A medida que la Inteligencia Artificial remodela las industrias, muchas empresas se encuentran en una encrucijada crítica: cómo pasar de la experimentación de la IA a una transformación escalable y con impacto. El camino es desafiante, con escollos comunes relacionados con la preparación de los datos, FinOps, la gobernanza y la implementación.
En este artículo, exploramos los componentes fundamentales para el éxito en la adopción y ampliación de la IA, extraídos de la experiencia práctica en el asesoramiento a empresas sobre la integración de datos, analítica e IA.
Innovación y el futuro de la IA
¿Cuáles son las tendencias y tecnologías emergentes que redefinirán la forma en que las organizaciones abordan la IA en el futuro?
Enfoques y Técnicas:
Las metodologías, procesos y modelos están cambiando.
DataOps, MLOps y AIOps ahora van de la mano.
Fundamentos de Datos e IA:
Los datos preparados para la IA son críticos para permitir la IA a escala.
La confianza en la IA se deriva, en primer lugar, de la calidad, la gobernanza y el linaje de los datos utilizados para alimentar la IA.
Las arquitecturas de datos están evolucionando para incorporar la IA por defecto.
Los equipos de gobernanza de datos tendrán el mandato de priorizar la gobernanza de datos semiestructurados y no estructurados.
Prioridad creciente en la semántica.
Inteligencia en las decisiones:
La analítica se vuelve perceptiva mediante el uso de agentes de IA (analítica agéntica).
La mayoría de las decisiones de negocio serán aumentadas por la IA pronto.
La analítica de autoservicio se está redefiniendo por completo.
Inteligencia Artificial:
La IA y la IA generativa (genAI) abren un mundo de nuevas posibilidades, pero la ampliación (scale-up) es difícil (costos, datos, confianza).
Aumento pronunciado de los modelos pequeños (específicos para tareas) y de los enfoques combinatorios (IA compuesta) frente a los LLM de propósito más general.
IA Agéntica:
Están emergiendo ahora las FinOps relacionadas con la IA.
¿Qu é significa estar realmente preparado para la IA?
La preparación para la IA (AI readiness) es mucho más que implementar algoritmos: se trata de comprender el papel fundamental de los datos, las personas y los procesos para posibilitar una diferenciación estratégica impulsada por la IA. En otras palabras, se trata de comprender la estrecha conexión entre:
IA y datos: los datos alimentan a la IA, la IA alimenta a los datos. Según Gartner (2025), para 2027, las organizaciones que prioricen la semántica en los datos preparados para la IA aumentarán la precisión de sus modelos de IA Generativa hasta en un 80% y reducirán los costos en un 60%.
Personas y competencias: la alfabetización en datos e IA es esencial para adoptar con éxito una cultura basada en datos y desplegar una estrategia de IA de manera efectiva.
Gobernanza de datos y modelos: asegura que sus activos de datos estén alineados con los objetivos empresariales, se obtengan de forma ética y sean rentables.
La verdadera madurez de la IA significa integrar la IA en las funciones organizativas centrales de la alta dirección (C-suite) para ofrecer una ventaja competitiva a largo plazo, aprovechando múltiples técnicas y enfoques (IA generativa, aprendizaje automático, analítica avanzada, enfoques de agentes) para marcar una diferencia.
Por qué importan los datos preparados para la IA
En pocas palabras, sin datos, no hay IA. De hecho, a pesar de los tremendos avances en los algoritmos, el verdadero diferenciador estratégico para que las empresas sean competitivas reside en sus datos, no en los algoritmos compartidos utilizados por todos. Entonces, ¿cómo pueden las empresas seguir siendo competitivas si todos usamos los mismos enfoques de IA? Simplemente implementar la IA en cualquier lugar no es la respuesta. Ciertamente puede ayudar a acelerar y automatizar ciertas tareas empresariales, pero el verdadero valor reside en aplicar técnicas de IA a los datos propios de una empresa. Los datos son ahora más importantes que nunca en la era de la IA.
Los datos preparados para la IA combinan la gestión de datos tradicional con prácticas y requisitos específicos de la IA. Herramientas y marcos prácticos como la catalogación de datos, el seguimiento del linaje y la generación de datos sintéticos son necesarios para mejorar la madurez de los datos para la IA. Esto último a menudo falta para que las organizaciones puedan comenzar su camino de transformación de la IA.
