Sin una buena gestión de los datos, la IA podría ser un riesgo para las empresas
El éxito de la inteligencia artificial ya no depende únicamente de la tecnología.
La calidad y la gobernanza de los datos se están convirtiendo en uno de los principales desafíos para las empresas que adoptan soluciones basadas en IA.
La calidad de los datos se está convirtiendo en uno de los principales factores que determinarán el éxito de la inteligencia artificial en las organizaciones. A medida que las empresas incorporan estas tecnologías para optimizar procesos y apoyar la toma de decisiones, también enfrentan el reto de garantizar que la información que alimenta sus modelos sea confiable, esté actualizada y cuente con mecanismos adecuados de gobernanza.
De acuerdo con el Informe sobre la confianza y la resiliencia de los datos 2026 de Veeam, el 42 % de las empresas afirma tener una visibilidad limitada de todas las herramientas o modelos de inteligencia artificial utilizados dentro de la organización.
Esta falta de control dificulta el monitoreo, la gestión del riesgo y el cumplimiento de los requisitos regulatorios.
En la práctica, la inteligencia artificial depende de la calidad de los datos que recibe, por lo que la presencia de información redundante, obsoleta o poco confiable puede afectar la precisión de sus respuestas, limitar el desarrollo de nuevos proyectos e incrementar los riesgos de seguridad.
Javier Castrillón, gerente regional de ventas en Veeam: «La IA no genera conocimiento por sí sola; depende completamente de la calidad de los datos que consume. Sin una base confiable, los resultados pueden ser inexactos y, en algunos casos, representar un riesgo para la organización».
Cuando los datos determinan el valor de la IA.
A medida que las organizaciones adoptan modelos de lenguaje y desarrollan soluciones de inteligencia artificial personalizadas, también aumenta el desafío de administrar grandes volúmenes de información que incluyen datos redundantes, obsoletos o triviales (ROT).
En muchos casos, este tipo de información permanece oculta dentro de los sistemas, afectando el desempeño de la inteligencia artificial.
Esto puede traducirse en respuestas imprecisas, menor eficiencia operativa, dificultades para escalar proyectos piloto y mayores riesgos de seguridad derivados del acceso sin control a grandes volúmenes de datos.
La visibilidad es el primer paso.
Para fortalecer las iniciativas de inteligencia artificial, las organizaciones necesitan consolidar una estrategia de gestión y gobernanza de datos que les permita conocer con precisión qué información poseen, cuál es su calidad y cómo está siendo utilizada.
Javier Castrillón: “Antes de escalar proyectos de inteligencia artificial, es fundamental que las organizaciones comprendan qué datos tienen, cuál es su calidad y cómo están siendo utilizados. La visibilidad es el primer paso hacia una IA confiable”.
Entre las acciones que los expertos recomiendan priorizar se encuentran:
Identificar y reducir los datos redundantes, obsoletos o irrelevantes.
Establecer controles claros sobre las fuentes de información utilizadas por la inteligencia artificial.
Alinear la gestión de datos con las estrategias de riesgo y cumplimiento normativo.
La gobernanza también necesita visibilidad.
Las plataformas de observabilidad y análisis de datos permiten a las organizaciones obtener una visión integral de su información, identificar anomalías, detectar puntos ciegos y establecer controles que fortalezcan la gobernanza de los datos utilizados por la inteligencia artificial.
Contar con mayor visibilidad sobre los datos facilita que los modelos de IA trabajen con información más precisa y confiable, al tiempo que ayuda a anticipar riesgos operativos y responder a futuras exigencias regulatorias.
Una base sólida para escalar la IA.
A medida que la inteligencia artificial gana protagonismo en las organizaciones, los especialistas coinciden en que su éxito dependerá tanto de la tecnología como de la calidad, el control y la gobernanza de los datos que la respaldan. Sin una base de información limpia y confiable, la IA puede convertirse en un factor de riesgo en lugar de una ventaja competitiva.
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