Cada vez más organizaciones recurren a la inteligencia artificial para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y acelerar la innovación. Sin embargo, surge una pregunta clave: ¿están las empresas preparadas para gestionar adecuadamente los datos que alimentan estas tecnologías?
A medida que la inteligencia artificial se integra en las organizaciones como una herramienta para la toma de decisiones, la calidad y gobernanza de los datos se consolidan como factores determinantes para su éxito. Sin embargo, la falta de control sobre la información disponible está limitando el desarrollo de estas iniciativas y elevando los riesgos asociados.
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 IA utilizados en la organización, lo que limita su capacidad de control, monitoreo y gestión del riesgo, y puede impactar tanto la seguridad como el cumplimiento normativo.
“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”, afirma Javier Castrillón, gerente regional de ventas en Veeam
Cuando los datos definen el valor de la IA
A medida que las empresas adoptan modelos de lenguaje y desarrollan soluciones de IA personalizadas, se enfrentan a un desafío creciente: gestionar grandes volúmenes de información que incluyen datos redundantes, obsoletos o triviales (ROT).
En muchos casos, estos datos permanecen invisibles dentro de los sistemas, afectando directamente el desempeño de la IA. Esto se traduce en respuestas imprecisas, menor eficiencia operativa y dificultades para escalar proyectos piloto. Además, el acceso sin control a grandes volúmenes de información puede generar nuevos riesgos de seguridad, al concentrar privilegios en sistemas de IA que no cuentan con una adecuada gobernanza de datos.
Visibilidad y control: claves para una IA confiable
Las organizaciones enfrentan la necesidad de fortalecer su estrategia de gestión de datos como base para el desarrollo de iniciativas de IA más seguras y efectivas.
“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”, agregó Castrillón.
Esto implica avanzar hacia modelos que permitan:
- Identificar y reducir datos redundantes, obsoletos o irrelevantes.
- Establecer controles claros sobre las fuentes de información utilizadas por la IA.
- Alinear la gestión de datos con las estrategias de riesgo y cumplimiento.
A medida que la inteligencia artificial gana protagonismo en las organizaciones. Sin una base limpia, visible y gobernada, la IA puede convertirse más en un riesgo que en una ventaja.
Entender qué datos existen, cuáles realmente aportan valor y cómo son utilizados por los sistemas de IA permitirá a las organizaciones no solo optimizar su desempeño, sino también anticiparse a riesgos y responder a futuras exigencias regulatorias.