Por lo tanto, no sorprende que la mayoría de las empresas fracasen después de la fase piloto porque sus datos no están listos para la IA. La verdadera preparación para la IA implica identificar, filtrar y preparar solo los conjuntos de datos más relevantes, no simplemente alimentar todo a un modelo. Este cambio es fundamental. Las herramientas tradicionales de inteligencia empresarial (BI) dependían de datos estructurados. En la era de la IA, las empresas deben procesar y gobernar datos multiestructurados: texto, imágenes, audio, video y documentos para aprovechar la IA a su máximo potencial.
No solo eso, sino que otros desafíos comunes en la implementación de la IA incluyen:
Costo: los proyectos de IA pueden volverse rápidamente demasiado costosos al intentar escalarse, lo que a menudo lleva al abandono de muchos proyectos de IA después de la fase inicial.
Alfabetización en IA y datos: Falta de comprensión y de una cultura basada en datos dentro de las organizaciones, especialmente en el nivel ejecutivo (C-level).
Calidad de los datos y silos de datos: los datos para alimentar la IA no son confiables ni siempre precisos, y están dispersos en múltiples fuentes de datos, todas construidas pensando en su objetivo individual y no en los objetivos globales de la empresa.
Analítica agéntica y decisiones basadas en datos
¿Qué es la Analítica Agéntica?
La analítica agéntica se refiere a la analítica impulsada por agentes de IA autónomos capaces de interpretar datos y generar contexto.
Mientras que la analítica tradicional se centra en "lo que pasó", la analítica agéntica aporta la comprensión contextual, una pieza que falta en las plataformas de BI actuales.
Con el auge de esta capa ahora contextual, se nos permite pasar a la era de la analítica perceptiva. Con el hecho de que estos agentes de IA ahora pueden comparar múltiples escenarios contextuales, los modelos pueden ofrecer decisiones más informadas, ayudando aún más a los responsables ejecutivos a tomar las mejores decisiones para su empresa.
¿Qué significa esto para los CDOs?
Para un Director de Datos (CDO), la IA agéntica impactará en sus modelos operativos de múltiples maneras:
Modernización del Modelo Operativo
Integra agentes autónomos en tu ciclo de vida de datos: ingesta, comprobaciones de calidad, catalogación, linaje y enriquecimiento de metadatos.
Reduce la carga de trabajo manual en la administración de datos, liberando talento para centrarse en tareas de gobernanza e innovación de alto valor.
Permite productos de datos dinámicos en una arquitectura data mesh o federada al automatizar la monitorización, la aplicación de contratos y la gestión de acuerdos de nivel de servicio (SLA).
Gestión de CapEx vs. OpEx
Optimización de CapEx (Gasto de Capital)
En lugar de una gran inversión inicial en automatización a medida o plataformas rígidas, la IA agéntica te permite utilizar agentes modulares y adaptables que escalan con la demanda del negocio. Esto significa menores costos fijos de infraestructura y desarrollo.
Optimización de OpEx (Gasto Operativo)
Los agentes pueden optimizar continuamente el gasto en la nube (por ejemplo, ajustando automáticamente las consultas en la plataforma de datos, monitorizando los costos de las pipelines en herramientas de orquestación de datos, optimizando las programaciones de actualización de informes/paneles), actuando efectivamente como "copilotos financieros" para tu patrimonio de datos.
Resumen: Como CDO, la IA agéntica te da una palanca para escalar tu modelo operativo sin escalar proporcionalmente tu base de costos. Te ayuda a gestionar el CapEx (al reducir la necesidad de inversiones iniciales en automatización monolítica) y el OpEx (al automatizar la monitorización y optimización continuas). Todo esto se logra sin debilitar tu postura de seguridad, ya que los propios agentes pueden integrarse en tu marco de gobernanza, actuando como garantes de cumplimiento continuo.
El Rol Estratégico de la Gobernanza de Datos e IA
Por qué la gobernanza es innegociable
La gobernanza de datos e IA asegura que tus activos de datos estén alineados con los objetivos empresariales, se obtengan de forma ética y sean rentables. Actúa como el puente entre la innovación y la mitigación de riesgos. A medida que las iniciativas de IA escalan, la gobernanza se convierte en la columna vertebral de la implementación responsable.
Imperativos clave de la gobernanza:
Validar la relevancia y preparación de los datos.
Alinear las políticas de datos con los objetivos empresariales.
Mantener la calidad de los datos bajo control para mitigar los riesgos de resultados de IA no confiables.
En Keyrus, recomendamos construir modelos de gobernanza adaptativos que soporten tanto el control como la agilidad utilizando marcos como DataOps o IA Responsable. ¿Buscas un experto en datos para ayudarte con esto? Contáctanos para una consulta de datos e IA.
