¿Qué son los datos preparados para IA?

Unos datos debidamente preparados y gestionados son fundamentales para el éxito de la IA; como suele decirse, “si entra basura, sale basura”. Los datos precisos, completos y coherentes impulsan un mejor rendimiento y ganancias en productividad de la IA empresarial. Por otra parte, una estrategia de datos bien gestionada y protegida ayuda a garantizar el cumplimiento y a salvaguardar la privacidad de los usuarios.

A medida que las decisiones con IA se convierten cada vez más en una ventaja competitiva, muchas organizaciones se están dando cuenta de que las prácticas tradicionales de gestión de datos pueden no ser suficientes para proporcionar datos preparados para la IA. Según una encuesta de 2024 del IBM® Institute for Business Value, solo el 29 % de los líderes tecnológicos están totalmente de acuerdo en que los datos de su empresa cumplen los estándares de calidad, accesibilidad y seguridad necesarios para escalar de manera eficiente la IA generativa¹.

Para lograr y mantener la preparación de los datos para la adopción de la IA, las organizaciones pueden centrarse en unas pocas prácticas esenciales relacionadas con los datos: acceso unificado, gobierno, seguridad y respaldo. Al poner en práctica estos elementos fundamentales, las organizaciones pueden garantizar que sus datos estén verdaderamente preparados para la IA y, al mismo tiempo, hacer que la IA pase de ser un caro experimento a convertirse en un potente motor de valor empresarial.

Sin datos fiables, de alta calidad y bien gestionados, los resultados de las herramientas de IA pueden ser, en el mejor de los casos, decepcionantes, y en el peor, inexactos, sesgados o suponer un riesgo para la privacidad.

Los datos preparados para la IA contribuyen a garantizar que las tecnologías de IA aporten un valor empresarial real y perspectivas prácticas, al permitir:

Las organizaciones que tienen dificultades para obtener un ROI de sus iniciativas de IA a menudo se enfrentan a importantes barreras relacionadas con los datos que impiden una verdadera preparación para la IA, entre ellas:

• La proliferación y fragmentación de los datos
• Mala calidad de los datos
• Cuellos de botella operativos y brechas de habilidades
• Riesgos de seguridad y gobierno

Los silos de datos son una plaga para los ecosistemas de datos modernos. Su propagación viene impulsada por varios factores, desde la estructura y la cultura organizativas hasta la complejidad de las TI y las restricciones normativas. Esta fragmentación de los datos crea barreras tanto para las operaciones diarias como para las iniciativas estratégicas, como la IA.

Los datos desconectados son intrínsecamente ineficientes y a menudo no estructurados, lo que requiere pasos adicionales para su preparación y uso efectivos. Es inconsistente en toda la organización y más difícil de gestionar en lo que respecta a los requisitos normativos y las políticas de privacidad. Estos problemas ralentizan significativamente el acceso y la adecuación de datos preparados para la IA, lo que puede aumentar el coste y la complejidad de los programas de IA.

La baja calidad de los datos tiene diversos orígenes. Si bien los silos de datos y la fragmentación son un ejemplo, otras causas comunes incluyen prácticas inconsistentes de gestión de la calidad de los datos, sistemas y arquitectura obsoletos, y retos de integración. A menudo, se trata de una combinación de varios de estos factores.

Incluso los modelos de IA más avanzados se ven afectados por datos de mala calidad, lo que da lugar a resultados poco fiables, inexactos y potencialmente sesgados. Las consecuencias pueden ser graves: pérdidas económicas derivadas de proyectos de IA fallidos, daño a la reputación por decisiones sesgadas o una menor confianza en el valor general de la IA.

La experiencia humana sigue siendo crítica para la implementación de la IA. Sin embargo, el rápido avance de la IA y las nuevas tecnologías está transformando las funciones y ampliando la brecha de habilidades en materia de IA. Muchas organizaciones se están quedando atrás en la formación y la mejora de las competencias de sus empleados, a menudo debido a formatos de aprendizaje ineficaces, limitaciones presupuestarias o un acceso insuficiente a las herramientas y los datos adecuados.

