La calidad de los datos limita el potencial de la IA empresarial

La efectividad de la inteligencia artificial en las empresas depende más de la calidad de los datos que de la tecnología utilizada, según advierten expertos y estudios recientes. Aunque las organizaciones aceleran su adopción para analizar información, automatizar tareas y apoyar decisiones, los resultados pueden verse comprometidos cuando la IA trabaja con información incompleta, duplicada o desactualizada.

Un mismo término puede tener significados distintos según el departamento, lo que genera interpretaciones erróneas. Por ejemplo, la palabra "ventas" puede referirse a pedidos recibidos, productos entregados, facturas emitidas, ingresos reconocidos o pagos cobrados. Si no existe una definición compartida entre áreas como Ventas, Finanzas o Servicio, la IA podría generar respuestas técnicamente correctas pero inútiles para el negocio.

"La inteligencia artificial empresarial no puede operar de manera confiable con datos sin contexto", explicó Cristóbal Vergara, director de la región Andina, Centroamérica y Caribe de SAP.

Según Vergara, antes de permitir que un agente de IA recomiende o ejecute una acción, las empresas deben garantizar que comprenda el significado de los datos, sus relaciones y las reglas que debe seguir. Sin este paso previo, el riesgo de errores operativos aumenta significativamente.

Brecha entre adopción y gobernanza

El estudio Caracterización del Sector TIC Costa Rica 2025, realizado por PROCOMER con una muestra de 86 empresas, reveló que el 76 % utiliza herramientas de IA generativa o agentes digitales en sus operaciones. Sin embargo, apenas el 9 % cuenta con políticas formales para gobernar su uso, lo que indica que la implementación avanza más rápido que los marcos de control necesarios.

Este desequilibrio se vuelve crítico cuando la IA pasa de analizar a ejecutar procesos. Un error en un reporte puede corregirse antes de una decisión, pero un agente de IA actuando con datos incorrectos podría modificar registros, enviar comunicaciones equivocadas, priorizar tareas inadecuadas o activar procesos automatizados con consecuencias reales.

Desafíos de la fragmentación de datos

Otro obstáculo importante es la dispersión de la información entre sistemas desconectados. Un mismo cliente puede aparecer con nombres diferentes en Ventas, Finanzas y Servicio, mientras que una dirección podría estar actualizada en una aplicación y desactualizada en otra. Cuando la IA utiliza estos datos fragmentados, puede generar previsiones erróneas, seleccionar proveedores incorrectos, aplicar políticas obsoletas o incluso actuar sobre el cliente equivocado.

Para mitigar estos riesgos, SAP recomienda que las organizaciones, antes de escalar el uso de la IA, realicen las siguientes acciones:

• Determinar si existe una definición común de los principales indicadores empresariales
• Identificar y eliminar registros duplicados de clientes y proveedores
• Conocer el origen y el historial de modificaciones de sus datos
• Establecer claramente quién puede consultar o modificar cada tipo de información
• Garantizar que las recomendaciones importantes de la IA puedan ser explicadas, auditadas y comprendidas por los responsables

La inteligencia artificial puede acelerar el análisis y facilitar la ejecución de tareas, pero su adopción obliga a las empresas a enfrentar inconsistencias que, durante años, permanecieron ocultas entre sistemas desconectados y procesos manuales. Garantizar la calidad, el contexto y la gobernanza de los datos no es opcional: es un requisito fundamental para que la IA genere valor real y confiable en el entorno empresarial.