El nuevo rol del dato en la era de la IA: del soporte operativo al motor de crecimiento

Las empresas que están liderando hoy sus mercados no lo hacen únicamente por tener mejores productos o más tecnología. Su verdadera ventaja competitiva está en cómo convierten sus datos en decisiones listas para ejecutarse, potenciadas por inteligencia artificial (IA). En este nuevo escenario, el dato deja de ser un insumo técnico para convertirse en el activo estratégico más determinante del negocio.

Sin embargo, aunque el discurso sobre IA está en todos lados, la realidad es más compleja: una gran parte de las organizaciones aún no cuenta con las capacidades necesarias para convertir sus datos en resultados reales de negocio. Existe una brecha clara entre el potencial de la IA y la madurez de los ecosistemas de datos que deben alimentarla.

De acumular información a activar resultados

Durante años, muchas empresas se enfocaron en recolectar grandes volúmenes de datos con la promesa de “usarlos algún día”. Hoy esa lógica ha quedado obsoleta. Las organizaciones más avanzadas han entendido que no se trata de tener más datos, sino de utilizar los datos correctos con un propósito definido: mejorar ingresos, optimizar costos, reducir riesgos o transformar la experiencia del cliente.

Las áreas de datos ya no pueden operar de forma aislada. La estrategia de información debe estar íntimamente ligada a la estrategia del negocio, alineada con tecnología, seguridad, operaciones y finanzas. Cuando esto sucede, la IA deja de ser un experimento y se convierte en un habilitador directo de resultados medibles.

Escalar la IA exige llevarla al dato, no al revés

Uno de los mayores cambios en la arquitectura moderna de datos es que la IA ya no obliga a centralizar toda la información en un solo lugar. Hoy, las organizaciones más maduras están optando por llevar la inteligencia artificial hacia donde viven los datos, sin moverlos de forma innecesaria, reduciendo costos, latencia y riesgos de seguridad.

Este enfoque permite:

• Integrar datos estructurados y no estructurados.

• Automatizar la lectura de documentos, correos, imágenes y llamadas.

• Proveer a los modelos de IA del mismo contexto rico que tendría un analista humano.

• Acelerar la adopción sin frenar la operación.

La escalabilidad ya no depende solo de infraestructura, sino de una arquitectura flexible, interoperable y preparada para automatización inteligente.

La resiliencia del dato se vuelve un factor crítico

Cuando la IA entra en juego, los errores de datos ya no se limitan a reportes incorrectos: pueden amplificarse a gran escala. Si los datos son incompletos, inconsistentes o están sesgados, la IA también lo estará.

Por ello, las organizaciones líderes están fortaleciendo sus:

• Políticas de calidad de datos.

• Esquemas de gobierno y trazabilidad.

• Controles de acceso y compartición segura.

• Modelos de supervisión de IA.

La confianza en la IA no se construye únicamente con modelos avanzados, sino con canales de datos robustos, auditables y resilientes.

Democratizar el dato: llevar la inteligencia a cada rol

Tener datos de alta calidad no genera valor si solo unos cuantos pueden acceder a ellos. Las empresas más avanzadas están impulsando una democratización responsable del dato, donde colaboradores de distintas áreas pueden consultar, analizar y decidir con información confiable desde interfaces unificadas.

Esto está generando un cambio profundo:

• Decisiones más rápidas en el frente operativo.

• Mayor autonomía en equipos comerciales, financieros y de servicio.

• Uso de asistentes de IA para análisis en tiempo real.

• Cultura organizacional basada en evidencia.

No obstante, esta apertura exige nuevas capacidades: alfabetización en datos, nuevas funciones especializadas y una gestión del talento mucho más dinámica que la tradicional.

El verdadero diferenciador: los datos propios y del ecosistema

A medida que los modelos de IA se vuelven cada vez más accesibles para todos, la ventaja deja de estar en la tecnología y se traslada al valor único de los datos. Los datos propios de cada organización, clientes, operaciones, mercado, comportamiento,  se convierten en el insumo irrepetible que ninguna competencia puede copiar.

Además, las empresas están ampliando su capacidad analítica mediante:

• Alianzas estratégicas de datos.

• Integraciones con socios del ecosistema.

• Productos de datos orientados al negocio.

• Monetización inteligente de información anonimizada.

La combinación entre datos propios y datos del ecosistema es el origen de nuevas fuentes de ingresos, eficiencia y crecimiento sostenido.

Las organizaciones que están logrando mayores retornos con IA comparten un mismo patrón: han dejado de ver los datos como un insumo técnico y los han convertido en un activo económico estratégico. Han alineado su estrategia de datos con los objetivos de negocio, han invertido en arquitecturas escalables, han fortalecido su gobierno de la información y han llevado la inteligencia a cada rincón de la organización.

En esta nueva etapa, la IA no multiplica lo que existe, potencia solo lo que está bien construido. El verdadero multiplicador no es el algoritmo: es la calidad, la gobernanza y el propósito del dato.

Por Ana de la Luz