Sin datos ordenados y una nube bien integrada, la IA no escala
NewsITe
La inteligencia artificial dejó de ser una promesa para convertirse en una herramienta cotidiana en el mundo corporativo. Sin embargo, el salto de “usar IA” a “ganar plata con IA” sigue siendo el gran escollo. Un relevamiento de McKinsey realizado a mediados de 2025 mostró que el 88% de las compañías ya utiliza IA de manera regular en al menos una función del negocio, pero una porción significativa todavía no logra capturar valor sostenido.
El patrón se repite: cuando la infraestructura tecnológica y la estrategia de datos no están maduras, incluso las iniciativas mejor diseñadas se frenan en pilotos eternos o entregan resultados parciales. En otras palabras, el problema no suele ser la falta de ideas, sino las condiciones de base para que los modelos funcionen en producción, con seguridad, gobernanza y costos controlados.
Dos pilares: nube y datos, sin atajos
Para aprovechar el potencial de la IA, las empresas necesitan fortalecer dos componentes esenciales. El primero es la infraestructura en la nube, idealmente con una alianza sólida con un hiperescalador como AWS, Microsoft Azure o Google Cloud. Aunque muchas organizaciones ya migraron parte de sus sistemas, persisten arquitecturas híbridas (on-premise + cloud) que, si no están bien integradas, generan fricciones que impactan en rendimiento, escalabilidad y tiempos de despliegue.
El segundo pilar es una estrategia de datos integral. Sin inversión real en consolidación, limpieza y estructuración semántica, la IA aprende “mal” o directamente no puede operar con confiabilidad. El valor no está sólo en tener datos: está en tenerlos consistentes, accesibles y trazables.
Data hub y gobernanza: el trabajo menos visible, el más decisivo
Uno de los enfoques más extendidos en grandes organizaciones es el data hub, que permite centralizar e integrar información para distintos sistemas y usuarios, con reglas claras. En ese punto, la gobernanza deja de ser un trámite administrativo y pasa a ser un habilitador estratégico: quién accede a qué, para qué y con qué privilegios determina la calidad —y el riesgo— de cualquier iniciativa de IA.
- Calidad: datos limpios y normalizados reducen errores y sesgos.
- Seguridad: control de accesos y trazabilidad para cumplir normas y auditorías.
- Velocidad: menos tiempo “preparando datos” y más tiempo generando soluciones.
Híbrido, edge computing y socios tecnológicos
Para compañías con infraestructura híbrida existen herramientas para operar entre sistemas locales y la nube sin perder consistencia. A la vez, crece el uso de edge computing, que procesa datos cerca del lugar donde se generan (por ejemplo, plantas industriales, logística o retail) y reduce latencias.
El desafío ya no es “incorporar IA”, sino construir las condiciones para capturar todo su valor.
En todos los casos, no hay una receta única: se necesita diagnóstico, prioridades claras y un socio tecnológico con experiencia para elegir la arquitectura adecuada. La oportunidad está a la vista: muchas empresas ya tienen parte de la base armada, lo que abre una ventana para automatizar procesos, mejorar flujos de trabajo y obtener beneficios rápidos con un ROI medible.