Sin el talento tecnológico adecuado, los equipos de datos existentes podrían verse desbordados. Gestionan entornos de datos complejos y aislados, a la vez que se ven presionados para entregar rápidamente datos preparados para la IA para proyectos críticos.

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Con la fragmentación y la complejidad de los datos surge la realidad de que los datos sensibles y protegidos suelen estar dispersos entre unidades de negocio, plataformas de datos y repositorios. Esta proliferación de datos suscita preocupaciones en materia de cumplimiento, control de acceso y confianza.

Escalar la IA empresarial sin contar con la seguridad y el gobierno adecuados aumenta la exposición al riesgo y la complejidad normativa. Las organizaciones que son conscientes de esta barrera, pero que tienen dificultades para resolverla, podrían ver cómo se estancan sus proyectos de IA. Para aquellas que no son conscientes de ello, los riesgos se agravan a medida que avanzan y escalan su IA.

La IA moderna (especialmente la IA generativa) se basa en grandes volúmenes de datos para ofrecer un valor real. Afortunadamente, la generación de datos no se limita a las grandes empresas. Las organizaciones de todos los tamaños producen volúmenes sustanciales de datos cada año a través de sus sitios web, redes sociales, sistemas internos e interacciones con los clientes.

Sin embargo, la mayoría de las organizaciones están infrautilizando sus datos. Las estimaciones sugieren que solo alrededor del 1 % de los datos empresariales se aprovechan en los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) tradicionales².

¿Por qué dejar que se desperdicie un combustible tan valioso para la IA? Porque la mayoría de los datos empresariales no están estructurados. Carecen de un formato predefinido y proceden de diversas fuentes de datos, como archivos PDF, publicaciones en redes sociales, imágenes, mensajes instantáneos y correos electrónicos. Menos del 1 % de estos datos no estructurados se encuentran en un formato adecuado para su consumo directo por parte de la IA³. En otras palabras, la gran mayoría de los datos empresariales no están preparados para la IA.

Si bien los datos estructurados siguen siendo inmensamente valiosos, no aprovechar el potencial de los datos no estructurados (diversos, flexibles y ricos en perspectivas) constituye un error estratégico y una barrera significativa para escalar la IA empresarial.

Este reto se refleja en los desalentadores resultados de la IA: según el  Estudio del CEO 2025 del IBM Institute for Business Value (IBV), solo el 16 % de las iniciativas de IA han alcanzado escala empresarial.

Este es un momento crítico para las empresas. El éxito o el fracaso de las iniciativas de IA depende de la eficacia con la que las organizaciones gestionen y preparen datos de alta calidad (tanto estructurados como no estructurados) para la IA.

Los datos que reúnen las siguientes características pueden respaldar casos de uso de IA fiables, seguros y valiosos:

• Unificados y accesibles
• Gobernados
• Seguros
• Respaldados

La IA no puede actuar sobre lo que no puede acceder. Un primer paso esencial para estar preparados para la IA es establecer un acceso unificado a los datos de la empresa. Esto implica eliminar los silos y crear una visión única y manejable de la información dispersa en bases de datos, data lakes, aplicaciones y repositorios de documentos.

Cuanto más amplio sea el acceso, mayores serán las perspectivas basadas en datos y el valor que la IA puede aportar. La IA puede ir más allá de limitarse a proporcionar respuestas internas y empezar a mejorar la experiencia del cliente o la eficiencia operativa.

El acceso a datos unificado también transforma los datos aislados en activos reutilizables con los que es más fácil y rentable trabajar. Admite múltiples cargas de trabajo y permite economías de escala, convirtiendo los datos en un recurso estratégico.

Tecnologías como la integración de datos y las arquitecturas de data fabric hacen posible el acceso unificado:

La integración de datos transforma y armoniza los datos de entornos híbridos y multinube en formatos unificados y coherentes, preparados para casos de uso de IA. La integración de datos en tiempo real da soporte específicamente a casos de uso de IA y automatización.

Las data fabrics crean una vista virtual y unificada de todos los datos empresariales sin necesidad de moverlos físicamente. Combinan capacidades como catálogos de datos, metadatos federados, integración de datos, virtualización y machine learning para ayudar a los usuarios a detectar, acceder y utilizar rápidamente datos preparados para la IA. 

