¿Qué son los datos preparados para la IA?

Los datos adecuadamente preparados y gestionados son fundamentales para el éxito de la IA; como dice el refrán: “basura que entra, basura que sale”. Los datos precisos, completos y coherentes permiten obtener un mejor rendimiento y aumentar la productividad gracias a la IA empresarial. Mientras tanto, una estrategia de datos para datos bien gobernados y protegidos ayuda a garantizar el cumplimiento normativo y salvaguardar la privacidad del usuario.

A medida que las decisiones impulsadas por 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 ofrecer datos listos para la IA. Según una encuesta de 2024 del IBM Institute for Business Value, solo el 29 % de los líderes tecnológicos está totalmente de acuerdo en que sus datos empresariales cumplen con los estándares de calidad, accesibilidad y seguridad necesarios para escalar de manera eficiente la IA generativa.¹

Para lograr y mantener los datos listos para la adopción de la IA, las organizaciones pueden centrarse en unas cuantas prácticas esenciales relacionadas con los datos: acceso unificado, gobernanza, seguridad y soporte. Al poner en marcha estos elementos fundamentales, las organizaciones pueden asegurarse de que sus datos estén realmente preparados para IA y, de este modo, convertir la IA de un experimento costoso en un potente motor de valor empresarial.

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

Los datos preparados para la IA ayudan a garantizar que las tecnologías de IA ofrezcan valor real para el negocio e insights aplicables en la práctica al permitir:

Las organizaciones que tienen dificultades para obtener un retorno de la inversión (ROI) de sus iniciativas de IA suelen enfrentarse a importantes obstáculos relacionados con los datos que les impiden estar verdaderamente preparadas para la IA, entre ellos:

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

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

Los datos desconectados son inherentemente ineficientes y, a menudo,no estructurados, lo que requiere pasos adicionales para una preparación y un uso eficaces de los datos. Es incongruente en toda la organización y más difícil de gestionar para los requisitos normativos y las políticas de privacidad. Estos problemas ralentizan considerablemente el acceso y la preparación de datos preparados para la IA, lo que podría aumentar el costo y la complejidad de los programas de IA.

La mala calidad de los datos proviene de una variedad de fuentes. Si bien los silos de datos y la fragmentación son un ejemplo, otras causas comunes incluyen prácticas incongruentes de gestión de calidad de datos, sistemas y arquitectura obsoletos y desafíos de integración. A menudo, es una combinación de varios de estos factores.

Incluso los modelos de IA más avanzados se ven afectados por datos de mala calidad, lo que lleva a resultados poco confiables, inexactos y potencialmente con sesgo. Las consecuencias pueden ser graves: pérdidas financieras por proyectos fallidos de IA, daño reputacional por decisiones sesgadas o 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 cambiando los roles y ampliando la carencia de habilidades en materia de IA. Muchas organizaciones se quedan rezagadas en materia de capacitación y 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 reducidos. Están gestionando entornos de datos complejos y aislados, al tiempo que están bajo presión para entregar rápidamente datos preparados para IA para proyectos críticos.

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Con la fragmentación y complejidad de los datos surge la realidad de que los datos confidenciales y protegidos a menudo se distribuyen a través de unidades de negocios, plataformas de datos y repositorios. Esta proliferación de datos plantea preocupaciones con respecto al cumplimiento, el control de acceso y la confianza.

Escalar la IA empresarial sin la seguridad y gobernanza adecuadas aumenta la exposición al riesgo y a la complejidad normativa. Las organizaciones conscientes de esta barrera, pero que tienen dificultades para solucionarla, pueden ver sus proyectos de IA estancados. Para quienes no lo sepan, los riesgos se acumulan a medida que se mueven y escalan su IA.

La IA moderna (especialmente la IA generativa) depende de 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 grandes (LLM) tradicionales.²

¿Por qué dejar que se desperdicie un combustible tan valioso de la IA? Debido a que la mayoría de los datos empresariales no están estructurados. Carecen de un formato predefinido y provienen 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 están en un formato adecuado para el consumo directo de IA.³ 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 insights) es un paso en falso estratégico y una barrera significativa para escalar la IA empresarial.

