La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una curiosidad a una prioridad empresarial. 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 empresas 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 limpios 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 salud ese ruido puede llevar a decisiones arriesgadas. 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 limpios, 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.
Gestionar los datos limpios
No se trata de una tarea puntual, sino de un cambio de mentalidad. Es como un volante: unos datos limpios 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 los datos limpios. 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.
