En la era de la IA, gana quien organiza los datos y decide en el momento adecuado

Por Filipe Cotait CEO de Stefanini Data & Analytics.

La discusión sobre Inteligencia Artificial en las empresas suele seguir un guion predecible. Comienza con la elección de modelos, continúa con pruebas y pilotos y rápidamente llega al tema de la escala. La atención se concentra en lo más visible, donde aparece la tecnología, mientras que aquello que sustenta ese avance continúa en un segundo plano.

Un dato reciente pone en evidencia este desajuste. Apenas el 7% de las organizaciones considera que sus datos están preparados para ser utilizados en IA, según un estudio de Harvard Business Review Analytic Services en colaboración con Cloudera. La cifra es baja y revela que la mayoría de las empresas intenta avanzar en inteligencia sin haber resuelto lo que hace posible ese progreso.

El problema no está en la falta de datos, sino en la forma en que están organizados o, en muchos casos, desorganizados.

En muchas empresas, la información continúa siendo dispersa en sistemas que no se integran de manera fluida, con estándares diferentes y niveles de calidad irregulares. Esto dificulta la comprensión del negocio y debilita la confianza en los análisis. Sin confianza, el uso disminuye. Y cuando esto ocurre, la inteligencia pierde relevancia.

Aun así, persiste la expectativa de que la tecnología más reciente será capaz de compensar estas limitaciones. No será así. Los modelos más sofisticados aumentan la dependencia de una base bien estructurada. Cuando esa base no acompaña el avance, la mejora analítica no se traduce en resultados. Queda limitada a iniciativas específicas que funcionan en entornos controlados, pero que no logran sostenerse cuando se enfrentan a la operación real.

No sorprende, por lo tanto, que tantos proyectos no logren avanzar más allá de la fase piloto. Demuestran potencial, pero carecen del soporte necesario para evolucionar. Falta consistencia para repetir, integrar y escalar lo desarrollado sin depender de ajustes en cada nueva aplicación.

Organizar los datos deja de ser una etapa inicial y pasa a convertirse en el verdadero punto de partida. No se trata únicamente de estructurar la información, sino de garantizar coherencia entre las distintas áreas, continuidad en los análisis y la capacidad de reutilizar lo que ya se ha construido. Esto es lo que sustenta decisiones más predecibles y permite que la inteligencia deje de usarse de manera puntual.

Cuando este trabajo se realiza con rigor, los efectos son directos: menos retrabajo, menor ambigüedad y una mayor alineación interna. La empresa comienza a operar con más claridad y crea las condiciones necesarias para ampliar el uso de la IA sin depender de excepciones.

A medida que esta base madura, surge un nuevo nivel de exigencia. Contar con datos organizados resuelve una parte importante del problema, pero no garantiza que se capture su valor. La información puede estar estructurada y los modelos ser más precisos, pero esto no asegura que el conocimiento generado influya en las decisiones en el momento en que todavía puede marcar una diferencia.

A partir de allí, el desafío cambia de naturaleza. La cuestión deja de ser únicamente cómo estructurar los datos y pasa a ser cómo transformar esa base en decisiones que se tomen en el momento adecuado, sin fricciones, sin demoras y con un impacto real en el negocio.