{"id":195903,"date":"2026-08-11T12:42:45","date_gmt":"2026-08-11T15:42:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=195903"},"modified":"2026-08-11T12:42:45","modified_gmt":"2026-08-11T15:42:45","slug":"data-poisoning-alucinaciones-y-otros-riesgos-que-las-empresas-ignoran-al-incorporar-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/columna-de-opinion\/data-poisoning-alucinaciones-y-otros-riesgos-que-las-empresas-ignoran-al-incorporar-ia\/","title":{"rendered":"Data poisoning, alucinaciones y otros riesgos que las empresas ignoran al incorporar IA"},"content":{"rendered":"

Por: Enrique Bermeo, Solution Architect en Baufest\u00a0<\/i><\/strong><\/p>\n

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Actualmente, las organizaciones est\u00e1n invirtiendo millones de d\u00f3lares para incorporar capacidades de IA en sus operaciones. En el caso de M\u00e9xico, el gasto promedio corporativo ronda los 171 millones de d\u00f3lares y 186 millones a nivel global, de acuerdo con <\/span>KPMG Global AI Pulse<\/span><\/a>. Sin embargo, detr\u00e1s del entusiasmo de adoptar esta tecnolog\u00eda existe una realidad menos visible: la mayor\u00eda de las empresas no tiene un problema de acceso a la IA, pero si de datos.<\/span><\/p>\n

La conversaci\u00f3n p\u00fablica suele enfocarse en los modelos m\u00e1s avanzados, la velocidad de innovaci\u00f3n o las nuevas capacidades de la IA generativa. Pero cuando una organizaci\u00f3n intenta pasar de la experimentaci\u00f3n a la implementaci\u00f3n real, descubre que el principal obst\u00e1culo rara vez est\u00e1 en la tecnolog\u00eda, sino en la calidad, disponibilidad y gobernanza de la informaci\u00f3n sobre la que esos modelos deben operar.<\/span><\/p>\n

Por ello, no es de sorprender que solo una minor\u00eda de las empresas ha logrado escalar las iniciativas IA de forma transversal y generar un impacto significativo en sus resultados. La diferencia entre los que obtienen valor y quienes se quedan en pruebas piloto no suele estar en el modelo utilizado, sino en la madurez de sus ecosistemas de datos, por una sencilla raz\u00f3n: la IA aprende de los datos que recibe y si la informaci\u00f3n est\u00e1 incompleta, desactualizada, duplicada o fragmentada, los resultados tambi\u00e9n lo estar\u00e1n. En otras palabras, ning\u00fan algoritmo, por sofisticado que sea, puede compensar completamente una mala base de informaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

Este problema est\u00e1 m\u00e1s extendido de lo que muchas organizaciones imaginan. Diversos estudios muestran que una parte importante de las empresas sigue operando con datos dispersos en m\u00faltiples sistemas, hojas de c\u00e1lculo, aplicaciones heredadas y repositorios que no se comunican entre s\u00ed. En estos entornos, construir iniciativas de IA verdaderamente escalables se vuelve extremadamente complejo.<\/span><\/p>\n

La calidad de los datos tambi\u00e9n tiene un impacto econ\u00f3mico tangible.<\/span> IBM Institute for Business Value (IBV) <\/span><\/a>\u00a0estima que los problemas asociados a datos deficientes generan p\u00e9rdidas millonarias para las organizaciones cada a\u00f1o, derivadas de decisiones incorrectas, ineficiencias operativas, errores de an\u00e1lisis y oportunidades desaprovechadas. De hecho, m\u00e1s de una cuarta parte de las organizaciones reporta impactos superiores a los cinco millones de d\u00f3lares anuales relacionados con problemas de calidad de datos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Sin embargo, existe un riesgo a\u00fan menos visible y potencialmente m\u00e1s peligroso: el llamado data poisoning, un concepto que se refiere a la contaminaci\u00f3n intencional o accidental de los conjuntos de datos utilizados para entrenar o alimentar modelos de IA. Cuando la informaci\u00f3n de origen contiene errores, sesgos, inconsistencias o datos manipulados, la Inteligencia Artificial puede producir resultados incorrectos sin que los usuarios detecten inmediatamente el problema.<\/span><\/p>\n

Es decir, una IA puede parecer extremadamente inteligente mientras construye conclusiones equivocadas sobre una base defectuosa. Y cuanto m\u00e1s sofisticado es el sistema, m\u00e1s dif\u00edcil puede resultar identificar cu\u00e1ndo est\u00e1 fallando.\u00a0<\/span><\/p>\n

Este fen\u00f3meno est\u00e1 estrechamente relacionado con otro de los grandes desaf\u00edos actuales: las alucinaciones de IA. Aunque el t\u00e9rmino se ha popularizado recientemente, describe una situaci\u00f3n concreta: modelos capaces de generar respuestas falsas, referencias inexistentes o conclusiones err\u00f3neas con total apariencia de confianza. Para muchas organizaciones, el verdadero riesgo no es que la IA se equivoque ocasionalmente, sino que lo haga de forma convincente.<\/span><\/p>\n

La mayor\u00eda de las veces, estas alucinaciones no son consecuencia de una falla del modelo en s\u00ed, sino de limitaciones en los datos disponibles, informaci\u00f3n insuficiente o falta de contexto para responder adecuadamente. Cuanto m\u00e1s robusta y confiable sea la informaci\u00f3n que alimenta a los sistemas, menor ser\u00e1 la probabilidad de obtener resultados incorrectos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Por ello, las empresas que buscan capturar valor real a trav\u00e9s de la IA en lugar de preguntarse qu\u00e9 modelo implementar, deben primero analizar si sus datos est\u00e1n preparados para soportarlo, ya que la verdadera transformaci\u00f3n comienza con una estrategia s\u00f3lida de informaci\u00f3n de calidad que sea capaz de: fortalecer los mecanismos de gobernanza, integrar plataformas dispersas, establecer criterios claros de clasificaci\u00f3n y garantizar que los datos puedan ser utilizados de manera consistente en toda la organizaci\u00f3n. Solo entonces la IA puede convertirse en una herramienta de transformaci\u00f3n y no simplemente en una demostraci\u00f3n tecnol\u00f3gica.<\/span><\/p>\n

