{"id":178449,"date":"2025-12-11T12:04:59","date_gmt":"2025-12-11T15:04:59","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/ch\/sin-categoria\/la-inteligencia-artificial-requiere-datos-de-calidad-y-bien-gestionados\/"},"modified":"2025-12-27T08:35:08","modified_gmt":"2025-12-27T11:35:08","slug":"la-inteligencia-artificial-requiere-datos-de-calidad-y-bien-gestionados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/inteligencia-artificial\/la-inteligencia-artificial-requiere-datos-de-calidad-y-bien-gestionados\/","title":{"rendered":"La Inteligencia Artificial requiere datos de calidad y bien gestionados"},"content":{"rendered":"

La carrera para adoptar e implementar la inteligencia artificial (IA) se est\u00e1 acelerando<\/strong>, pero no todas las organizaciones est\u00e1n listas para convertir la tecnolog\u00eda en una ventaja competitiva. IDC predice que 2026 ser\u00e1 el a\u00f1o en el que el mercado pasar\u00e1 de la experimentaci\u00f3n a la adopci\u00f3n generalizada de la inteligencia artificial<\/strong>. Sin embargo, este cambio ser\u00e1 un desaf\u00edo para pocos y fuertes. Los l\u00edderes tecnol\u00f3gicos deber\u00e1n afrontar meses complejos que requerir\u00e1n estrategia y flexibilidad.<\/p>\n

De acuerdo con Forrester<\/strong>, si bien los CIO cuentan con mayor presupuesto para hacer realidad la IA<\/strong>, habr\u00e1 mayor volatilidad y presi\u00f3n para obtener resultados concretos. Por un lado, crece el entusiasmo<\/strong>, pero por otro, aumenta tambi\u00e9n la percepci\u00f3n de que el verdadero diferenciador no reside en la IA en s\u00ed, sino en los datos utilizados para entrenar los modelos<\/strong>. “Si un jugador en el campo no puede controlar el bal\u00f3n, le costar\u00e1 marcar un gol. Lo mismo ocurre con la IA. Sin datos de calidad y bien gestionados, no hay IA inteligente para las empresas”<\/em>, afirma Gilson Magalh\u00e3es, vicepresidente y gerente general de Red Hat para Latinoam\u00e9rica<\/strong>.<\/p>\n

En opini\u00f3n del ejecutivo, 2026 ser\u00e1 un punto de inflexi\u00f3n. Los l\u00edderes de TI deber\u00e1n redefinir el \u00e9xito de los proyectos<\/strong>, cambiando su enfoque de la eficiencia operativa al impacto estrat\u00e9gico y medible. Esto implica la gobernanza de datos y la selecci\u00f3n cuidadosa de la informaci\u00f3n utilizada para crear experiencias de usuario y evitar errores costosos.<\/p>\n

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La adopci\u00f3n acelerada de la inteligencia artificial obliga a las organizaciones a redefinir sus estrategias tecnol\u00f3gicas y su forma de generar valor.<\/figcaption><\/figure>\n

“No basta con adoptar herramientas; ser\u00e1 necesario reestructurar los recorridos, personalizar las interacciones en tiempo real y redise\u00f1ar las operaciones con IA integrada, desde la planta de producci\u00f3n hasta la gerencia. Y todo comienza con un buen dominio de los datos y una estrategia clara”<\/em>, afirma Gilson Magalhaes.<\/p>\n

Datos bajo control: la era de la soberan\u00eda digital<\/span><\/h2>\n

La creciente regulaci\u00f3n sobre privacidad y seguridad<\/strong> de datos impulsa una tendencia que se prev\u00e9 que se acent\u00fae a\u00fan m\u00e1s en 2026: la IA soberana<\/strong><\/a>. Este concepto, que busca garantizar que los datos y los modelos de IA permanezcan bajo jurisdicci\u00f3n nacional o regional<\/strong>, refleja una preocupaci\u00f3n estrat\u00e9gica por el cumplimiento normativo, la seguridad y la confianza.<\/p>\n

