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Un reciente informe Gartner ya advierte que implementar IA sin una preparación previa de los datos llevará al abandono del 30% de los proyectos.
Tal pronóstico es solo la muestra del alto costo que puede representar para los empresas emprender proyectos de Inteligencia Artificial (IA) sin la madurez interna suficiente.
Son indiscutibles las múltiples ventajas de productividad que están demostrando tanto el uso de la Inteligencia Artificial (IA) generativa (GenIA) como su más reciente variante, la IA agentica (AgentIA).
Por ello la Junta Directiva puede mostrar entusiasmo y hasta presionar para implementar IA, antes de que los sistemas tecnológicos de la organización estén listos para hacerlo.
¿Resultado? Un alto costo, bajo rendimiento y hasta la pérdida de la inversión, sin contar la frustración que genera el fracaso.
Tal es la advertencia de un estudio reciente de la empresa de investigación Gartner.
La investigación de Gartner reveló que 30% de los proyectos de IA generativa (GenIA) serán abandonados tras la prueba de concepto.
¿Por qué? Básicamente, esto se debe a:
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La mala calidad de los datos
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Controles de riesgo inadecuados
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Aumento de los costos
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Así como a un valor comercial incierto
Más importante es lo que refleja este porcentaje: un tercio de las empresas están invirtiendo en tecnología sin una base sólida de manejo de información.
La buena noticia es que, bien asesoradas, las empresas que emprenda proyectos para implementar IA lograrán un mayor nivel de madurez digital, así como una capitalización de la data detrás de sus procesos.
Implementar IA o no implementar
En este contexto, a diferencia del enfoque tradicional que intenta arreglar todos los datos antes de actuar, el data readiness plantea una estrategia más ágil. ¿Cómo? Pues, se asegura de que la información necesaria para implementar IA sea de calidad para responder preguntas concretas.
Dicho de otra manera, una estrategia efectiva de inteligencia artificial (IA) no comienza con algoritmos, sino con datos preparados.
Porque, la mala noticia no es el número de empresas que han y están fracasando en este momento.
El problema real es que asumir y apropiarse de las nuevas tecnologías no es opcional. La innovación, en realidad, debe usarse en defensa propia. Es una herramienta de sobrevivencia para las empresas.
La historia está llena de múltiples ejemplos, en todas las épocas, de empresas que le dieron la espalda a la innovación y no fueron capaces de ver qué los golpeó.
“Blockbuster y Kodak desestimaron lo emergente. Hoy, el riesgo se llama desinformación interna y decisiones basadas en datos mal preparados”, refirió al respecto el director de desarrollo empresarial de X-Data, Javier Costa.
La buena noticia es que el dilema actual no es exclusivo de las grandes corporaciones. Startups y medianas empresas también enfrentan el problema de implementar IA sin comprender que la calidad de los datos es clave.
El también cofundador de X-Data advierte que no se trata solo de recolectar información: hay que estructurarla, validarla y alinearla con los objetivos de negocio.
Entonces, ¿qué debemos entender por Data Readiness y para qué nos sirve?
Javier Costa lo explica de manera señala que, al aplicar esta metodología, las empresas pueden abordar problemas específicos como reducir la rotación de personal o mejorar la eficiencia operativa. Ello sin caer en la parálisis del perfeccionismo.
Lo importante no es tener todos los datos perfectos, sino saber qué información es esencial para avanzar.
“El primer paso no está en implementar modelos sofisticados, sino en asumir una cultura de gobernanza de datos transversal, que parta de preguntas de negocio claras y reconozca el verdadero valor de la información”, refirió Javier Costa, cofundador de la empresa consultora en analítica avanzada y visualización de datos, X-DATA.
De hecho, Costa precisó que, cuando los resultados numéricos de una empresa no son coherentes, es un síntoma de que no está lista para la inteligencia artificial (IA) .
En este sentido, el especialista señala que el mercado actual demanda una mayor capacidad de adaptación y precisión en el manejo de información.
La clave ya no está solo en expandirse, sino en afinar la mirada y asegurar que la inteligencia artificial opere sobre datos bien estructurados.
Para Javier Costa, las compañías que sigan tomando decisiones basadas en corazonadas, sin una base sólida de datos, están condenadas a quedarse fuera del juego. Y del mercado.
