IA 2026 de NVIDIA.
La mayoría de los programas de IA empresarial no fracasan debido al modelo o solución elegido. Fracasan porque los datos subyacentes están fragmentados, son inconsistentes y están mal administrados.
Solicite su base de datos
Los datos empresariales están desordenados en capas. Está disperso en muchos sistemas, lo que dificulta reunirlo en una imagen coherente. Incluso cuando pueda integrarlo, a menudo encontrará discrepancias en la granularidad o en los identificadores. Una aplicación puede almacenar el número de cuenta como dígitos simples, mientras que otra agrega “ACCT” como prefijo. Esta pequeña discrepancia crea un paso de conciliación adicional cada vez que unes esos conjuntos de datos.
La gobernanza de datos complica aún más la cuestión. Sin sistemas diseñados deliberadamente para controlar quién accede a los datos, adónde van y qué protecciones existen, rápidamente surgen brechas. La exposición a la PII es el riesgo más obvio: una dirección de correo electrónico que termina en las manos equivocadas puede provocar una infracción grave. Los datos sin procesar y no estructurados también producen resultados de IA mediocres y son más costosos de procesar.
Los datos claros y estructurados producen mejores resultados a menor costo. Una tercera brecha, la interpretabilidad, se está convirtiendo rápidamente en un requisito legal. Muchos países y varios estados de EE. UU. exigen ahora que las empresas demuestren cómo se tomaron decisiones impulsadas por la IA. Si toma atajos en la base de datos, es posible que no pueda mostrar esa cadena de lógica.
En ese punto, o se encuentra en territorio de infracción de cumplimiento o su modelo está produciendo resultados que no puede defender.
Tres pasos para preparar sus datos para la IA
Defina la regla antes de implementarla. Clasifica tus datos: qué son, de dónde vienen y quién puede tocarlos. Separe las funciones de toma de decisiones técnicas y supervisión del cumplimiento. Asignar estas responsabilidades a diferentes personas evita una situación comprometedora en la que la misma persona establece las reglas y supervisa su cumplimiento.
Impulsar la gobernanza multifuncional de la IA como una función permanente. Asigne un representante de cada departamento y reúnase mensualmente para discutir en qué están trabajando los equipos, qué inquietudes han surgido y qué apoyo necesitan unos de otros.
Acérquese a iniciativas más grandes preparadas para IA como cualquier otro proyecto empresarial: contrate a un gerente de proyecto, designe un propietario ejecutivo, establezca una cadencia semanal, cree una lista de tareas y trabaje en ella.
Recopile datos de comportamiento antes de que los necesite. Los resultados que se obtienen con la IA dependen de la habilidad del operador, desde utilizarla como un costoso motor de búsqueda hasta crear flujos de trabajo autónomos. Sin visibilidad, puedes invertir dinero en licencias de IA y obtener a cambio resultados a nivel de Google.
No sabes quién necesita capacitación, si tienen las herramientas adecuadas o qué resultados están logrando. El riesgo es que, como resultado, tome una decisión estratégica equivocada: abandonar una implementación, por ejemplo, cuando la solución real era una mejor capacitación o una herramienta diferente.
Consideraciones adicionales
Aquí hay otra capa a considerar. Cuando un trabajador experimentado completa una tarea con la ayuda de la IA, se vuelve más eficiente que cuando comenzó. Los resultados y el aprendizaje ocurren juntos. Esto es lo que los datos de comportamiento deberían demostrar a lo largo del tiempo: no sólo la finalización de tareas, sino también las trayectorias ascendentes de habilidades.
Cuando alguien al comienzo de la curva de aprendizaje adopta cualquier cosa que la IA construya sin comprometerse críticamente con ella, obtiene resultados pero no crecimiento. Los datos de comportamiento son la forma de detectar esa brecha de manera temprana, antes de que se convierta en un costo a largo plazo que no se pueda desbloquear.
Mantén la curiosidad y busca victorias fáciles. Concentre sus esfuerzos de preparación de datos en los flujos de trabajo donde realmente ocurre el trabajo y priorice las herramientas que le permitan obtener esos datos.
Un ejemplo reciente ilustra el pago. Un gerente de producto ejecuta un análisis basado en inteligencia artificial de patrones de errores trimestrales utilizando datos de las herramientas más utilizadas del departamento. Los resultados fueron inesperados. Un equipo lleva una parte desproporcionada de tickets entrantes, y la mayoría de ellos solicitan una solución manual para una característica faltante del producto.
Mientras que otros equipos dividieron su tiempo aproximadamente un 75% en trabajos nuevos y un 25% en errores entrantes, ese equipo estaba más cerca del 50-50. Sin crear una sola característica, la empresa está operativamente operando por debajo de su capacidad de 1,5 personas.
Todo el análisis duró unos 45 minutos. Nada de esto habría sido posible sin datos organizados, etiquetados por equipo, vinculados a contribuyentes individuales, accesibles a través de conectores de IA existentes y protegidos por controles de acceso basados en roles.
Las organizaciones que más se benefician de la IA capacitan a su gente para que pregunten “Me pregunto si hay algo aquí” y tienen datos para diagnosticar en una tarde. Esto sólo sucede cuando los cimientos ya están colocados.
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