En medio del furor por la inteligencia artificial, muchas empresas parecen estar olvidando un paso fundamental, poner en orden los datos que impulsan esta tecnología. En lugar de correr tras la solución más innovadora, es preciso detenerse a revisar la calidad, la estructura y la gobernanza de su información porque, en la práctica, la IA no arregla el desorden, lo amplifica.
Durante años, muchas empresas han caído en la trampa de acumular datos sin dirección, esperando algún día tener “todo listo” para empezar a tomar decisiones inteligentes. Pero ese enfoque es un espejismo. No se trata de tener una base de datos perfecta, sino de saber qué buscar y para qué. Querer “arreglar” todos los datos antes de actuar es como pintar todo un edificio solo porque una pared está descascarada: caro, innecesario y poco eficiente. La clave está en partir de preguntas de negocio concretas y usar los datos que responden a esas preguntas. Solo así se avanza con foco y sin perderse en la inmensidad de lo disponible.
Un estudio de IBM reveló que el 27% de los líderes empresariales desconocían la cantidad de fuentes de datos que tenían en su organización, por lo que el desafío de mantener la coherencia es sumamente importante. Además, el mismo estudio indica que en el sector de servicios financieros, las inconsistencias en los datos son responsables del 40% de las operaciones fallidas, lo que significa un costo anual para el sector de miles de millones.
Implementar inteligencia artificial no comienza con tecnología, sino con orden. Dejar de improvisar con los datos implica adoptar una práctica continua, no un proyecto puntual, donde se validan fuentes, se revisa calidad, se unifican criterios y se ajustan estructuras. Es un trabajo silencioso, muchas veces invisible, pero es donde ocurre la transformación real.
No se puede construir una IA útil sobre datos inciertos o desordenados. De acuerdo con el estudio, The Role Of Data Quality In Modern Analytics, las organizaciones que mantienen altos estándares de calidad de datos reportan una mejora del 15 al 20 % en la precisión de sus modelos predictivos. Esta mayor precisión puede generar pronósticos más confiables, una mejor asignación de recursos y una mejor planificación estratégica.
Por su parte, en el informe “AI Ready Data Essential” de Gartner, el 30 por ciento de los proyectos de IA generativa (GenAI) son abandonados debido a la mala calidad de los datos y controles de riesgo inadecuados. Esta estadística es reveladora puesto que no es una falta de interés ni de acceso a tecnología, es una brecha en la preparación de los datos.
A los empresarios les resulta una tarea técnica el optimizar los datos sin percatarse de que al hacerlo se emplea un esfuerzo organizacional profundo. Desde entender de dónde viene la información, cómo fue recolectada, bajo qué contexto y con qué propósito.
También es cierto que preparar los datos representa, al inicio, una inversión considerable. No es inmediato, ni barato, ni glamoroso. No sólo porque reduce errores humanos y mejora la toma de decisiones, sino porque permite automatizar procesos con confianza y eficiencia.
Y es que el valor de la curaduría de datos no es menor. De acuerdo con estudios de Experian Data Quality una empresa pierde, en promedio, 12% de sus ingresos debido a datos inexactos. Además el 83% considera que una mala calidad de los datos dificulta su capacidad para ofrecer una mejor experiencia al cliente lo cual impacta directamente en los resultados empresariales.
Al final del día, lo que se gasta en preparación se ahorra, multiplicado, en operación. Es un acto de visión y pragmatismo a partes iguales.
Los mejores avances no vienen cuando se sigue una tendencia, sino cuando se cuestiona desde la raíz cómo estamos tomando decisiones. En mi experiencia, los equipos que realmente generan impacto no son los que más tecnología tienen, sino los que más claridad tienen sobre lo que quieren resolver. Esa claridad empieza con una pregunta bien formulada y con datos que realmente ayudan a responderla.
Es por ello que antes de implementar inteligencia artificial, las empresas deben realizar una revisión profunda de su información, su estructura y su entendimiento interno. La IA no es una solución mágica ni un atajo hacia la innovación. Es una herramienta poderosa, sí, pero su efectividad está directamente ligada a la preparación y madurez de los datos que la alimentan. No se trata de frenar el avance, se trata de poner los cimientos adecuados. Y esos cimientos, hoy más que nunca, se llaman datos.
