La IA no necesita datos perfectos: el error que cuesta años a las empresas – Acabemos con el mito de la migración

El fin de una preparación interminable: cómo la IA finalmente aporta un valor añadido real

La inteligencia artificial tiene un potencial enorme, pero en la práctica empresarial a menudo se convierte en una costosa ilusión. La razón es tan simple como fatal: las empresas, sin darse cuenta, transforman sus ambiciosas iniciativas de IA en gigantescos proyectos de migración de datos que consumen muchos recursos. El objetivo original de lograr resultados empresariales rápidos y medibles se convierte en una lucha prolongada por la infraestructura de datos perfecta y la consolidación fluida en almacenes de datos centrales. Mientras se invierten miles de millones en la preparación, dos tercios de las empresas permanecen estancadas en la fase piloto, y la creación de valor real se pierde.

Este artículo revela por qué adherirse rígidamente a una estrategia que prioriza la infraestructura suele ser un fracaso y por qué una migración completa de datos no es necesariamente necesaria para el éxito de la IA. Describe un cambio de paradigma muy necesario: quienes planifican retrospectivamente a partir de resultados empresariales concretos y confían en el acceso federado a datos no tienen que esperar a que se completen megaproyectos de TI que llevan años. Aprenda a mantener los datos donde están, a proporcionar a la IA solo el contexto específico que necesita y a lograr un éxito medible mediante "victorias rápidas" específicas en muy poco tiempo. Es hora de cambiar el enfoque de la mera perfección de los datos a la creación pragmática de valor en IA.

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Cómo escapar de la trampa de los datos: pensar en la IA desde la perspectiva del resultado

El mayor asesino de la IA es la migración de datos

Los proyectos de IA suelen fracasar no por la tecnología en sí, sino porque se reducen a meros proyectos de infraestructura informática. La consolidación de todos los datos se considera erróneamente un requisito obligatorio.

Pensar desde el resultado (ingeniería inversa)

En lugar de preguntar cómo preparar todos los datos para la IA, la pregunta esencial es: ¿Qué contexto de datos específico necesita la IA en el aquí y ahora para ofrecer un resultado comercial concreto?

Contexto en lugar de copia (Acceso federado)

La IA no necesita todo el almacén de datos. Tecnologías como el acceso federado a datos, la virtualización de datos y RAG (Recuperación-Generación Aumentada) permiten conservar los datos en sus sistemas de origen y solo ensamblar el contexto en el momento de la consulta. Esto ahorra muchísimo tiempo y dinero.

Funcionamiento en paralelo en lugar de parada

La migración de datos a largo plazo (procesos ETL para informes, historial, etc.) puede continuar. Sin embargo, la iniciativa de IA no tiene que esperar, sino que puede acceder a los datos distribuidos existentes en paralelo.

La agilidad vence al perfeccionismo

Intentar construir un esquema de datos integral es ineficiente. Los modelos de contexto orientados al dominio y específicos para cada caso de uso (similares al enfoque de malla de datos) son mucho más prometedores.

El poder de las “victorias rápidas”

Para recuperar la confianza, a menudo erosionada, de las partes interesadas, los proyectos de IA deben demostrar rápidamente un retorno de la inversión (ROI). Un caso de uso inicial ideal (alta frecuencia, base medible, datos existentes) ofrece resultados tangibles en pocas semanas, lo que justifica una mayor inversión.

¿Por qué las empresas invierten miles de millones en infraestructura en lugar de ofrecer finalmente valor añadido?

La transformación digital de los últimos años ha generado un patrón paradójico que afecta a todos los sectores. Las empresas invierten grandes cantidades en inteligencia artificial, pero en la mayoría de los casos, la creación de valor real no cumple con las expectativas. La razón rara vez reside en la tecnología en sí, sino en la forma en que las organizaciones abordan el camino hacia la IA. En lugar de centrarse en resultados empresariales medibles, las iniciativas de IA se transforman gradualmente en proyectos masivos de infraestructura de datos que cobran vida propia y pierden de vista su propósito original. Lo que comenzó como una iniciativa estratégica para aprovechar la IA a menudo termina en años de migración de datos sin un retorno de la inversión visible.

Según el pronóstico de Gartner para diciembre de 2025, el gasto global en inteligencia artificial alcanzará aproximadamente 1,8 billones de dólares en 2025 y se espera que crezca a 4,7 billones de dólares para 2029. Al mismo tiempo, la Encuesta Global 2025 de McKinsey sobre el estado de la IA muestra que el 88 % de las empresas encuestadas ya utilizan IA en al menos una función empresarial, pero casi dos tercios aún se encuentran en la fase experimental o piloto. Solo alrededor del seis por ciento de las empresas califican como las llamadas de alto rendimiento en IA, donde más del cinco por ciento del EBIT es atribuible a la IA. Estas cifras ilustran una discrepancia fundamental entre el dinero que fluye hacia la IA y el valor finalmente generado. Analizar esta discrepancia revela un problema estructural que se extiende mucho más allá de los problemas técnicos.

