La inteligencia artificial (IA) es ya una prioridad en empresas de todas las verticales. En México y el resto de América Latina el debate está cambiando. Los líderes empresariales ya no se preguntan: “¿Podemos implementar IA?”, sino: “¿Está dando resultados?” La novedad se desvanece y las expectativas se intensifican. ¿Cuál es el retorno? ¿Qué valor estamos descubriendo? ¿Qué problemas estamos resolviendo realmente? Pero hay un punto ciego en muchas de estas conversaciones. Mientras las organizaciones se apresuran a adoptar herramientas de IA y a aumentar su capacidad de procesamiento, pocas dedican el tiempo suficiente a solucionar lo que realmente importa: procurar datos ordenados para alimentar esos sistemas.
La realidad es la siguiente: datos desordenados significa IA desordenada. Si una organización tiene cinco versiones del mismo conjunto de datos circulando, almacenadas en diferentes departamentos, y nadie está seguro de cuál es la más precisa o actualizada, no se obtendrá inteligencia, sino ruido.
Y en sectores como la educación ese ruido puede llevar a decisiones desafortunadas. Invertir más recursos computacionales en el problema no servirá de nada; solo llevará a la respuesta equivocada más rápido.
Para que la IA funcione correctamente, se debe hacer el trabajo duro y poco atractivo. Esto es, depurar la información para tener datos ordenados, estandarizarlos y asegurar que todos trabajen con la misma versión de la verdad. Esto implica romper con los silos, establecer reglas claras sobre cómo se gestionan los datos e invertir en los sistemas adecuados para rastrearlos y gestionarlos.
Datos ordenados: cómo gestionarlos
No se trata de una tarea puntual, sino de un cambio de mentalidad. Es como un volante: unos datos ordenados conducen a mejores modelos, que ayudan a tomar decisiones más inteligentes, y esas decisiones generan datos aún más útiles. Pero el volante sólo gira si la información es sólida.
También se debe tomar en serio la responsabilidad de alimentar a la IA con datos ordenados. Esto significa saber de dónde provienen, cómo se han modificado y quién tiene acceso a ellos. Sin esa transparencia, no se puede construir sistemas confiables para los usuarios. Tampoco para los reguladores, los clientes o el público.
Se debe centrar la atención en los cimientos. Porque el verdadero progreso no proviene de adoptar la herramienta más reciente, sino de construir la infraestructura, la mentalidad y la cultura adecuadas para respaldarla.
