La IA no falla, fallan los datos

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La Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto un tema central en el mundo de los negocios. Lo escuchamos en conferencias, en discursos estratégicos y hasta en campañas de reclutamiento. Pero muchas iniciativas se quedan en pruebas aisladas, dashboards apagados y presentaciones que no pasaron del PowerPoint. No es falta de talento o inversión: la raíz del problema está en los datos.

Un modelo de IA es tan confiable como la información que lo alimenta. Si los datos están incompletos, duplicados o fragmentados, lo que obtenemos no es inteligencia, sino información distorsionada. Es como intentar hornear pan con ingredientes en mal estado: el resultado nunca será el esperado, aunque la receta sea perfecta. He visto proyectos que prometían “revolucionar la operación” pero terminan archivados en la nube porque nadie confiaba en los números que arrojaban. No fue la tecnología lo que falló, sino el cimiento sobre el que se intentó construir.

El laboratorio y el riesgo En este contexto, la reciente creación del
Laboratorio Nacional de Inteligencia Artificial en México es una señal positiva: muestra que el país quiere estar en la conversación global. Sin embargo, si la iniciativa no coloca la gestión de datos en el centro, corre el riesgo de convertirse en otro proyecto vistoso sin resultados concretos. Un laboratorio con algoritmos de última generación, pero con bases de datos desordenadas o inaccesibles, sólo amplifican los problemas en lugar de resolverlos. La moda tecnológica seduce con la ilusión de inmediatez, pero transformar un negocio o un país exige disciplina: reglas claras sobre quién valida la información, cómo se integran las fuentes y qué problema concreto se quiere resolver. Cuando ese paso se omite, el espejismo se derrumba rápido. Los líderes se frustran al ver inversiones sin retorno y se cansan de estar persiguiendo cada nueva moda digital.
Decisiones con evidencia La diferencia entre moda y transformación está en la cultura de decisión. Pasar del “queremos IA” al “qué decisión queremos tomar mejor” es un cambio sutil, pero decisivo. Significa priorizar calidad sobre velocidad, empezar con casos de uso pequeños y dejar que los datos hablen antes de que los algoritmos brillen. Es en ese momento cuando la IA deja de ser discurso aspiracional y empieza a generar confianza. Cuando ayuda a reducir incertidumbre, anticipar escenarios y hacer que cada movimiento estratégico tenga sustento real.

La IA no es magia ni destino inevitable, es una herramienta poderosa y que puede ser una gran aliada, pero solo cuando se apoya en datos confiables. Perseguir la moda digital sin atender esta base es condenarse a inflar expectativas y repetir errores. El futuro de la IA en empresas y en iniciativas nacionales como el Laboratorio no depende de la próxima innovación ruidosa, sino de un hábito silencioso que pocos dominan: preparar los datos y volverlos de calidad para que sean funcionales y se cumplan los objetivos. ____ Nota del editor: Javier Costa es Chief Business Development Officer de X-DATA. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor. Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión

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