La conversación sobre inteligencia artificial en México se ha centrado en modelos y asistentes, pero se olvida un aspecto fundamental: la preparación de los datos para generar valor real. Un reciente estudio revela que el 88% de las organizaciones en el país consideran que los datos son clave para su estrategia de inteligencia artificial, y que la seguridad de esta información es inseparable de su ventaja competitiva.
Sin embargo, existe una paradoja: el 71% de las organizaciones mexicanas no logra convertir sus datos en información valiosa en tiempo real. Los principales retos para la gestión de datos en el contexto de IA generativa son la privacidad y seguridad de la información, la disponibilidad limitada de datos, el manejo de datos desordenados o incompletos, la falta de experiencia interna en ciencia de datos e inteligencia artificial, y el cumplimiento normativo en el manejo de datos sensibles. Esto significa que las empresas mexicanas saben que los datos son su ventaja competitiva, pero no pueden utilizarlos de manera efectiva.
La inteligencia artificial no funciona en el vacío, depende directamente de la información que puede consultar, interpretar y utilizar con confianza. Un modelo de IA entrenado con información fragmentada no toma mejores decisiones, solo las toma más rápido, pero igual de mal. La señal más clara de un problema de datos no es técnica, es operativa, y se refleja en la duplicación de reportes, la variación de indicadores, la dependencia de procesos manuales y la falta de confianza en los números.
Para resolver este problema, las organizaciones deben tomar una decisión sobre cómo gobernar su información, ordenar primero y escalar después. Un caso reciente en el sector industrial mexicano ilustra esta lógica, donde una empresa identificó que su verdadero desafío no era adoptar IA de inmediato, sino conectar información dispersa entre sistemas empresariales. Esto requiere una inversión en la gestión de datos, no solo en IA. La clave para el éxito de la inteligencia artificial en México es la preparación y el gobierno de los datos, no solo la adopción de modelos y tecnologías.
