{"id":83047,"date":"2026-11-03T08:00:00","date_gmt":"2026-11-03T07:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/entelgy.com\/?p=83047"},"modified":"2026-10-29T10:08:39","modified_gmt":"2026-10-29T09:08:39","slug":"ai-ready-data-estan-realmente-preparados-los-datos-de-las-empresas-para-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/entelgy.com\/en\/actualidad-es\/ai-ready-data-estan-realmente-preparados-los-datos-de-las-empresas-para-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"AI-Ready Data: \u00bfest\u00e1n realmente preparados los datos de las empresas para la inteligencia artificial?\u00a0"},"content":{"rendered":"\n

La adopci\u00f3n de inteligencia artificial avanza r\u00e1pidamente, pero disponer de tecnolog\u00eda no es suficiente. La calidad, el gobierno y la preparaci\u00f3n de los datos son fundamentales para transformar las inversiones en IA en resultados de negocio.\u00a0<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Por Daniela Ongaro, Data & AI Manager\u00a0de Entelgy<\/em><\/p>\n\n\n\n

La inteligencia artificial avanza, \u00bfy nuestros datos?<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Muchas organizaciones ya utilizan IA generativa, asistentes inteligentes o modelos predictivos para mejorar sus procesos, automatizar tareas y facilitar la toma de decisiones. Al poner en marcha estas iniciativas, aparecen dificultades que no siempre se hab\u00edan previsto: informaci\u00f3n desactualizada, fuentes dispersas o dudas sobre qu\u00e9 datos pueden utilizarse y bajo qu\u00e9 condiciones. Son problemas que obligan a plantear una pregunta desde el inicio: \u00bfest\u00e1n los datos de las organizaciones preparados para aprovechar estas tecnolog\u00edas? <\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan una encuesta de Gartner cuyos resultados se publicaron en febrero de 2025, el 63 % de las organizaciones encuestadas no dispone de pr\u00e1cticas adecuadas de gesti\u00f3n de datos para la inteligencia artificial o desconoce si cuenta con ellas. Este dato refleja la distancia que existe entre la adopci\u00f3n de IA y la capacidad de gestionar la informaci\u00f3n que necesita para funcionar. Las herramientas evolucionan con rapidez, mientras que resolver las carencias de los datos exige revisar procesos, establecer responsabilidades y mantener un trabajo que a menudo recibe menos atenci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Podemos incorporar soluciones cada vez m\u00e1s sofisticadas, pero los datos incompletos, inconsistentes o sin contexto seguir\u00e1n condicionando sus resultados. Adem\u00e1s, la velocidad y el alcance de la IA pueden amplificar problemas que antes quedaban limitados a un informe, una aplicaci\u00f3n o un departamento. <\/p>\n\n\n\n

Tener datos no significa tener datos preparados para IA<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Durante a\u00f1os, las organizaciones han invertido en almacenar, integrar y explotar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n. Los tradicionales Data Warehouses conviven hoy con arquitecturas cloud, Data Lakes, Lakehouses y plataformas de datos cada vez m\u00e1s completas. Estas inversiones aportan capacidades importantes, aunque una arquitectura moderna no garantiza que la informaci\u00f3n est\u00e9 preparada para cualquier aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial. <\/p>\n\n\n\n

Es aqu\u00ed donde adquiere relevancia el concepto AI-Ready Data<\/strong>. Hablamos de datos que re\u00fanen las condiciones de calidad, disponibilidad, contexto, trazabilidad, seguridad y gobierno necesarias para un caso de uso de IA. La referencia al caso de uso es fundamental: un modelo predictivo que analiza comportamientos de compra necesita informaci\u00f3n diferente a la de un asistente que consulta documentaci\u00f3n interna mediante generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n \u2014RAG, por sus siglas en ingl\u00e9s\u2014 o un agente que interact\u00faa con sistemas corporativos. Cada escenario exige sus propios criterios y controles. <\/p>\n\n\n\n

