La adopción de inteligencia artificial (IA) crece de forma sostenida en empresas de todos los sectores. Sin embargo, detrás de este auge se esconde una realidad poco visible: gran parte de los proyectos no supera la etapa de prueba piloto debido a problemas estructurales vinculados a los datos. “La inteligencia artificial exige volumen y calidad de datos: sin una base sólida en la nube, cualquier intento de automatización o predicción queda limitado”, señala Marjorie Ann Guerra Neira, Gerente de Digital Studios de TIVIT Latam.
Este desfasaje entre la adopción y los resultados concretos no es casual. Según el informe “State of AI” de McKinsey, el 88% de las empresas ya utiliza IA, pero casi dos tercios aún se encuentran en fase de experimentación. Solo una minoría logra generar impacto real en el negocio, lo que evidencia que el gran desafío sigue siendo el paso de piloto a escala.
En paralelo, distintos estudios coinciden en que el valor de la IA se potencia cuando se combina con infraestructura cloud y arquitecturas modernas de datos. De hecho, un informe de Google Cloud revela que el 74% de las empresas opta por modelos de nube híbrida para desplegar soluciones de IA generativa.
Datos desordenados, resultados limitados
El interés por la IA atraviesa industrias como finanzas, retail, salud y telecomunicaciones, pero la implementación efectiva suele ser más compleja de lo esperado. Muchas organizaciones todavía operan con sistemas heredados, información distribuida y baja visibilidad sobre la calidad de sus datos.
En ese contexto, aplicar inteligencia artificial no solo es difícil, sino también riesgoso. “La IA potencia lo que ya tienes. Si los datos están desordenados, incompletos o desactualizados, el resultado va en esa misma dirección”, advierten desde TIVIT.
El rol de la nube: de soporte a habilitador estratégico
La nube dejó de ser un simple entorno de almacenamiento para convertirse en un habilitador clave de la estrategia de datos. Su verdadero valor radica en la capacidad de centralizar, integrar y procesar grandes volúmenes de información en tiempo real.
Esto permite no solo mejorar el acceso a los datos, sino también trabajar con ellos de forma ágil, segura y escalable, condiciones fundamentales para el desarrollo de proyectos de IA. Además, los entornos cloud ofrecen capacidades críticas como el procesamiento intensivo, la integración de múltiples fuentes y la implementación flexible de modelos, elementos esenciales para pasar de pruebas aisladas a soluciones con impacto real.
De migrar sistemas a gestionar datos estratégicamente
El cambio de paradigma es claro: ya no alcanza con migrar aplicaciones a la nube. Las empresas deben repensar cómo gestionan sus datos, incorporando conceptos como gobierno de datos, calidad, trazabilidad y seguridad.
Este proceso también impulsa la aparición de nuevos perfiles profesionales, como data engineers y especialistas en gestión de datos, reflejando que la transformación es tanto tecnológica como cultural. “El foco está cambiando. Antes la conversación era cómo migrar; hoy es cómo convertir los datos en un activo estratégico para el negocio”, destacan desde la compañía.
Conclusión: la base define el futuro de la IA
La inteligencia artificial promete transformar industrias, pero su éxito depende de un factor clave: los datos. Sin información confiable, accesible y bien gestionada, cualquier iniciativa pierde efectividad.
Desde TIVIT lo resumen con claridad: la IA no es solo tecnología, es base. Y sin una base sólida de datos, no hay inteligencia posible.
Preguntas frecuentes
¿Por qué muchos proyectos de IA no pasan de la fase piloto?
Principalmente por problemas en los datos: fragmentación, baja calidad y falta de integración, lo que impide escalar soluciones.
¿Qué rol cumple la nube en la inteligencia artificial?
La nube es clave para centralizar, procesar y escalar datos, permitiendo que los modelos de IA funcionen de manera eficiente.
¿Qué deben hacer las empresas para aprovechar la IA?
Deben priorizar el gobierno de datos, mejorar su calidad de información y adoptar una infraestructura cloud moderna que habilite la escalabilidad.