Definiendo una Estrategia Sólida de Datos e IA
Una estrategia de datos e IA con visión de futuro debe ir más allá de las elecciones tecnológicas. La verdadera integración de la IA no se detiene en simplemente desplegar un modelo. Significa construir un enfoque combinatorio de la IA, para crear una verdadera ventaja competitiva. Una que sea única para tu organización, tus necesidades y tus datos. Debe incluir:
Visión y Alineación: ¿Cuál es el objetivo futuro y se alinea con los diversos objetivos del resto de las funciones de negocio?
Valor e Impulsores: ¿Cómo medirás el valor de una iniciativa de IA y si es factible para una adopción rápida y escalable?
Adopción y Riesgo: ¿Cómo puedo transformar mi estrategia de datos y analítica para que incluso los usuarios no técnicos puedan ser usuarios operativos? ¿Cuáles son los riesgos y cómo se mitigarán?
A día de hoy, los Directores de Datos y Analítica (CDAOs) están ascendiendo en roles de liderazgo, sin embargo, el 49% de los líderes altamente involucrados en IA reportan que sus organizaciones tienen dificultades para estimar y demostrar el valor de la IA — Gartner 2025. Este desafío a menudo se debe a la falta de alfabetización en IA dentro de una empresa o a la falta de una cultura basada en datos.
Aquí es donde Keyrus puede ayudar: acompañando a nuestros clientes a invertir sabiamente en IA mediante:
Evaluación de su madurez de datos actual y preparación para la IA.
Construcción de una hoja de ruta prioritaria para un viaje efectivo de transformación de la IA.
Proporcionar nuestra experiencia en datos e IA para implementar la hoja de ruta, dar orientación sobre la arquitectura y las inversiones en tecnología correctas, así como definir los marcos necesarios para un despliegue exitoso.
Mejorar su cultura interna basada en datos y la alfabetización en IA a través de la capacitación.
Un consejo para principiantes en IA
Empieza por preparar tus datos: datos listos para la IA. Sin datos limpios, estructurados y gobernados, los proyectos de IA fracasarán al intentar escalar o proporcionar valor.
Tu mentalidad debe ser:
Estratégica, no táctica
A largo plazo, no oportunista
Los datos primero, no el modelo primero
Reflexiones Finales
El futuro de la IA empresarial no reside en casos de uso aislados o demos llamativas, sino en una transformación sistémica, basada en datos, respaldada por la gobernanza, la estrategia y la colaboración interfuncional.
En Keyrus, guiamos a las organizaciones a través de cada etapa de la madurez de los datos y la IA, desde la definición de una visión clara hasta la entrega de valor operativo.
¿Estás preparado para hacer que tus datos verdaderamente importen? Contáctanos
F.A.Q
¿Qué es la IA Agéntica y cuál es su relación con el modelo operativo del CDO?
Para un Director de Datos (CDO), el modelo operativo se construye en torno al equilibrio entre la gobernanza de datos, la entrega de insights (conocimientos), la adopción de tecnología y la habilitación del negocio. La IA agéntica le proporciona una palanca para escalar su modelo operativo sin escalar proporcionalmente su base de costos. Le ayuda a gestionar el CapEx (Gasto de Capital) (al reducir la necesidad de inversiones iniciales en automatización monolítica) y el OpEx (Gasto Operativo) (al automatizar la monitorización y la optimización continuas). Todo esto se logra sin debilitar su postura de seguridad, porque los propios agentes pueden ser integrados en su marco de gobernanza, actuando como garantes de cumplimiento continuo.
How do I align an AI-ready strategy to business objectives?
Correctly aligning AI and data, people and competences and data governance along side business objectives will require robust frameworks, such as establishing a Data & AI Council to bridge IT, business, and analytics teams. Keyrus experts can help you identify and define the right framework to successfully implement your AI-ready strategy, adapted to your business needs.
¿Cuáles son los desafíos comunes en el despliegue de la IA?
Establecer comités de FinOps patrocinados por el CDO, invertir en programas de alfabetización de datos o desplegar arquitecturas data mesh pueden ser soluciones efectivas para mantener los costos bajo control, impulsar una cultura basada en datos y garantizar la calidad de los datos a través de múltiples fuentes de datos.
¿Cuáles son los principales conceptos erróneos sobre la IA que crean obstáculos para las empresas en su camino hacia la transformación?
Demasiadas organizaciones confunden la IA de nivel de consumidor (como ChatGPT en casa) con la complejidad de construir sistemas de nivel empresarial. La IA empresarial requiere: - Gobernanza - Calidad de los datos - Seguridad - Integración con sistemas heredados (legacy systems)