Por eso, preparar los datos para IA puede abordarse de forma progresiva, empezando por la informaci\u00f3n que requiere una necesidad concreta del negocio. La calidad es uno de los primeros aspectos que debemos revisar, ya que los duplicados, los registros incompletos o los datos desactualizados pueden afectar a las predicciones y generar respuestas incorrectas. Sin embargo, una comprobaci\u00f3n t\u00e9cnica de calidad no resuelve todas las dificultades. <\/p>\n\n\n\n

Pensemos en un asistente que consulta documentaci\u00f3n interna. Los documentos pueden estar completos y bien estructurados, pero necesitamos saber cu\u00e1les est\u00e1n vigentes, qui\u00e9n responde de su contenido y qu\u00e9 usuarios pueden acceder a ellos. Si existen versiones contradictorias de un procedimiento y no se ha identificado cu\u00e1l debe utilizarse, el asistente puede recuperar informaci\u00f3n que ya no sea v\u00e1lida, aunque el documento est\u00e9 correctamente almacenado. <\/p>\n\n\n\n

En este escenario, los metadatos permiten identificar la fecha y el responsable de un documento; el linaje ayuda a conocer su procedencia; y los controles de acceso determinan qui\u00e9n puede consultar su contenido. Los cat\u00e1logos, los glosarios de negocio y la clasificaci\u00f3n de la informaci\u00f3n contribuyen a localizar e interpretar los datos. Estas capacidades cobran especial importancia con la IA generativa y el uso de documentos, correos y otras fuentes no estructuradas, cuyo contenido, contexto y condiciones de uso debemos conocer. <\/p>\n\n\n\n

Del Gobierno del Dato definido al Gobierno del Dato operativo<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Muchas organizaciones llevan a\u00f1os definiendo estrategias, pol\u00edticas, responsabilidades y herramientas para gestionar su informaci\u00f3n. La dificultad suele aparecer al trasladar ese trabajo a la actividad cotidiana: un cat\u00e1logo pierde utilidad si nadie actualiza sus activos, una responsabilidad documentada sirve de poco si no est\u00e1 claro qui\u00e9n debe corregir un error y una pol\u00edtica de calidad tiene un alcance limitado si sus controles no se incorporan a los flujos de informaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

El Gobierno del Dato debe integrarse en los procesos y las plataformas de la organizaci\u00f3n. Para ello hacen falta responsables con capacidad de actuaci\u00f3n, controles de calidad, mecanismos para gestionar incidencias y seguimiento de las condiciones de los datos a lo largo de su ciclo de vida. La automatizaci\u00f3n de tareas de clasificaci\u00f3n y supervisi\u00f3n facilita parte de este trabajo, siempre que est\u00e9n definidos los criterios que deben aplicarse y qui\u00e9n interviene cuando se detecta un problema. <\/p>\n\n\n\n

Con la incorporaci\u00f3n de IA, estas responsabilidades se extienden al uso de la informaci\u00f3n para generar respuestas, recomendaciones o decisiones que afectan a procesos y personas. El Gobierno del Dato y el Gobierno de la IA deben avanzar de forma coordinada, de manera que, ante una respuesta incorrecta, la organizaci\u00f3n pueda investigar qu\u00e9 fuentes se utilizaron, comprobar si eran adecuadas y determinar qu\u00e9 correcci\u00f3n o supervisi\u00f3n hace falta. <\/p>\n\n\n\n

Preparar los datos para generar valor<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Abordar AI-Ready Data como una iniciativa exclusivamente tecnol\u00f3gica puede llevar a invertir en herramientas sin resolver las dificultades de fondo. Las plataformas de integraci\u00f3n, calidad o catalogaci\u00f3n ayudan, pero su utilidad depende de c\u00f3mo se incorporen al trabajo de la organizaci\u00f3n. Antes de seleccionarlas, conviene definir el problema que queremos resolver, el resultado que esperamos obtener y la informaci\u00f3n que necesitamos para conseguirlo. <\/p>\n\n\n\n

