El papel esencial de los datos en la IA, en un mundo donde la Inteligencia Artificial (IA) promete transformar industrias enteras, el 74% de los datos en las empresas permanece no estructurado, según el informe global “Estado de la Infraestructura de Datos en 2024” realizado por Hitachi Vantara. Este problema no es trivial: los datos de baja calidad pueden llevar a resultados inexactos y erosionar la confianza en los sistemas de IA. La gestión de datos no es solo una cuestión técnica, sino un pilar fundamental para garantizar el éxito de los modelos de IA que buscan optimizar procesos y generar insights valiosos.
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El panorama actual: datos desestructurados y retos de formación
El informe revela que, aunque la IA tiene un enorme potencial, está limitada por la calidad y disponibilidad de los datos. La mayoría de los datos empresariales no están almacenados en bases estructuradas, dificultando su uso efectivo. Además, casi el 50% de los profesionales de TI adquiere habilidades en IA mediante la experimentación, y un 35% recurre al autoaprendizaje. Esto indica una brecha significativa en la capacitación continua, una situación que podría comprometer el avance en este campo.
La importancia de la calidad de los datos
Los datos no estructurados carecen de modelos y estrategias definidas, lo que limita su utilidad para entrenar sistemas de IA. Aunque el crecimiento de los volúmenes de datos superará el 100% para 2026, sin estrategias de gestión adecuadas, los modelos de IA podrían fallar en producir resultados confiables. Según el informe, el 38% de las empresas reconoce que la falta de datos de alta calidad es el principal obstáculo para sus proyectos de IA. La dependencia de datos de mala calidad no solo afecta el rendimiento de la IA, sino también pone en riesgo la confianza del usuario y la toma de decisiones.
Impactos en la seguridad y sostenibilidad
El informe también señala preocupaciones relacionadas con la seguridad. Un 73% de los encuestados teme que la IA pueda ser utilizada por hackers para llevar a cabo ciberataques avanzados. Además, la sostenibilidad es una prioridad emergente en la gestión de datos. Solo el 33% de las empresas prioriza la sostenibilidad en sus proyectos de IA, y apenas un 37% considera el retorno de la inversión (ROI) como un objetivo clave. Este desequilibrio podría generar costos adicionales a largo plazo si las infraestructuras deben ser rediseñadas para cumplir con futuras regulaciones.
La metodología ROT y la colaboración con socios tecnológicos
El manejo de datos redundantes, obsoletos y triviales (ROT, por sus siglas en inglés) es otra preocupación clave. El 28% de los profesionales de TI requiere apoyo en esta área. La colaboración con socios tecnológicos puede ser crucial para abordar este desafío y cerrar la brecha de capacidades. Según el informe, las empresas que trabajan con socios tecnológicos especializados tienen una mayor probabilidad de desarrollar modelos de IA resilientes y efectivos.
El rol de la Nube Híbrida y las infraestructuras escalables
Para enfrentar estos retos, la Nube Híbrida surge como una solución estratégica. Combina la escalabilidad de las nubes públicas con la seguridad y personalización de las nubes privadas, permitiendo a las empresas almacenar y procesar datos de manera eficiente. Esto no solo reduce costos, sino que también maximiza la productividad y asegura la sostenibilidad.
Capacitación continua: un requisito indispensable
La brecha en la formación también es evidente. Aunque la experimentación y el autoaprendizaje son valiosos, no son suficientes. Las empresas deben invertir en programas de capacitación continua que permitan a los profesionales adquirir habilidades avanzadas en IA. Esto no solo mejorará la calidad de los modelos, sino también fortalecerá la competitividad de las empresas.
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Construyendo un futuro basado en datos de calidad
El futuro de la IA depende en gran medida de la calidad y gestión de los datos. Las empresas deben priorizar infraestructuras sostenibles y escalables, así como estrategias de datos robustas. Además, la colaboración con socios tecnológicos y la inversión en capacitación continua son esenciales para garantizar el éxito en un entorno cada vez más competitivo. Con un enfoque integral, la IA podrá cumplir su promesa de transformar la forma en que las organizaciones operan y toman decisiones.