Estoy convencido que durante los pr\u00f3ximos a\u00f1os veremos una carrera acelerada por incorporar Inteligencia Artificial en pr\u00e1cticamente todos los procesos empresariales, pero s\u00f3lo obtendr\u00e1n buenos resultados aquellas organizaciones que entiendan que la IA es tan buena como los datos que la alimentan.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por: Enrique Bermeo, Solution Architect en Baufest    Actualmente, las organizaciones están invirtiendo millones de dólares para incorporar capacidades de IA en sus operaciones. En el caso de México, el gasto promedio corporativo ronda los 171 millones de dólares y 186 millones a nivel global, de acuerdo con KPMG Global AI Pulse. Sin embargo, detrás del entusiasmo de adoptar esta tecnología existe una realidad menos visible: la mayoría de las empresas no tiene un problema de acceso a la IA, pero si de datos. La conversación pública suele enfocarse en los modelos más avanzados, la velocidad de innovación o las nuevas capacidades de la IA generativa. Pero cuando una organización intenta pasar de la experimentación a la implementación real, descubre que el principal obstáculo rara vez está en la tecnología, sino en la calidad, disponibilidad y gobernanza de la información sobre la que esos modelos deben operar. Por ello, no es de sorprender que solo una minoría de las empresas ha logrado escalar las iniciativas IA de forma transversal y generar un impacto significativo en sus resultados. La diferencia entre los que obtienen valor y quienes se quedan en pruebas piloto no suele estar en el modelo utilizado, sino en la madurez de sus ecosistemas de datos, por una sencilla razón: la IA aprende de los datos que recibe y si la información está incompleta, desactualizada, duplicada o fragmentada, los resultados también lo estarán. En otras palabras, ningún algoritmo, por sofisticado que sea, puede compensar completamente una mala base de información. Este problema está más extendido de lo que muchas organizaciones imaginan. Diversos estudios muestran que una parte importante de las empresas sigue operando con datos dispersos en múltiples sistemas, hojas de cálculo, aplicaciones heredadas y repositorios que no se comunican entre sí. En estos entornos, construir iniciativas de IA verdaderamente escalables se vuelve extremadamente complejo. La calidad de los datos también tiene un impacto económico tangible. IBM Institute for Business Value (IBV)  estima que los problemas asociados a datos deficientes generan pérdidas millonarias para las organizaciones cada año, derivadas de decisiones incorrectas, ineficiencias operativas, errores de análisis y oportunidades desaprovechadas. De hecho, más de una cuarta parte de las organizaciones reporta impactos superiores a los cinco millones de dólares anuales relacionados con problemas de calidad de datos.  Sin embargo, existe un riesgo aún menos visible y potencialmente más peligroso: el llamado data poisoning, un concepto que se refiere a la contaminación intencional o accidental de los conjuntos de datos utilizados para entrenar o alimentar modelos de IA. Cuando la información de origen contiene errores, sesgos, inconsistencias o datos manipulados, la Inteligencia Artificial puede producir resultados incorrectos sin que los usuarios detecten inmediatamente el problema. Es decir, una IA puede parecer extremadamente inteligente mientras construye conclusiones equivocadas sobre una base defectuosa. Y cuanto más sofisticado es el sistema, más difícil puede resultar identificar cuándo está fallando.  Este fenómeno está estrechamente relacionado con otro de los grandes desafíos actuales: las alucinaciones de IA. Aunque el término se ha popularizado recientemente, describe una situación concreta: modelos capaces de generar respuestas falsas, referencias inexistentes o conclusiones erróneas con total apariencia de confianza. Para muchas organizaciones, el verdadero riesgo no es que la IA se equivoque ocasionalmente, sino que lo haga de forma convincente. La mayoría de las veces, estas alucinaciones no son consecuencia de una falla del modelo en sí, sino de limitaciones en los datos disponibles, información insuficiente o falta de contexto para responder adecuadamente. Cuanto más robusta y confiable sea la información que alimenta a los sistemas, menor será la probabilidad de obtener resultados incorrectos.  Por ello, las empresas que buscan capturar valor real a través de la IA en lugar de preguntarse qué modelo implementar, deben primero analizar si sus datos están preparados para soportarlo, ya que la verdadera transformación comienza con una estrategia sólida de información de calidad que sea capaz de: fortalecer los mecanismos de gobernanza, integrar plataformas dispersas, establecer criterios claros de clasificación y garantizar que los datos puedan ser utilizados de manera consistente en toda la organización. Solo entonces la IA puede convertirse en una herramienta de transformación y no simplemente en una demostración tecnológica. Estoy convencido que durante los próximos años veremos una carrera acelerada por incorporar Inteligencia Artificial en prácticamente todos los procesos empresariales, pero sólo obtendrán buenos resultados aquellas organizaciones que entiendan que la IA es tan buena como los datos que la alimentan.<\/p>\n","protected":false},"author":229,"featured_media":195193,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[25],"tags":[39],"class_list":["post-195903","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-columna-de-opinion","tag-baufest"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/195903","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/users\/229"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=195903"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/195903\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":195904,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/195903\/revisions\/195904"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media\/195193"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=195903"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=195903"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=195903"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}