Para Magalh\u00e3es, la soberan\u00eda digital<\/strong> ser\u00e1 decisiva en la pr\u00f3xima d\u00e9cada. \u201cLas empresas que dominen sus datos, comprendiendo d\u00f3nde est\u00e1n, c\u00f3mo se procesan, qu\u00e9 representan, c\u00f3mo impactan al negocio y con qui\u00e9n se comparten, tendr\u00e1n una enorme ventaja competitiva. La IA depende del contexto, y el contexto depende de que los datos est\u00e9n completos y se utilicen con un prop\u00f3sito\u201d<\/em>, afirma.<\/p>\n

Seg\u00fan el ejecutivo, el primer paso para un dominio eficaz de los datos es comprender que no todo lo que entra en un modelo es cierto y que la calidad de las respuestas depende directamente de la calidad e integridad de los datos<\/strong>. Aqu\u00ed es donde entra en juego la llamada falacia digital: la falsa sensaci\u00f3n de certeza que surge cuando alimentamos a la IA con informaci\u00f3n incompleta, sesgada o err\u00f3nea y confiamos ciegamente en lo que nos proporciona.<\/p>\n

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Gilson Magalh\u00e3es, vicepresidente y gerente general de Red Hat para Latinoam\u00e9rica.<\/figcaption><\/figure>\n

\u201cEsa falacia no es solo un riesgo t\u00e9cnico, sino estrat\u00e9gico. Si las decisiones cruciales de negocios, pol\u00edticas p\u00fablicas, atenci\u00f3n m\u00e9dica o educaci\u00f3n se basan en un modelo entrenado con datos incompletos o contaminados, estaremos institucionalizando el error. O a\u00fan peor: escal\u00e1ndole con el poder de la automatizaci\u00f3n\u201d<\/em>, advierte.<\/p>\n

Combatir este riesgo requiere tres pilares: una rigurosa selecci\u00f3n de datos<\/strong>, transparencia en las fuentes<\/strong> y los procesos<\/strong>, y un pensamiento cr\u00edtico constante<\/strong>. En resumen, la IA solo tiene sentido con una s\u00f3lida gobernanza de datos<\/strong>, una preocupaci\u00f3n que ya est\u00e1 presente en el mercado. Seg\u00fan IDC, para 2026 m\u00e1s del 30% de las organizaciones que utilizan IA avanzada para producir sus productos o servicios revelar\u00e1n las fuentes de datos utilizadas para entrenar sus modelos.<\/p>\n

Infraestructura moderna e inferencia inteligente<\/span><\/h2>\n

En este contexto, las plataformas abiertas e h\u00edbridas cobran protagonismo al combinar modelos de IA con automatizaci\u00f3n y gobernanza de datos<\/strong>, al mismo tiempo que la inferencia<\/strong>, la fase operativa de la IA en la que los modelos aplican sus conocimientos a situaciones reales<\/strong>, se convierte en un componente clave para una toma de decisiones m\u00e1s r\u00e1pida y precisa en diversos sectores.<\/p>\n

Seg\u00fan Gartner, para 2028 m\u00e1s del 80 % de los recursos de computaci\u00f3n acelerada utilizados para el entrenamiento se destinar\u00e1n a la inferencia<\/strong>. \u201cEl futuro de la IA no se define por los modelos, sino por lo que se hace con ellos\u201d<\/em>, resume Magalh\u00e3es.<\/p>\n

Una nueva arquitectura empresarial guiada por agentes inteligentes<\/span><\/h2>\n

El pr\u00f3ximo a\u00f1o tambi\u00e9n deber\u00eda marcar la consolidaci\u00f3n de agentes de IA como parte de la infraestructura y las aplicaciones empresariales. Gartner<\/strong> proyecta que, para finales de 2026, el 40% del software empresarial tendr\u00e1 integraci\u00f3n directa con agentes inteligentes<\/strong>.<\/p>\n