A partir de ah\u00ed podemos evaluar d\u00f3nde se encuentran los datos, qu\u00e9 condiciones deben cumplir y qu\u00e9 riesgos hay que controlar. En un asistente documental, por ejemplo, puede ser necesario depurar versiones y revisar permisos antes de incorporar nuevas fuentes. En un modelo predictivo, la prioridad podr\u00eda estar en completar el hist\u00f3rico o comprobar que representa las situaciones que se quieren analizar. Esta evaluaci\u00f3n permite priorizar las mejoras y acordar c\u00f3mo se comprobar\u00e1 si la informaci\u00f3n tiene la calidad y la cobertura necesarias. <\/p>\n\n\n\n

Trabajar de esta manera facilita obtener resultados progresivos y desarrollar capacidades reutilizables para otras iniciativas. Tambi\u00e9n ayuda a acotar el esfuerzo: no todos los datos necesitan el mismo tratamiento ni todos los problemas deben resolverse antes de empezar. El nivel de preparaci\u00f3n exigible depender\u00e1 del prop\u00f3sito de la soluci\u00f3n y de las consecuencias que pueda tener un error en su funcionamiento. <\/p>\n\n\n\n

Ese nivel de preparaci\u00f3n deber\u00e1 revisarse cuando cambien las fuentes, los procesos o las necesidades del negocio. AI-Ready Data requiere un trabajo continuo de ingenier\u00eda, integraci\u00f3n, calidad, observabilidad y gobierno, apoyado en una arquitectura que permita incorporar cambios y detectar incidencias antes de que comprometan los resultados de las soluciones. <\/p>\n\n\n\n

Las personas tienen un papel decisivo en este proceso. Los equipos de negocio conocen el significado de la informaci\u00f3n y las consecuencias de utilizarla de forma incorrecta; los equipos tecnol\u00f3gicos aportan las capacidades para integrarla, protegerla y mantenerla. Su colaboraci\u00f3n es necesaria para definir criterios \u00fatiles, resolver dudas sobre el uso de los datos y asumir responsabilidades sobre su gesti\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

La visi\u00f3n de Entelgy: construir las bases para una IA que aporte valor<\/strong> <\/h2>\n\n\n\n

Desde Entelgy, a trav\u00e9s de nuestra pr\u00e1ctica de Data & AI, acompa\u00f1amos a las organizaciones combinando capacidades de estrategia, Gobierno del Dato y de la IA, arquitectura e ingenier\u00eda de datos, calidad, anal\u00edtica avanzada e inteligencia artificial. Partimos de las necesidades del negocio y de una evaluaci\u00f3n de las capacidades existentes para identificar qu\u00e9 datos requiere cada iniciativa, qu\u00e9 limitaciones pueden condicionar su desarrollo y qu\u00e9 mejoras conviene priorizar. <\/p>\n\n\n\n

A partir de ese diagn\u00f3stico, ayudamos a definir la evoluci\u00f3n de la arquitectura, los procesos y el modelo de gobierno. Trabajamos con una visi\u00f3n agn\u00f3stica respecto a las tecnolog\u00edas, seleccionando e integrando las soluciones adecuadas para cada organizaci\u00f3n y acompa\u00f1ando su implantaci\u00f3n, operaci\u00f3n y evoluci\u00f3n. Este trabajo incluye la definici\u00f3n de responsabilidades y la colaboraci\u00f3n con los equipos que van a utilizar y mantener la informaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

La preparaci\u00f3n de los datos se construye tambi\u00e9n en la actividad diaria: al corregir una incidencia, actualizar una fuente, revisar un permiso o asignar un responsable. Conseguir que estas pr\u00e1cticas formen parte de la operativa permite mantener las condiciones que necesita la IA para funcionar. Para valorar si una organizaci\u00f3n est\u00e1 preparada, debemos empezar por una necesidad concreta del negocio y comprobar si cuenta con la informaci\u00f3n, las personas y los controles necesarios para abordarla. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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