Cada vez más organizaciones recurren a la inteligencia artificial (IA) para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y acelerar la innovación. Sin embargo, surge una pregunta clave: ¿están las empresas preparadas para gestionar adecuadamente los datos que alimentan estas tecnologías?
A medida que la inteligencia artificial se integra en las organizaciones como una herramienta clave para la toma de decisiones, la calidad y gobernanza de los datos se consolidan como factores determinantes para su éxito. Sin embargo, la falta de control sobre la información disponible está limitando el desarrollo de estas iniciativas y elevando los riesgos asociados.
En el Día de la Apreciación de la IA, expertos advierten que la falta de visibilidad sobre la información y las identidades de IA está limitando su desarrollo y aumentando los riesgos operativos, de seguridad y cumplimiento.
De acuerdo con el Informe sobre la confianza y la resiliencia de los datos 2026 de Veeam, el 42% de las empresas afirma tener una visibilidad limitada de todas las herramientas o modelos de IA utilizados en la organización, lo que limita su capacidad de control, monitoreo y gestión del riesgo, y puede impactar tanto la seguridad como el cumplimiento normativo.
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El reto de los datos en la IA
- El éxito a futuro: El valor real de la IA no depende solo de la tecnología, sino de la gobernanza de sus datos. Poner la información en orden hoy es clave para crecer de forma segura.
- El problema oculto: Las empresas acumulan grandes volúmenes de datos redundantes, obsoletos o triviales (ROT) que dañan el rendimiento de la IA, provocando respuestas imprecisas y menor eficiencia.
- Riesgos de seguridad: El acceso sin control a demasiada información, sumado a una mala gobernanza, genera puntos ciegos y concentra privilegios peligrosos en los sistemas de IA.
- La clave es la visibilidad: Antes de escalar cualquier proyecto de IA, las organizaciones necesitan saber qué datos tienen, cuál es su calidad y cómo se están utilizando.
- Estrategia necesaria: Es fundamental limpiar la información irrelevante, controlar las fuentes que alimentan a la IA y alinear todo con las normativas de riesgo y cumplimiento.
- Herramientas de apoyo: Plataformas de análisis como Veeam ONE ayudan a mapear los datos de la empresa, detectar anomalías y asegurar que la IA trabaje con información limpia y precisa.
“La IA no genera conocimiento por sí sola; depende completamente de la calidad de los datos que consume. Sin una base confiable, los resultados pueden ser inexactos y, en algunos casos, representar un riesgo para la organización.”
Javier Castrillón, gerente regional de ventas en Veeam
Contenido generado con IA y editado por el equipo editorial.
Foto: Veeam.