Cómo el proyecto de infraestructura devoró la iniciativa de IA

La lógica que lleva a las empresas a esta situación parece plausible a primera vista. La IA necesita datos. Estos datos están fragmentados en numerosos sistemas. Por lo tanto, es necesario consolidarlos. La consolidación requiere migración. La migración requiere transformación. La transformación requiere gobernanza. La gobernanza requiere programas de calidad de datos. Cada decisión individual en esta cadena es razonable por sí sola. Pero, en conjunto, transforman una iniciativa de IA en un programa de infraestructura de datos que tarda años en obtener un solo resultado de IA.

Este fenómeno se evidencia considerablemente en los datos. Según el Informe de Migración de Datos 2025 de Caylent, solo el 6 % de las empresas encuestadas informaron haber completado sus proyectos de migración más complejos a tiempo. Casi la mitad de los encuestados experimentaron más de cinco horas de inactividad durante migraciones críticas, lo que resultó en problemas de experiencia del cliente, pérdida de ingresos y retrasos operativos. Un análisis de más de 500 reseñas de empresas revela que aproximadamente el 73 % de los proyectos de migración de datos fracasan debido a una planificación inadecuada, deficiencias en la gobernanza y falta de experiencia específica en la plataforma. Los retrasos de un 150 % en promedio no son la excepción, sino la regla.

Estos proyectos de migración desarrollan una dinámica propia. Atraen equipos dedicados, generan sus propios indicadores clave de rendimiento (KPI) y consiguen sus propios patrocinadores en la junta directiva, quienes apuestan su reputación a la finalización del proyecto. Los casos de uso originales de IA se posponen a la siguiente fase, luego al período posterior a la migración y, finalmente, desaparecen discretamente de las discusiones de planificación. Nadie prevé este resultado. Surge de miles de pequeñas decisiones, cada una justificable por sí sola, pero que, en conjunto, resultan en una mala asignación estratégica de recursos y atención.

Un escenario típico ilustra el problema. La revisión trimestral del negocio comienza como lo ha hecho durante los últimos dos años. El equipo de transformación de datos presenta su progreso. La migración está completa en un 73 %. Las métricas de calidad de los datos han mejorado en seis dominios. La arquitectura del almacén de datos ha superado su última auditoría. El patrocinador ejecutivo asiente con aprobación ante los gráficos de hitos. Entonces alguien plantea la pregunta que todos han estado evitando: ¿Cuándo se implementará la IA? Se hace el silencio. Alguien menciona la fase dos. Alguien más señala las dependencias. El cronograma original, que prometía información basada en IA en un plazo de dieciocho meses, se ha convertido en una nota a pie de página en un proyecto de infraestructura de datos que ha cobrado vida propia.

El despilfarro de miles de millones de dólares de preparativos inconclusos

La dimensión económica de este problema es significativa. Gartner predice que, para finales de 2026, las organizaciones sin datos preparados para IA experimentarán el fracaso y el abandono de más del 60 % de sus proyectos de IA. Harvard Business Review sitúa la tasa general de fracaso de los proyectos de IA en el 80 %, casi el doble de la de los proyectos de TI que no la involucran. Según una encuesta realizada en 2025 por S&P Global Market Intelligence, el 42 % de las empresas abandonó la mayoría de sus iniciativas de IA, un aumento drástico respecto al 17 % del año anterior. La organización promedio descartó el 46 % de sus pruebas de concepto de IA incluso antes de que entraran en producción.

Gartner también predice que al menos el 30 % de los proyectos de IA generativa se abandonarán tras la fase de prueba de concepto debido a la mala calidad de los datos, controles de riesgo inadecuados, aumento de los costes o un valor comercial incierto. La Encuesta Informatica CDO Insights 2025 identifica claramente los mayores obstáculos para el éxito de la IA: la calidad y la madurez de los datos (43 %), la falta de madurez técnica (también 43 %) y la escasez de personal cualificado (35 %).

