Dinero a la basura: empresas invierten en IA pero sus datos son un desastre
- angiecantillo1
- hace 6 horas
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Casi todas las grandes compañías están acelerando proyectos de inteligencia artificial, aunque apenas una minoría considera que sus datos están preparados para sostener esa transformación. La infraestructura heredada, la fragmentación y la falta de gobernanza amenazan con frenar el boom corporativo de la IA.
La carrera empresarial por adoptar inteligencia artificial avanza más rápido que la capacidad de las organizaciones para ordenar sus propios datos.
Esa contradicción empieza a convertirse en uno de los mayores problemas estratégicos del mercado tecnológico.
Mientras los directorios aprueban presupuestos millonarios para IA generativa, automatización y agentes autónomos, los departamentos de tecnología enfrentan una realidad mucho menos glamorosa: sistemas fragmentados, bases incompatibles, información desactualizada y arquitecturas heredadas incapaces de alimentar modelos modernos.
La distancia entre la ambición y la preparación quedó expuesta en un estudio citado por CIO.com: casi todas las empresas están invirtiendo en inteligencia artificial, pero apenas 5% afirma que sus datos realmente están listos para soportarla.
El dato resume uno de los grandes dilemas corporativos de 2026. La inteligencia artificial depende de datos accesibles, integrados y confiables, pero la mayoría de las organizaciones construyó sus sistemas durante décadas de adquisiciones, migraciones parciales y silos internos.
La consecuencia es una infraestructura caótica que ahora choca contra la urgencia ejecutiva por implementar IA.
La presión sobre los CIOs es enorme. Según una encuesta de Salesforce realizada entre líderes tecnológicos de empresas con más de 1.000 empleados, 84% cree que la IA tendrá un impacto comparable al nacimiento de internet. Sin embargo, apenas 11% considera que la implementación ya está completamente realizada dentro de su organización.
El problema central no es la falta de interés, sino la calidad de los datos.
Muchos ejecutivos tecnológicos describen escenarios donde la información crítica continúa dispersa entre aplicaciones antiguas, centros de datos desconectados y plataformas que no fueron diseñadas para interoperar.
Un CIO del sector manufacturero citado en el estudio de Salesforce identificó la accesibilidad de datos como la principal barrera para implementar IA. Otro ejecutivo del sector financiero señaló que los sistemas heredados no soportan intercambio moderno de información.
La situación está generando un cambio presupuestario masivo.
Según Salesforce, los CIOs están destinando actualmente cuatro veces más presupuesto a iniciativas relacionadas con datos que a proyectos específicos de IA.
El dato revela algo importante: la verdadera batalla de la inteligencia artificial empresarial no se libra en los modelos, sino en la infraestructura.
La narrativa pública suele enfocarse en modelos fundacionales, asistentes conversacionales y agentes inteligentes. Pero dentro de las compañías, el trabajo más costoso y complejo sigue siendo integrar sistemas, limpiar información y construir capas de gobernanza.
La situación se vuelve todavía más delicada cuando aparecen riesgos de seguridad.
El crecimiento del llamado “shadow AI” preocupa cada vez más a los departamentos tecnológicos. Empleados de distintas áreas comienzan a usar herramientas generativas sin aprobación formal, cargando información sensible en plataformas externas.
Según Salesforce, existe una fuerte diferencia entre la percepción de adopción de IA que tienen las áreas de negocio y la visión de los CIOs. Mientras departamentos comerciales creen haber implementado ampliamente la tecnología, los responsables técnicos observan riesgos de seguridad, gobernanza y cumplimiento.
La desconexión también se refleja en la infraestructura.
Un reporte de Netskope citado por CIO Dive mostró que solo 38% de los líderes de infraestructura considera que sus sistemas actuales pueden soportar adecuadamente las demandas de la inteligencia artificial. Además, dos tercios de esos ejecutivos afirman que suelen quedar fuera de conversaciones estratégicas relacionadas con IA.
El resultado es una paradoja corporativa.
Las empresas sienten presión para adoptar IA rápidamente porque temen perder competitividad, pero al mismo tiempo carecen de las bases operativas necesarias para hacerlo de forma confiable.
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