El secreto para dejar de improvisar con inteligencia artificial

El texto escrito por Javier Costa el 16 de Agosto del 2025 en Ciudad de México, aborda la importancia de la calidad y la gestión de los datos como un paso fundamental antes de la implementación de la inteligencia artificial (IA). El autor argumenta que muchas empresas se centran en la tecnología de IA sin prestar suficiente atención a la preparación y el orden de sus datos, lo cual puede llevar a resultados ineficientes e incluso al fracaso de los proyectos de IA.

Un dato importante del resumen es que el 30% de los proyectos de IA generativa son abandonados debido a la mala calidad de los datos.

📝 Puntos clave

• Las empresas deben priorizar la calidad, estructura y gobernanza de sus datos antes de implementar IA.
• Acumular datos sin dirección es ineficiente; es crucial saber qué buscar y para qué.

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• Un estudio de IBM reveló que el 27% de los líderes empresariales desconocen la cantidad de fuentes de datos que tienen.
• Las inconsistencias en los datos causan el 40% de las operaciones fallidas en el sector de servicios financieros.
• La preparación de datos debe ser una práctica continua, no un proyecto puntual.
• Las organizaciones con altos estándares de calidad de datos mejoran la precisión de sus modelos predictivos entre un 15% y un 20%.
• Según Gartner, el 30% de los proyectos de IA generativa fracasan por la mala calidad de los datos.
• Experian Data Quality indica que una empresa pierde, en promedio, el 12% de sus ingresos debido a datos inexactos.
• La claridad sobre lo que se quiere resolver es más importante que la cantidad de tecnología disponible.

Lo malo y lo bueno 👎👍

¿Cuál es el aspecto más negativo que se puede extraer del texto?

La falta de atención a la calidad de los datos antes de implementar IA puede llevar a proyectos fallidos y pérdidas económicas significativas para las empresas. El hecho de que un porcentaje tan alto de proyectos de IA generativa sean abandonados debido a este problema subraya la necesidad urgente de un cambio de enfoque.

¿Cuál es el aspecto más positivo que se puede extraer del texto?

El texto destaca la importancia de la preparación de los datos como una inversión que, a largo plazo, genera ahorros y mejora la eficiencia operativa. Al priorizar la calidad y la estructura de los datos, las empresas pueden tomar decisiones más informadas, automatizar procesos con confianza y ofrecer una mejor experiencia al cliente, lo que impacta positivamente en sus resultados.