Estos agentes, capaces de operar de forma aut\u00f3noma y aprender de los datos<\/strong>, ya se est\u00e1n expandiendo en sectores como el comercio minorista, las finanzas y la manufactura, y podr\u00edan generar aproximadamente el 30 % de los ingresos del software de aplicaciones empresariales para 2035, superando los 450 millones de d\u00f3lares<\/strong>. El impacto inicial ser\u00e1 m\u00e1s visible en las \u00e1reas de atenci\u00f3n al cliente, con chatbots y asistentes inteligentes que cruzan historial, preferencias y comportamiento en tiempo real.<\/p>\n

“Estas interacciones adaptadas al contexto exigir\u00e1n a las empresas repensar no solo lo que venden, sino tambi\u00e9n c\u00f3mo lo hacen, a trav\u00e9s de qu\u00e9 canales y c\u00f3mo se comunican con sus clientes”<\/em>, explica el ejecutivo. “La ventaja competitiva residir\u00e1 en qu\u00e9 tan bien su IA comprende y respeta el comportamiento humano”<\/em>.<\/p>\n

Herramientas como ChatGPT<\/strong> ya demuestran este potencial. \u201cEl consumidor est\u00e1 en la tienda, conversa con la soluci\u00f3n y recibe una recomendaci\u00f3n personalizada en tiempo real. Esto no es magia. Se trata de datos, conocimiento, agentes e inferencia”<\/em>, afirma Magalh\u00e3es.<\/p>\n

\"Expertos
Expertos coinciden en que la ventaja competitiva no radica en los modelos de IA, sino en la calidad y gobernanza de los datos que los alimentan.<\/figcaption><\/figure>\n

Automatizaci\u00f3n inteligente<\/span><\/h2>\n

Otra tendencia creciente es la denominada IA f\u00edsica, que aporta inteligencia al mundo real mediante la integraci\u00f3n con la rob\u00f3tica, los veh\u00edculos aut\u00f3nomos, el Internet de las Cosas y los gemelos digitales<\/strong>. Seg\u00fan Deloitte, para 2026, se espera que esta convergencia aumente la eficiencia y la seguridad en sectores anteriormente limitados por la complejidad o el coste de la automatizaci\u00f3n.<\/p>\n

Esta evoluci\u00f3n, sin embargo, no significa que la automatizaci\u00f3n tradicional vaya a quedar rezagada. Todo lo contrario. Gartner estima que, para 2026 el 30% de las empresas habr\u00e1 automatizado m\u00e1s de la mitad de sus actividades de red bas\u00e1ndose en IA<\/strong>. \u201cEsta modernizaci\u00f3n de la infraestructura es la base de la nueva econom\u00eda digital. Implica eliminar los silos, integrar las nubes, replantear el rol de los datos e integrar la automatizaci\u00f3n en el n\u00facleo de las operaciones\u201d<\/em>, afirma el vicepresidente de Red Hat para Latinoam\u00e9rica.<\/p>\n

Un informe de McKinsey<\/strong> muestra que las organizaciones que integran IA en sus procesos de automatizaci\u00f3n pueden, en promedio, aumentar la productividad en un 35% y reducir los costos operativos en un 20%.<\/strong> Pero la verdadera diferencia radica en la capacidad de aprender y reinventarse continuamente.<\/p>\n

Para Magalh\u00e3es, el avance de la IA requerir\u00e1 una nueva arquitectura empresarial basada en tres pilares: control de datos, inferencia y modernizaci\u00f3n tecnol\u00f3gica. \u201cLa inteligencia artificial s\u00f3lo aportar\u00e1 valor cuando se aplique con un prop\u00f3sito y en consonancia con el conocimiento humano\u201d<\/em>, concluye el ejecutivo.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n