La clave para desbloquear el potencial de GenAI: Preparación de datos

Cuando MIT destacó recientemente que el 95% de los pilotos de inteligencia artificial generativa (GenAI) no avanzan hacia la producción, el hallazgo hizo titulares y generó preocupaciones sobre la obtención de valor a largo plazo. Para algunos, esto sugiere que GenAI está sobrevalorado o prematuro, lo que lleva a los ejecutivos a ser cautelosos al invertir.

Como con cualquier estadística, la realidad es más compleja. El informe State of Data4AI Report 2025 de Wipro examinó las estrategias de datos, la madurez y los patrones de adopción de las empresas. La conclusión es clara: el principal determinante del valor de GenAI es la madurez de los activos y sistemas de datos que lo impulsan, y no la tecnología en sí.

Las organizaciones que tienen programas de gobernanza sólidos están avanzando en los pilotos hacia la producción y capturando un valor empresarial medible. Aquellos que carecen de estas bases están luchando. La tasa de fracaso depende menos de la eficacia intrínseca de GenAI y más de si los datos están listos.

Por qué la preparación de datos es el factor principal en el éxito de la IA

El informe reciente de MIT destaca el desafío significativo de transitar los pilotos de GenAI hacia la producción. Si bien la innovación es estándar, la implementación amplia y de impacto sigue siendo rara.

Este desafío no es exclusivo de GenAI. Solo el 14% de las organizaciones en todas las formas de IA han logrado la madurez de datos necesaria para la escala. El éxito depende más de la gobernanza, la integración y la calidad de los datos que de las herramientas o modelos avanzados.

Esto no se trata simplemente de tecnología. El éxito depende de estrategias de datos claras, políticas de gobernanza establecidas y una fuerte colaboración entre los equipos técnicos y empresariales. Las organizaciones que invierten en estas áreas convierten la IA de experimentos aislados en motores de transformación; aquellas que descuidan la preparación de datos encontrarán que incluso las herramientas de IA más avanzadas luchan por alcanzar los objetivos empresariales. En última instancia, la adopción de IA es tan importante para las personas, los procesos y las bases de datos como para los algoritmos y la infraestructura.

Por qué la mayoría de las empresas tropiezan: La brecha de madurez de datos

Si bien GenAI tiene un gran potencial, la mayoría de las iniciativas de IA empresariales no logran un impacto significativo debido a la insuficiente madurez de los datos en toda la organización. Los datos deben considerarse como un activo cuidadosamente gestionado. Establecer marcos de gobernanza unificados, asignar administradores de datos y asegurarse de que todos los equipos contribuyan a un grupo de datos son fundamentales. Mejorar la eficacia operativa y la precisión del modelo depende de combinar información de sistemas dispares y refinarla regularmente para mejorar la calidad.

Las empresas con arquitecturas maduras, una gobernanza de alta calidad y estrategias de IA proactivas, denominadas “Líderes”, superan significativamente a sus pares. Estas empresas mueven GenAI hacia la producción, lo integran en procesos básicos y entregan resultados medibles.

Abordar GenAI a escala: Estrategias basadas en datos detrás de los líderes de la industria

Escalando GenAI significa abordar los desafíos de datos desde el principio. Diagnostique la fragmentación de los datos e invierta en repositorios unificados y de calidad para el entrenamiento y la implementación.

Otra clave es la gobernanza robusta. Asigne administradores de datos en departamentos para la rendición de cuentas y la integridad. Considere contratar consultores externos y utilizar marcos establecidos para incorporar las mejores prácticas y el cumplimiento desde el principio. Por ejemplo, una empresa global de bienes de consumo logró un ROI medible al unificar los datos de los consumidores, avanzar en la gestión de datos a través de la colaboración empresarial y técnica, y mejorar gradualmente. Esto llevó a una mejor adquisición de clientes y marketing dirigido, con resultados rastreados a lo largo de la transformación.

Este ejemplo muestra que las empresas que escalan GenAI y logran un valor empresarial medible tratan la madurez de los datos como la clave de la innovación. Dominar la integración de datos, la gobernanza y el uso a nivel empresarial desbloquea el impacto comercial de GenAI. Este es el argumento central para realizar el potencial de GenAI.

Cómo los líderes de datos entregan resultados reales

La promesa de GenAI es enorme, sin embargo, muchos fracasos ocultan el hecho de que muchos “Líderes” han hecho un trabajo excelente en dominar la madurez de los datos. La clave es que estas empresas adoptan un enfoque basado en datos, apuntando a desafíos críticos para el negocio.

La implementación exitosa de GenAI comienza con bases de datos sólidas, información centralizada y limpia, y una gobernanza robusta. Al centrarse en necesidades empresariales como logística, calidad o revisión de documentos, las organizaciones aseguran que sus esfuerzos de IA produzcan resultados.

Tratar los datos como un activo estratégico requiere una inversión continua y una propiedad compartida entre equipos. La colaboración refina los conjuntos de datos, valida los resultados y mejora los procesos, impulsando ahorros de costos, productividad aumentada y toma de decisiones informada. Esto convierte la IA de un experimento costoso en un motor empresarial.

Cómo los líderes empresariales pueden generar resultados tangibles

Los líderes empresariales deben seguir estos cuatro pasos al implementar GenAI.

• Evalúe el estado actual de los datos y la tecnología en toda la organización.
• Priorice el establecimiento de la gobernanza, la rendición de cuentas clara y el uso de tecnología escalable para que los equipos empresariales y técnicos puedan trabajar desde una base unificada.
• Centralice y actualice los datos, asegurando su alineación continua con los objetivos empresariales.
• Empodere a los equipos con herramientas y conocimientos para impulsar mejoras medibles.

Los líderes que tratan la gobernanza de datos como infraestructura central lograrán una transformación, mientras que aquellos que demoran se quedarán atrás. La clave es invertir en soluciones tecnológicas que ofrezcan una gobernanza sólida, propiedad compartida entre equipos y disciplina de procesos. Esto va muy lejos hacia cambiar a las organizaciones de pilotos desconectados a un valor empresarial general. Avanzar paso a paso establece las bases para GenAI, que entrega resultados empresariales y pone a su empresa en una mejor posición para aprovechar los beneficios de la próxima ola de innovación.