Estas cifras ponen de relieve un malentendido fundamental que prevalece en muchas organizaciones. El problema no es que los casos de uso de la IA estén fracasando. El problema es que la migración se ha convertido en la tarea en sí misma, en lugar de ser el medio para un fin. Consolidar todos los datos en un almacén de datos central se ha convertido en un fin en sí mismo, mientras que el valor comercial original se desvanece en un segundo plano. Mientras tanto, la inversión en datos preparados para la IA está en auge. Gartner prevé que el mercado de datos de IA crecerá de 134 millones de dólares en 2024 a 14.600 millones de dólares en 2029, lo que representa una tasa de crecimiento anual compuesta del 155 %. El dinero fluye, pero se está desviando en la dirección equivocada si el aprovisionamiento de datos se aborda como un proyecto monolítico y preparatorio en lugar de un proceso iterativo.

Piense en términos de resultados, en lugar de planificar desde la perspectiva de la infraestructura

El enfoque alternativo parte de una pregunta fundamentalmente distinta. En lugar de preguntarse cómo preparar los datos para la IA, se debería preguntar qué contexto necesita la IA para obtener un resultado empresarial específico. Este cambio de perspectiva transforma toda la arquitectura del proyecto.

La mayoría de los casos de uso de IA requieren el contexto de entre tres y cinco sistemas, no una cartera de datos completamente migrada. Los requisitos de contexto son específicos. Una IA para el análisis de contratos necesita contratos, modificaciones, partes y obligaciones. No necesita todo el almacén de datos. Una IA para la atención al cliente necesita historiales de interacciones, datos de productos y registros de gestión de casos. No necesita todas las tablas de cada sistema de origen.

La ruta mínima de datos requerida casi siempre es menor que el alcance del proyecto de migración. La migración se optimiza para cualquier consulta futura concebible. La IA necesita el contexto adecuado para casos de uso específicos en el momento presente. Estos dos requisitos son fundamentalmente diferentes, y tratarlos como equivalentes es precisamente el mecanismo por el cual los proyectos de infraestructura devoran las iniciativas de IA.

Al analizar en retrospectiva el resultado de la IA, a menudo se descubre que los datos necesarios ya están accesibles. No es necesario moverlos. Es necesario conectarlos, organizarlos para el caso de uso y ponerlos a disposición en tiempo de ejecución. Una gestión eficaz de datos de IA comienza con esta constatación: primero, definir el resultado y, a continuación, encontrar la ruta más sencilla al contexto que lo habilita.

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El acceso a datos federados como modelo arquitectónico alternativo

La IA sin migración de datos no es un atajo. Es una arquitectura diferente que refleja cómo funciona realmente la IA en entornos de producción. Tres principios fundamentales caracterizan este enfoque.

En primer lugar, el acceso federado conecta la IA con los sistemas de origen donde residen los datos sin necesidad de centralización previa. Los datos de CRM permanecen en el CRM. Los documentos permanecen en el repositorio de documentos. Los datos operativos permanecen en el ERP. La capa de IA puede acceder a todo esto sin esperar la sincronización. El acceso federado a los datos conserva los datos en su ubicación original, aprovecha las técnicas de virtualización para proporcionar una vista unificada y permite obtener información en tiempo real bajo demanda. A diferencia del almacenamiento de datos, donde los datos se trasladan físicamente a una ubicación central, el acceso federado elimina los riesgos y los costes asociados a la duplicación de datos y mejora la eficiencia operativa.

En segundo lugar, los modelos de contexto específicos para cada caso de uso definen las necesidades específicas de cada aplicación de IA. En lugar de crear un esquema universal que intente abarcarlo todo, el sistema define las entidades, relaciones y señales específicas relevantes para cada caso de uso. Este principio se alinea con el concepto de arquitectura de malla de datos, donde los equipos orientados al dominio gestionan de forma independiente sus respectivos datos y mantienen estándares de gobernanza personalizados que reflejan los requisitos específicos del negocio.

En tercer lugar, el ensamblaje en tiempo de ejecución recopila el contexto en el momento de la decisión, en lugar de hacerlo con antelación mediante secuencias de comandos por lotes. Cuando la IA necesita responder a una pregunta, recopila el contexto relevante de todas las fuentes, independientemente de su ubicación. Sin retrasos en la sincronización. Sin instantáneas obsoletas. Datos actualizados, recopilados bajo demanda. Este principio ha madurado tecnológicamente con la proliferación de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Las arquitecturas RAG permiten a los sistemas de IA recuperar información externa relevante en el momento de la consulta e integrarla en el contexto, en lugar de depender únicamente de conocimiento preentrenado. Para mediados de 2026, más del 66 % de las implementaciones de IA generativa empresarial utilizarán arquitecturas RAG.

La implementación práctica de esta arquitectura es evidente en entornos empresariales reales. La Biblioteca Federada de Aprendizaje Automático de SAP, por ejemplo, aprovecha la arquitectura de federación de datos de SAP Datasphere para exponer de forma inteligente datos de SAP y de terceros para el aprendizaje automático, sin necesidad de replicación ni transferencia de datos. Empresas como Downer, uno de los mayores proveedores de servicios integrados de Australia, han implementado una plataforma federada de datos e IA que combina agilidad descentralizada con gobernanza centralizada, lo que permite a las unidades de negocio innovar de forma independiente y compartir datos empresariales de forma fluida y segura.

