Ocho de cada diez proyectos de IA fallan… y no es culpa del algoritmo

El 95% de los proyectos que priorizan la preparación de datos logran un retorno comprobable. La clave está en limpiar, transformar y organizar la información antes de aplicar IA.

La Inteligencia Artificial dejó de ser una promesa futurista para convertirse en una herramienta esencial en la transformación digital de las empresas. Desde la automatización hasta el análisis predictivo, sus aplicaciones están redefiniendo procesos y modelos de negocio. Sin embargo, detrás de cada implementación exitosa hay un factor tecnológico determinante que a menudo se pasa por alto: la preparación de los datos.

El concepto de Data Readiness, aún desconocido para muchos equipos técnicos, es la piedra angular para que los sistemas de IA funcionen como se espera. No basta con tener grandes volúmenes de datos ni con acceder a modelos avanzados, sino que se requiere que la información esté limpia, estructurada, completa y disponible en tiempo real. “La mayoría de las empresas tiene el concepto de que la IA es como una especie de caja negra que mágicamente generará retorno de inversión. Pero la realidad es que 8 de cada 10 proyectos fracasan, y no por fallas en los modelos, sino por una mala preparación de los datos o por sesgos que nunca se corrigieron”, advirtió Jorge Huerta, CEO y cofundador de X-DATA.

Las implicaciones tecnológicas de este problema son profundas. Cuando los datos no están debidamente preparados, los algoritmos de IA trabajan con insumos defectuosos, generando resultados imprecisos, modelos sesgados o decisiones equivocadas. Esto no solo retrasa la entrega de valor, sino que multiplica los costos y puede comprometer seriamente la credibilidad de la iniciativa.

El desafío cobra especial relevancia en países como México, que según el QS World Future Skills Index 2025, registró un aumento del 965% en el número de empresas que usan IA entre 2018 y 2024. Muchas de estas organizaciones se lanzan a implementar soluciones sin haber consolidado previamente una estrategia de datos robusta. En ese contexto, Data Readiness no es una opción técnica, sino una condición estructural para competir con inteligencia en el entorno digital.

En un entorno donde la velocidad de implementación tecnológica marca la diferencia, las compañías que dominan esta etapa crítica no solo evitan errores costosos, sino que también logran acelerar su innovación. La preparación de los datos es, en última instancia, la infraestructura invisible que permite que la IA sea más que un experimento. En palabras de Huerta, “se trata de que los datos dejen de ser un reto y se conviertan en una ventaja competitiva”.

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