El petróleo invisible de la IA: la verdadera cuestión son los datos

¿Por qué tantos proyectos de Inteligencia Artificial no llegan a buen puerto? No es
por falta de presupuesto o técnicos. La clave está en los datos: su calidad, su
gestión y la infraestructura que los soporta son el verdadero motivo del éxito.

Por Mgter. Luis Eduardo Valenzuela Colina

En los últimos años, la transformación digital ha tomado un protagonismo en las
prioridades de cualquier organización, representando una porción considerable de
los presupuestos. El valor estratégico de los datos y su impacto en la rentabilidad
ya no se discuten. Sin embargo, hay un fenómeno recurrente en las reuniones de
dirección: la Inteligencia Artificial se presenta, como la solución mágica a cada
problema o ineficiencia acumulada en los últimos años.

Spoiler Alert: las soluciones de IA no son mágicas. Su poder reside, íntegramente,
en la calidad de los datos que las alimentan. Si este punto se desatiende, la IA no
ofrecerá respuestas, sino “alucinaciones”. O peor aún, nos brindará una solución
para un escenario que no existe, en la realidad de nuestra empresa, porque
nuestros datos no la reflejan.

Los datos se consideran “petróleo de nuestra era”. Se generan a cada instante. Pero
la capacidad de las empresas para procesarlos y extraer su verdadero valor sigue
siendo una asignatura pendiente. No basta con almacenar datos; se necesitan tres
cosas: calidad, gobernanza e infraestructura. Es precisamente en estos tres
pilares donde, la mayoría de los proyectos de IA terminan tambaleándose hasta el
colapso.

La calidad de los datos es el cimiento sobre el que se construye todo. Hemos sido
testigos de cómo modelos algorítmicos, brillantes en su diseño, se vuelven
ineficaces al ser nutridos con información incompleta, desactualizada o,
directamente, errónea. Un algoritmo no corrige deficiencias; las magnifica. La
consecuencia directa es una erosión de la confianza y, la pérdida irrecuperable de
oportunidades de negocio y la malversación de recursos.

La gobernanza de datos es un concepto malinterpretado. Se la encasilla como un
mero requerimiento normativo o carga burocrática. Sin embargo, es una cuestión
de liderazgo estratégico. Establecer con claridad quién es el responsable de los
datos, cómo se almacenan y cómo se integran las diversas fuentes de información
no es un proceso administrativo. Es una decisión crítica que forja el futuro de la
innovación. Sin reglas de juego claras y una estructura definida, la IA, lejos de ser la
solución transformadora, se convierte en un riesgo adicional y una fuente de
complicaciones.

Finalmente, la infraestructura de datos es la columna vertebral indispensable
para cualquier iniciativa de IA. Es habitual oír a directivos catalogar la inversión
en data lakes, warehouses o plataformas en la nube como un “gasto” innecesario.
Estas plataformas son las “arterias” por donde debe fluir la innovación. Sin una
infraestructura tecnológica robusta y escalable, cualquier proyecto de Inteligencia
Artificial está condenado a un fracaso prematuro.

La era de la Inteligencia Artificial va mucho más allá de ser un simple despliegue de
algoritmos sofisticados. Es un desafío en la gestión de datos. Los líderes
empresariales de hoy tienen ante sí una decisión primordial: la inversión estratégica
en la calidad, la gobernanza y la infraestructura de sus datos. Cualquier otra
consideración, por más vanguardista que se presente, es secundaria.

Esta visión es el motor que impulsa formaciones especializadas como la
Diplomatura en Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos. La convicción es
profunda: el verdadero liderazgo en IA no radica en la comprensión pormenorizada
de cada línea de código, sino en la capacidad de edificar los cimientos sólidos que
sustenten un éxito duradero y con impacto real.

Si hay una lección incontestable de los últimos años, es que los datos han
trascendido largamente su rol de subproducto para consolidarse como el activo
más estratégico de cualquier organización. La pregunta crucial, para cada empresa,
es: ¿están verdaderamente preparadas para tratar a sus datos con la importancia
que demandan?