La inteligencia artificial se ha convertido en el eje central de la transformación digital empresarial, pero la realidad tecnológica muestra una brecha preocupante entre las expectativas y la capacidad real de las organizaciones para aprovecharla. Un nuevo informe elaborado por Harvard Business Review Analytic Services en colaboración con Cloudera revela que la mayoría de las empresas todavía no dispone de una base de datos suficientemente madura para operar proyectos de inteligencia artificial a gran escala.
El estudio, titulado Taming the Complexity of AI Data Readiness, se basa en una encuesta realizada a 231 profesionales implicados en decisiones sobre datos y inteligencia artificial dentro de sus organizaciones. Sus conclusiones apuntan a un problema estructural en el ecosistema tecnológico empresarial: aunque la adopción de la inteligencia artificial se acelera, la infraestructura de datos necesaria para sostenerla sigue siendo insuficiente.
La mayoría de las empresas aún no está preparada para la IA
Los resultados del informe muestran con claridad esta desconexión. Solo el 7 % de las organizaciones afirma que sus datos están completamente preparados para implementar inteligencia artificial.
Por otro lado:
- 15 % considera que sus datos están casi preparados
- 51 % afirma que están parcialmente listos
- 27 % reconoce que sus datos no están preparados o apenas lo están
Estas cifras reflejan una situación común en muchas organizaciones: la experimentación con inteligencia artificial avanza rápidamente, pero la calidad, gobernanza y disponibilidad de los datos no evoluciona al mismo ritmo.
El problema no es la falta de datos. De hecho, las empresas modernas generan enormes volúmenes de información procedente de sistemas de negocio, sensores IoT, transacciones financieras, interacciones de clientes o redes sociales. El desafío está en convertir esos datos dispersos en activos utilizables por algoritmos de inteligencia artificial.
Los silos de datos siguen siendo el mayor obstáculo
Uno de los principales problemas identificados por el estudio es la fragmentación de los datos dentro de las organizaciones.
El 56 % de los encuestados señala los silos de datos o la dificultad para integrar diferentes fuentes de información como el principal obstáculo para preparar datos para inteligencia artificial.
A este problema se suman otros factores relevantes:
- Falta de una estrategia clara de datos (44 %)
- Problemas de calidad o sesgos en los datos (41 %)
- Restricciones regulatorias en el uso de datos (34 %)
En la práctica, esto significa que muchos proyectos de inteligencia artificial se quedan en fase de prueba o piloto porque las empresas no consiguen construir pipelines de datos robustos y escalables.
Además, el informe indica que el 73 % de las organizaciones considera que debería priorizar mucho más la calidad del dato en sus iniciativas de inteligencia artificial, lo que evidencia una creciente conciencia sobre el problema.
La gobernanza del dato se convierte en una prioridad estratégica
A medida que la inteligencia artificial se integra en procesos empresariales críticos, la gobernanza de los datos se convierte en un elemento central de las estrategias tecnológicas.
Según el estudio, solo el 23 % de las organizaciones ya dispone de una estrategia definida de datos para la adopción de inteligencia artificial, mientras que un 53 % está desarrollando actualmente una.
Entre los elementos más importantes que las empresas incluyen en estas estrategias destacan:
- Protección de datos sensibles y privacidad (59 %)
- Calidad y consistencia del dato (46 %)
- Gobernanza y control del ciclo de vida del dato (41 %)
La gestión del dato se ha convertido así en un componente clave para garantizar que los sistemas de inteligencia artificial sean fiables, auditables y compatibles con los requisitos regulatorios.
En sectores como la banca, la sanidad o la industria, donde los datos son altamente sensibles, estos aspectos son especialmente críticos.
Cloud, híbrido y edge: el nuevo mapa de los datos empresariales
El informe también ofrece una radiografía interesante sobre dónde se almacenan y procesan los datos que alimentan los sistemas de inteligencia artificial.