Este desafío se refleja en los sombríos 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 ha alcanzado la escala empresarial.

Ahora 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 incorporan las siguientes características pueden apoyar casos de uso de IA confiables y valiosos:

• Unificados y accesibles
• Gobernados
• Seguros
• Respaldados

La IA no puede actuar sobre las cosas a las que no puede acceder. Un primer paso fundamental para prepararse 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 los insights basados en datos y el valor que puede ofrecer la IA. La IA puede ir más allá de limitarse a proporcionar respuestas internas y empezar a mejorar las experiencias del cliente o la eficiencia operativa.

El acceso unificado a los datos también transforma los datos aislados en recursos 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.

Las tecnologías como la integración de datos y las arquitecturas de tejido de datos hacen posible el acceso unificado:

La integración de datos transforma y armoniza los datos procedentes de entornos híbridos y multinube en formatos unificados y coherentes, listos para casos de uso de la IA. La integración de datos en tiempo real es especialmente útil para casos de uso de IA y automatización.

Los tejidos de datos crean una vista virtual y unificada de todos los datos de la empresa 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 descubrir rápidamente y usar datos preparados para la IA, así como acceder a ellos. 

Una gobernanza de datos eficaz contribuye a garantizar la integridad, la seguridad, la calidad y el acceso a los datos mediante políticas, procesos y normas claras. Una base sólida de gobernanza transforma los datos empresariales en activos listos para la IA confiables y de alta calidad, que son esenciales para el desarrollo de IA responsable.

Las leyes de privacidad de datos y las regulaciones relacionadas con la IA están evolucionando rápidamente y, a menudo, requieren documentación detallada del modelo. Esto incluye información sobre la procedencia de los datos, el linaje y la aptitud para el propósito, respaldada por fuertes sanciones por incumplimiento de normas. 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 preocupaciones crecientes, y casi la mitad de los directores ejecutivos (CEO) encuestados están preocupados por estos riesgos. En sectores de alto riesgo, como la atención médica y las finanzas, donde la IA podría influir en las decisiones críticas, una gobernanza de datos sólida es fundamental para salvaguardar la equidad y la confianza.

Los marcos de gobernanza sólidos mitigan estos riesgos y respaldan datos de alta calidad a través de medidas como:

• Controles de acceso, historial de documentos y directrices de uso que apoyan la privacidad de datos y el cumplimiento normativo
  
  
• Normas claras y exigibles a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA y herramientas de detección automática de sesgos para garantizar prácticas de datos justas y precisas
  
  
• Soluciones de limpieza, validación y observabilidad de datos que ayudan a garantizar la precisión, la calidad y la puntualidad de los datos
  
  
• Herramientas de gestión de metadatos que clasifican los conjuntos de datos mediante metadatos descriptivos, estructurales y administrativos, de manera que los modelos de IA se entrenen con información precisa y relevante

Si bien la seguridad de los datos a menudo se considera parte de una gobernanza más amplia, merece un enfoque 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 filtración de datos y los ataques de inyección de instrucciones, que exigen una actitud proactiva.

Una sola filtración puede tener consecuencias devastadoras para los resultados financieros de una organización. Según el Informe del costo de una filtración de datos 2025 de IBM, el costo promedio global de una filtración de datos alcanzó los 4.4 millones de dólares.

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

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

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

Si bien no todo el mundo necesita convertirse en un científico de datos, una cultura de alfabetización en datos y democratización de datos puede capacitar a las personas para usar con confianza las aplicaciones de IA y tomar decisiones informadas por datos. Además, la capacitación en ética de IA e identificación de sesgos puede reforzar la gobernanza para una IA confiable.

Las organizaciones también deberían plantearse 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 almacenamiento de objetos en la nube, almacenamiento flash y data lakes, depósitos y lakehouses.