Por: Rogelio Marín /Director General de Netjer Networks
La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta esencial en los entornos corporativos. Desde la predicción de demanda hasta la automatización del servicio al cliente, las soluciones basadas en IA están impulsando transformaciones profundas. Sin embargo, en medio del entusiasmo tecnológico, persisten desafíos estructurales que frenan (y en algunos casos sabotean) su verdadero potencial.
Uno de los principales responsables de este estancamiento no es el algoritmo, ni la infraestructura, ni la falta de talento. Es el estado de los datos.
Al hablar de IA solemos enfocarnos en el modelo, pero rara vez se discuten con igual profundidad las condiciones en las que los datos existen, se gestionan o circulan dentro de las organizaciones. Es aquí donde emergen tres grandes obstáculos: el acceso, la relevancia y la veracidad de los datos. Tres “fantasmas” que rondan los proyectos de IA, y que conviene exorcizar antes de cualquier implementación seria.
Fantasma 1: Acceso a los Datos
En la mayoría de las organizaciones, el acceso a los datos sigue siendo limitado, desigual y altamente burocrático. Los datos están fragmentados entre departamentos, almacenados en formatos incompatibles, o encerrados tras muros regulatorios o tecnológicos que dificultan su aprovechamiento.
Esto genera modelos con visión parcial, que operan en burbujas de información y carecen de perspectiva transversal. El resultado es predecible: inteligencia artificial con miopía organizacional.
¿Qué hacer?
Implementar una estrategia clara de gobierno de datos, habilitar plataformas de integración modernas (con capacidades ETL/ELT y APIs abiertas), y definir accesos basados en roles bajo principios de trazabilidad y seguridad.
Fantasma 2: Relevancia de los Datos
Tener grandes volúmenes de datos no garantiza que sean útiles. Muchos proyectos de IA se alimentan con información desactualizada, desalineada o irrelevante para los objetivos estratégicos. Esto conduce a modelos técnicamente funcionales, pero incapaces de generar valor real para el negocio.
Un modelo puede detectar patrones, pero si esos patrones no responden a preguntas clave, su utilidad se disuelve.
¿Qué hacer?
Diseñar flujos de datos curados en función del caso de uso, incluir a los expertos del negocio en el diseño de variables, y mantener vigilancia constante sobre el fenómeno del data drift, para asegurar que la IA evoluciona con el contexto.
Fantasma 3: Veracidad de los Datos
Este es, tal vez, el más peligroso. Si los datos están contaminados, incompletos o manipulados, la IA reproducirá —y escalará— esos errores. Peor aún: lo hará con un aura de autoridad matemática que dificultará cuestionamientos.
Errores en origen, registros manuales defectuosos, sesgos históricos, y falta de mecanismos de validación son caldo de cultivo para decisiones erradas que afectan la credibilidad y el impacto de la IA.
¿Qué hacer?
Aplicar controles de calidad desde el origen, utilizar validaciones automáticas y auditorías algorítmicas, y promover una cultura donde la calidad de los datos sea un KPI compartido por toda la organización.
El Verdadero Desafío
No es que la IA esté fallando. Es que muchas veces le estamos dando basura para procesar, esperando magia a cambio. Los algoritmos no compensan una mala estrategia de datos. Por eso, el verdadero salto cualitativo en IA no será técnico, sino cultural: se trata de comprender que los datos no son un subproducto de las operaciones, sino el combustible estratégico del futuro.
En la próxima reunión sobre inteligencia artificial en tu organización, haz una pausa antes de hablar del próximo modelo. Pregunta primero:
¿Estamos seguros de que nuestros datos están accesibles, son relevantes y son verdaderos?
Si la respuesta no es un sí rotundo, ya sabes qué fantasmas te están rondando.
Netjer Networks, sponsor y participante del Techtegia Summit IA Data Explote 2025
Netjer Networks, empresa que provee soluciones de Telecomunicaciones de nueva generación gracias a la oferta de Servicios Administrados (MSP)-,será una de las compañías líderes en tecnología que marcará presencia como sponsor y participante de lujo en el Techtegia Summit IA Data Explote 2025, que se celebrará el próximo 10 de julio en el Hotel Marquis Reforma de la Ciudad de México.
Rogelio Marín, director General de Netjer Networks, profundizará sobre este interesante tema de «Los tres fantasmas de la IA: acceso, relevancia y veracidad de los datos», en una conferencia en la que abordará con mirada crítica y estratégica los principales desafíos que enfrentan las organizaciones al implementar inteligencia artificial. Su presentación será muy útil para líderes tecnológicos y tomadores de decisiones que buscan aterrizar la IA con resultados reales y sostenibles.
Este evento es una oportunidad para explorar casos reales, soluciones concretas y reflexiones profundas sobre cómo la inteligencia artificial está redefiniendo la forma en que operan y compiten las empresas en América Latina.