Actualmente:
- 51 % de las empresas utiliza la nube como principal entorno de almacenamiento de datos para IA
- 28 % emplea entornos híbridos combinando cloud y sistemas locales
- 11 % gestiona sus datos exclusivamente en infraestructuras on-premise
Además, el 77 % de las organizaciones prevé aumentar el almacenamiento de datos en la nube en los próximos 12 meses, lo que confirma la tendencia hacia infraestructuras más escalables y flexibles.
Sin embargo, el informe también destaca que muchas empresas están adoptando arquitecturas en las que los algoritmos se ejecutan donde residen los datos, en lugar de mover grandes volúmenes de información entre centros de datos o plataformas cloud.
Este enfoque responde a varios factores técnicos y regulatorios:
- Reducción de latencia
- Mejora de la seguridad
- Cumplimiento de normativas de soberanía de datos
- Reducción de costes de transferencia de información
La IA agéntica podría acelerar la gestión de datos
Otro de los aspectos más interesantes del informe es el creciente interés por la llamada inteligencia artificial agéntica, sistemas capaces de ejecutar tareas complejas de forma autónoma dentro de procesos empresariales.
El estudio indica que:
- El 65 % de los encuestados cree que muchos procesos empresariales serán aumentados o reemplazados por IA agéntica en los próximos dos años
- El 47 % considera que esta tecnología puede ayudar a resolver problemas de calidad de datos
En el ámbito de la gestión de datos, los agentes de inteligencia artificial podrían automatizar tareas como:
- Limpieza de datos
- Detección de inconsistencias
- Creación de pipelines de datos
- Supervisión de calidad y deriva de datos
Esto permitiría reducir significativamente el trabajo manual asociado a la preparación de datos, uno de los mayores costes en proyectos de inteligencia artificial.
El verdadero reto de la inteligencia artificial empresarial
El informe concluye que la inteligencia artificial está provocando un cambio profundo en la forma en que las empresas perciben sus datos.
Durante décadas, la gestión de datos fue considerada principalmente una función operativa o un coste tecnológico. Hoy, en cambio, se está transformando en un activo estratégico clave para la competitividad empresarial.
La inteligencia artificial no solo requiere algoritmos avanzados, sino infraestructuras de datos modernas, gobernanza sólida y arquitecturas capaces de operar en entornos híbridos y distribuidos.
En este contexto, el éxito de las iniciativas de inteligencia artificial dependerá menos de los modelos utilizados y más de la capacidad de las organizaciones para construir ecosistemas de datos fiables, accesibles y bien gobernados.
Preguntas frecuentes sobre datos empresariales e inteligencia artificial
¿Por qué la calidad de los datos es crítica para la inteligencia artificial?
Los modelos de inteligencia artificial aprenden a partir de los datos disponibles. Si esos datos contienen errores, inconsistencias o sesgos, los resultados generados por la inteligencia artificial también serán incorrectos. Por eso la calidad, gobernanza y trazabilidad del dato son elementos fundamentales en proyectos de IA empresariales.
¿Qué significa que los datos estén “preparados para inteligencia artificial”?
Significa que los datos están correctamente estructurados, integrados, limpios, accesibles y gobernados. También implica que existen pipelines de datos fiables, metadatos adecuados y mecanismos de control que permitan utilizar la información en modelos de inteligencia artificial de forma segura y escalable.
¿Qué papel juegan las arquitecturas híbridas en los proyectos de inteligencia artificial?
Las arquitecturas híbridas permiten combinar infraestructura cloud, centros de datos propios y edge computing. Esto facilita procesar los datos allí donde se generan o almacenan, reduciendo latencia, mejorando la seguridad y cumpliendo con normativas de soberanía de datos.
¿Cómo puede la inteligencia artificial agéntica mejorar la gestión de datos?
Los sistemas de inteligencia artificial agéntica pueden automatizar tareas complejas de gestión de datos, como limpieza, clasificación, generación de pipelines o supervisión de calidad. Esto permite acelerar el desarrollo de proyectos de inteligencia artificial y reducir el esfuerzo manual necesario para preparar datos.
