Hitachi Vantara potencia el almacenamiento híbrido en Azure
La calidad, el contexto y la gobernanza de los datos serán determinantes para que la IA empresarial y los agentes de IA produzcan resultados confiables.
Las empresas están acelerando la adopción de la inteligencia artificial empresarial para analizar información, automatizar tareas y apoyar decisiones. Sin embargo, uno de los principales obstáculos puede estar dentro de las propias organizaciones: los datos que ya poseen.
Una herramienta de IA puede revisar miles de registros en segundos. Pero si esos datos están incompletos, duplicados, desactualizados o utilizan definiciones contradictorias, la velocidad no convierte el resultado en una buena decisión.
La IA empresarial no solo necesita más información. También debe comprender qué significan los datos, cómo se relacionan, de dónde provienen, quién puede utilizarlos y qué reglas debe respetar antes de recomendar o ejecutar una acción.
Un mismo indicador puede tener distintas interpretaciones. El término “ventas”, por ejemplo, podría referirse a pedidos recibidos, productos entregados, facturas emitidas, ingresos reconocidos o pagos cobrados. Sin una definición compartida, una respuesta generada por inteligencia artificial puede parecer convincente y ser técnicamente consistente, pero no responder a la pregunta que la dirección intentaba resolver.
“La inteligencia artificial empresarial no puede operar de manera confiable con datos sin contexto. Antes de pedirle a un agente que recomiende o ejecute una acción, la organización debe asegurarse de que comprenda qué significan los datos, cómo se relacionan y cuáles son las reglas que debe respetar”, señaló Cristobal Vergara, Director de la región Andina Centroamérica y Caribe de SAP.
Costa Rica ofrece una muestra clara de la brecha entre adopción y gobernanza de la inteligencia artificial. Según el estudio Caracterización del Sector TIC Costa Rica 2025, elaborado por la Promotora del Comercio Exterior de Costa Rica (PROCOMER) a partir de una muestra de 86 empresas, el 76% de las compañías del sector ya utiliza herramientas de inteligencia artificial generativa o agentes digitales para apoyar sus operaciones, pero solo el 9% cuenta con políticas formales para gobernar su uso.
La diferencia evidencia que la adopción tecnológica puede avanzar mucho más rápido que los controles, las reglas y los procesos necesarios para administrar la IA de forma confiable.
La fragmentación de datos puede permanecer oculta
Al crecer, una empresa puede incorporar subsidiarias, unidades de negocio, canales, aplicaciones y proveedores tecnológicos. Como resultado, la información sobre clientes, productos, empleados y proveedores queda distribuida entre distintos sistemas.
Esto es especialmente relevante para organizaciones centroamericanas con operaciones en varios países. Cada filial puede utilizar aplicaciones, códigos o metodologías diferentes, aunque forme parte de la misma empresa.
Un mismo cliente puede aparecer con nombres distintos en Ventas, Finanzas y Servicio. Una dirección puede estar actualizada en una aplicación y desactualizada en otra. Dos departamentos pueden calcular el mismo indicador con criterios diferentes.
Durante años, estas inconsistencias pudieron resolverse mediante conciliaciones manuales, hojas de cálculo y conocimiento experto. Pero cuando la inteligencia artificial utiliza esa información para recomendar o ejecutar acciones, disponer de datos empresariales confiables y gobernados se vuelve urgente.
El riesgo ya no se limita a una respuesta incorrecta. Un agente de IA con información incompleta podría generar una previsión inexacta, priorizar al proveedor equivocado, aplicar una política desactualizada o iniciar una acción contra el cliente incorrecto.
El contexto convierte los datos en decisiones
Para apoyar un proceso empresarial, la inteligencia artificial necesita comprender relaciones que no son evidentes en un registro aislado.
No basta con conocer el precio de un producto. También puede ser necesario saber qué contrato lo regula, qué proveedor lo entrega, cuánto inventario existe, qué margen genera y quién puede modificar su precio.
Ese contexto incluye definiciones, jerarquías, permisos, políticas y relaciones entre procesos. Permite que la IA distinga entre una respuesta estadísticamente probable y una decisión que tenga sentido para la organización.
Por eso, la calidad de los datos para inteligencia artificial no depende únicamente de que la información sea correcta. También requiere que los datos estén conectados con el contexto empresarial necesario para interpretarlos.
Durante SAP Sapphire 2026, SAP presentó avances de SAP Business Data Cloud orientados a unificar y gobernar información de SAP y de terceros, conservando el contexto empresarial que necesitan las aplicaciones y los agentes de inteligencia artificial.
La compañía también anunció capacidades para armonizar registros y gobernar datos maestros, con el objetivo de que los agentes trabajen con información verificada y alineada con las políticas de la empresa.
Cuando la IA comienza a actuar, el riesgo aumenta
La calidad de los datos es importante, pero adquiere otra dimensión cuando la inteligencia artificial deja de responder preguntas y comienza a participar en procesos.
Un error en un reporte puede detectarse antes de tomar una decisión. Un agente de IA, en cambio, podría utilizar la información para actualizar un registro, iniciar una comunicación, priorizar una tarea o activar un flujo.
La IA puede acelerar el análisis y la ejecución. Pero esa misma velocidad también puede ampliar una inconsistencia que antes se limitaba a una hoja de cálculo o a un departamento.
Por ello, una estrategia de IA empresarial confiable no debería limitarse a elegir un modelo o una aplicación. También debe incluir calidad de datos, definiciones comunes, gobernanza, controles de acceso y revisión de los procesos que sustentarán las decisiones.
Cinco preguntas antes de ampliar el uso de la IA
Antes de permitir que la inteligencia artificial participe en procesos importantes, las organizaciones deberían responder cinco preguntas:
- ¿Existe una definición común de los principales indicadores? Ventas, ingresos, rentabilidad, clientes activos e inventario deben significar lo mismo para las áreas que los utilizan.
- ¿Cuántas versiones existen de un cliente, un proveedor o un producto? Los registros duplicados pueden generar análisis imprecisos y acciones incorrectas.
- ¿Se conoce el origen de cada dato? La organización debe identificar quién generó la información, cuándo fue actualizada y qué modificaciones recibió.
- ¿Están definidos los permisos y las responsabilidades? No todos los usuarios ni todos los agentes deberían poder consultar, modificar o utilizar la misma información.
- ¿Puede explicarse cómo se formuló una recomendación? Las decisiones relevantes deben ser trazables, auditables y comprensibles para las personas responsables.
La IA confiable comienza con datos confiables
La inteligencia artificial puede reducir el tiempo necesario para interpretar información, identificar tendencias y coordinar tareas. Sin embargo, también hace urgente resolver problemas que durante años permanecieron ocultos tras reportes manuales, hojas de cálculo y sistemas desconectados.
La llegada de los agentes de IA eleva todavía más esta exigencia. Cuando un sistema puede actuar sobre la información, la calidad de los datos deja de ser únicamente una cuestión de eficiencia analítica y se convierte en un componente de control empresarial.
La pregunta para las empresas ya no es solo qué puede hacer la inteligencia artificial. También deben determinar si cuentan con los datos, el contexto y los controles necesarios para utilizarla de manera confiable.
