El éxito de la IA depende de la calidad de los datos, pero las empresas apenas los aprovechan

La inteligencia artificial se está consolidando como una tecnología transformadora en el mundo empresarial, pero su verdadero potencial está siendo frenado por un desafío fundamental: la deficiente gestión y aprovechamiento de los datos. A pesar de la rápida evolución de los modelos de IA, la mayoría de las organizaciones solo utiliza una mínima parte de la información que recopila. Según Joaquín Campos, vicepresidente de Software de IBM Latinoamérica, el principal reto actual “no está en la tecnología”, que considera madura y disponible, sino en cómo las empresas la utilizan de manera eficiente. Una de las conclusiones más reveladoras es que “apenas un 1 % de los datos de IA los aprovechan las organizaciones”. Esta brecha entre la recopilación masiva de información y su aplicación práctica limita la efectividad de la inteligencia artificial. El concepto de "Healthy Data" (Datos Saludables), promovido por compañías como InterSystems, subraya que para que la IA funcione correctamente, los datos deben ser accesibles, confiables y de alta calidad. Sin una base de datos sólida, los modelos de IA, ya sean predictivos o generativos, no pueden ofrecer resultados precisos. Un estudio de IDC confirma que la calidad de los datos es uno de los factores críticos para una adopción exitosa de la IA a nivel global. A pesar de que el 98 % de las empresas han experimentado con IA Generativa, solo el 26 % ha logrado llevar esos experimentos a producción, lo que evidencia las dificultades para escalar estas iniciativas sin una estrategia de datos bien definida.

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En resumen

Mientras la inteligencia artificial avanza a un ritmo acelerado, su impacto real en el mundo empresarial y en las funcionalidades de los dispositivos de consumo está intrínsecamente ligado a la calidad de los datos. El principal obstáculo para la adopción masiva y efectiva de la IA no es la tecnología en sí, sino la capacidad de las organizaciones para gestionar y utilizar estratégicamente el vasto universo de datos que poseen.

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