La paradoja de la IA generativa: grandes ambiciones, débiles cimientos

Mientras el mundo corporativo se deslumbra con el potencial transformador de la inteligencia artificial generativa, un hecho incómodo emerge con claridad: sin una estrategia de datos robusta, la mayoría de esas ambiciones quedarán solo en promesas.

Un reciente informe de MIT Technology Review Insights, en colaboración con Snowflake, desnuda esta tensión entre aspiración y preparación. Más del 70% de los ejecutivos consultados espera que la IA generativa incremente la eficiencia y productividad de sus organizaciones. Pero solo el 22% considera que su infraestructura de datos está “muy lista” para soportar esta transformación. La paradoja es evidente: queremos correr con IA, pero nuestros cimientos aún no nos permiten caminar con datos.

La oportunidad oculta en los datos no estructurados

El informe destaca un aspecto que suele pasar desapercibido: el 80 a 90% de los datos de una organización son no estructurados (correos, PDFs, wikis, reportes). Hoy, gracias a modelos de lenguaje avanzados, este océano de información comienza a ser navegable. Empresas que invierten en dar acceso a estos datos desde interfaces naturales están creando ventajas competitivas difíciles de replicar.

El “casi listos” no es suficiente

Uno de los hallazgos más críticos es el autoengaño del “somewhat ready”. Muchos líderes creen estar listos porque han integrado fuentes de datos. Pero si los datos son sucios, inconsistentes o no están gobernados, el riesgo no es técnico: es estratégico. Peor aún, las llamadas “alucinaciones” de los modelos generativos —respuestas confiadas pero incorrectas— pueden convertirse en errores costosos si no se tiene trazabilidad sobre el origen y calidad de los datos.

¿Qué implica ser realmente “ready”?

No basta con montar una infraestructura en la nube. El verdadero trabajo está en tres frentes simultáneos:

• Calidad de datos: sin limpieza, no hay confianza.

• Integración fluida: datos dispersos son datos muertos.

• Democratización: los datos deben llegar a quien toma decisiones, no solo a quien los almacena.

El nuevo imperativo estratégico

La IA generativa es, al mismo tiempo, catalizador y espejo. Acelera procesos, pero también expone de inmediato las debilidades estructurales en la estrategia de datos. Y eso obliga a un replanteamiento profundo: no se trata solo de adoptar IA, sino de rediseñar la relación de la empresa con sus datos.

Como señala el informe, las organizaciones que hoy lideran en IA no lo hacen por tener los modelos más sofisticados, sino por haber construido las bases de datos más sólidas, gobernadas y accesibles.

¿Estamos invirtiendo en modelos… o estamos invirtiendo en cimientos?

¿Cómo puede ayudar Pretorian a cimentar la estrategia de datos?

En Pretorian creemos que la verdadera transformación habilitada por la inteligencia artificial —generativa o no— comienza mucho antes de los modelos: empieza en los datos. Nuestro servicio Analytics & AI está diseñado para ayudar a las organizaciones a convertir sus datos en un activo estratégico confiable, accesible y útil.

Analytics & AI permite:

Unificación y calidad de los datos: desarrollamos conectores personalizados y estandarizados que integran fuentes dispares y mejoramos la calidad mediante limpieza, normalización y contextualización.

Visualización en tiempo real y contextualizada: creamos dashboards evolutivos que permiten a los tomadores de decisiones acceder a insights confiables, sin necesidad de esperar reportes manuales ni depender exclusivamente de perfiles técnicos.

Gobernanza y trazabilidad de los datos: aplicamos principios de trazabilidad y seguridad por diseño para asegurar que los datos utilizados en IA generativa sean comprensibles, auditables y confiables.

Automatización y respuesta basada en datos: habilitamos flujos automáticos de análisis y alertamiento para que la organización reaccione de forma dinámica a lo que sus datos indican.

Además, al ser un servicio entregado en modalidad Tecnología como Servicio (TaaS), las empresas no necesitan invertir en plataformas complejas ni formar equipos especializados desde cero: pueden empezar a obtener valor desde el primer mes. Esto convierte a Analytics & AI en el puente ideal entre la ambición de adoptar IA generativa y la realidad de construir una base sólida de datos.