La inteligencia artificial (IA) se ha posicionado como un pilar esencial en la transformación digital de las empresas, pero un reciente informe de Harvard Business Review Analytic Services, en colaboración con Cloudera, revela una preocupación creciente: la mayoría de las organizaciones carecen de una infraestructura de datos madura para desplegar proyectos de IA a gran escala.
El estudio, basado en una encuesta a 231 profesionales del ámbito de datos e IA, destaca un desfase significativo entre la rápida adopción de la inteligencia artificial y la preparación de los datos necesarios para sustentarla. Sorprende que solo un 7% de las empresas aseguren tener sus datos completamente listos para implementar inteligencia artificial, mientras que un 15% los considera casi preparados, un 51% parcialmente listos, y un 27% admite que sus datos no están preparados o apenas lo están. Esta discrepancia refleja la dificultad de mantener el ritmo de la evolución tecnológica con la calidad, gobernanza y disponibilidad de los datos.
El verdadero escollo parece ser la fragmentación de los datos en las organizaciones. Un abrumador 56% de los encuestados señala los silos de datos como el principal obstáculo, seguido por la falta de una estrategia clara (44%), problemas de calidad o sesgos (41%) y restricciones regulatorias (34%). Estas cuestiones impiden que muchos proyectos de IA vayan más allá de una fase experimental.
Frente a este panorama, la gobernanza de los datos emerge como una prioridad estratégica. Sin embargo, solo el 23% de las empresas cuenta con una estrategia de datos definida, aunque un 53% se encuentra en pleno desarrollo de una. La protección de datos sensibles, la calidad y la consistencia, y la gestión del ciclo de vida de los datos son los ejes principales de estas estrategias nacientes.
El informe también perfila el ecosistema actual del almacenamiento y procesamiento de datos. La nube se impone como el entorno principal para el 51% de las empresas, mientras que el 28% opta por sistemas híbridos y el 11% gestiona sus datos en infraestructuras locales. Se anticipa que el 77% de las organizaciones aumentará el almacenamiento en la nube en el próximo año, reflejando la búsqueda de soluciones más flexibles y escalables. No obstante, se observa una tendencia hacia arquitecturas donde los algoritmos se ejecutan en el lugar de residencia de los datos, reduciendo así latencia, mejorando seguridad y cumpliendo normativas.
Uno de los aspectos más innovadores del informe es el interés en la inteligencia artificial agéntica. Se espera que el 65% de los procesos empresariales se vean aumentados o reemplazados por sistemas agénticos en los próximos dos años, una tecnología que promete, entre otras cosas, resolver problemas de calidad de datos. Estas soluciones podrían automatizar tareas como la limpieza y detección de inconsistencias, aligerando significativamente el trabajo manual en los proyectos de IA.
En resumen, aunque la inteligencia artificial parece estar redefiniendo la percepción empresarial de los datos, su potencial depende cada vez más de la modernización de las infraestructuras de datos, la implementación de una gobernanza sólida y la capacidad de operar en entornos híbridos y distribuidos. En este contexto, el éxito no radicará solo en los modelos de IA utilizados, sino en la construcción de ecosistemas de datos confiables y bien administrados, que se conviertan en un activo estratégico para la competitividad empresarial.