Un gobierno de datos eficaz ayuda a garantizar la integridad, la seguridad, la calidad y el acceso a los datos mediante políticas, procesos y normas claras. Una base sólida de gobierno transforma los datos empresariales en activos de alta calidad y fiables, preparados para la IA, que son esenciales para un desarrollo responsable de la IA.

Las leyes de protección de datos y las normativas relacionadas con la IA están evolucionando rápidamente y, a menudo, exigen una documentación detallada de los modelos. Esto incluye información sobre la procedencia, el linaje y la idoneidad de los datos para su finalidad, respaldada por severas sanciones en caso de incumplimiento. Por ejemplo, en virtud de la Ley de IA de la UE, las sanciones pueden alcanzar los 35 millones de euros o el 7 % de la facturación anual mundial de una empresa, dependiendo de la infracción.

El sesgo y la precisión también son motivos de creciente preocupación, ya que casi la mitad de los CEO encuestados se muestran inquietos ante estos riesgos. En sectores de alto riesgo, como el sanitario y el financiero, donde la IA podría influir en decisiones críticas, un gobierno de datos sólido es crítico para salvaguardar la equidad y la confianza.

Los marcos de gobierno sólidos mitigan estos riesgos y respaldan la alta calidad de los datos mediante medidas como:

• Controles de acceso, linaje de documentos y directrices de uso que respaldan la protección de datos y el cumplimiento normativo
  
  
• Normas claras y aplicables a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA y herramientas automatizadas de detección de sesgos para garantizar prácticas de datos justas y precisas
  
  
• Soluciones de limpieza, validación y observabilidad de los datos que ayudan a garantizar la precisión, la limpieza y la oportunidad de los datos
  
  
• Herramientas de gestión de metadatos que clasifican los conjuntos de datos con metadatos descriptivos, estructurales y administrativos, de modo que los modelos de IA se entrenen con información precisa y relevante

Aunque la seguridad de datos suele considerarse parte de un marco de gobierno más amplio, merece una atención especial cuando se trata de datos preparados para la IA. La IA generativa plantea una nueva serie de retos en materia de seguridad de los datos, como la fuga de datos y los ataques de inyección de instrucciones, que exigen una actitud proactiva.

Una sola vulneración puede tener consecuencias devastadoras para los resultados económicos de una organización. Según el informe “Cost of a Data Breach” de 2025 de IBM, el coste medio global de una vulneración de datos ha alcanzado los 4,4 millones de dólares.

Para mantener los datos seguros a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA (desde la recopilación y preparación hasta el entrenamiento y la eliminación), las organizaciones deben tener en cuenta tres principios clave de la seguridad de datos: descubrimiento, protección y monitorización.

Los datos preparados para la IA no tienen valor por sí solos. Solo tienen un impacto real cuando se apoyan en las habilidades humanas y la infraestructura de datos adecuadas.

Para adoptar y escalar con éxito los sistemas de IA, los equipos de todas las funciones necesitarán distintos niveles de formación y reciclaje profesional. Los empleados deben desarrollar una comprensión básica de los conceptos de IA, los flujos de trabajo, la toma de decisiones y el uso responsable.

Aunque no todo el mundo tiene que convertirse en científico de datos, una cultura de alfabetización y democratización de los datos puede capacitar a las personas para utilizar con confianza las aplicaciones de IA y tomar decisiones basadas en datos. Además, la formación en ética de la IA y en identificación de sesgos puede reforzar el gobierno para lograr una IA fiable.

Las organizaciones también deben considerar si su infraestructura de almacenamiento de datos está preparada para satisfacer las exigencias de rendimiento y capacidad de las cargas de trabajo de IA. Los LLM, en particular, requieren importantes recursos de almacenamiento en múltiples entornos. Para satisfacer estas necesidades, muchas organizaciones están adoptando hoy en día soluciones de almacenamiento como el almacenamiento de objetos en la nube, el almacenamiento flash y los data lakes, los almacenes de datos y los data lakehouses.