Comparación entre la virtualización de datos y el procesamiento por lotes

La elección entre el acceso federado mediante la virtualización de datos y la consolidación tradicional basada en ETL no es binaria, sino que se trata de alinearla con los requisitos de la carga de trabajo correspondiente. La virtualización de datos ofrece tiempos de respuesta más rápidos al consultar conjuntos de datos más pequeños y distribuidos. Sin embargo, con el aumento del volumen de datos y los complejos requisitos de transformación, el ETL puede ser más eficiente gracias a su capacidad para procesar grandes conjuntos de datos mediante reglas de transformación predefinidas.

La principal desventaja es que la virtualización de datos sustituye la consolidación física por la integración lógica. Se obtienen datos más actualizados, ya que las consultas acceden directamente a los sistemas de origen, y se evita el coste y la complejidad de copiar todos los datos en un único almacén. Al mismo tiempo, se depende de la disponibilidad y el rendimiento de cada sistema subyacente. Para consultas analíticas intensivas del orden de petabytes, los almacenes con agregados precalculados y almacenamiento en columnas superan en rendimiento a las consultas federadas en redes por un factor de diez o más.

La solución inteligente consiste en utilizar ambos enfoques de forma complementaria. El ETL gestiona el procesamiento de datos históricos estructurados para la generación de informes y garantiza la coherencia. La virtualización de datos permite un acceso ágil a datos en tiempo real o distribuidos para consultas urgentes. Al integrar una nueva fuente de datos, modificar los flujos de trabajo del ETL puede tardar días o semanas. La virtualización de datos permite la integración inmediata de fuentes de datos temporales o experimentales. Este enfoque híbrido optimiza el rendimiento, el coste y la flexibilidad por igual.

El camino más corto hacia resultados de IA mensurables

La lógica económica que subyace al enfoque orientado a resultados es convincente. La duración promedio de un proyecto de IA sigue un patrón familiar: tres meses de planificación, seis meses de desarrollo, seis meses de pruebas y tres meses de implementación, lo que suma un total de dieciocho meses hasta el retorno de la inversión (ROI). Según Gartner, en promedio, solo el 48 % de los proyectos de IA llegan a producción, y el proceso del prototipo de IA a la producción dura ocho meses. Solo el 35 % de los proyectos de IA alcanzan la fase de producción.

Pero hay otra manera. Según un estudio de IDC, el 92 % de las implementaciones exitosas de IA generan un retorno de la inversión positivo en un plazo de doce meses. El 40 % de las empresas reportan un retorno positivo en un plazo de seis meses. La clave reside en elegir el caso de uso inicial adecuado y evitar preparativos de infraestructura demasiado ambiciosos.

El marco para un rápido retorno de la inversión en IA se basa en cuatro principios. El primer caso de uso ideal se caracteriza por una alta frecuencia; la tarea en cuestión se realiza a diario o semanalmente. Tiene una línea base clara y el rendimiento actual es medible. Los datos ya existen y el caso de uso tiene una dependencia limitada de otros sistemas. Si se cumplen estos criterios, se pueden obtener resultados medibles en pocas semanas.

El impacto de estas rápidas victorias va mucho más allá del retorno financiero inmediato. Un proveedor de telecomunicaciones implementó un chatbot con IA para las cinco consultas más frecuentes de sus clientes sobre facturación. En 60 días, la solución resolvió el 35 % de las consultas sin intervención humana, redujo el tiempo promedio de resolución de 24 horas a 10 minutos y mejoró la satisfacción del cliente en un 22 %. Un fabricante mediano implementó mantenimiento predictivo con IA en una línea de producción crítica. El proyecto piloto de 45 días logró una reducción del 62 % en tiempos de inactividad no planificados, $157 000 en pérdidas de producción evitadas y una reducción del 28 % en costos de mantenimiento. El asistente con IA de Klarna resolvió dos tercios de todas las consultas de chat de los clientes durante el primer mes y redujo el tiempo promedio de resolución de once minutos a menos de dos.

Por qué la confianza de las partes interesadas es la moneda más dura

Estos logros rápidos cumplen una función que va más allá del simple ahorro de costos. Restablecen la confianza de las partes interesadas, erosionada tras años de proyectos de infraestructura sin resultados visibles. Los éxitos rápidos proporcionan una prueba rápida y tangible de que la IA genera valor comercial. Esto refuerza la confianza de los responsables de la toma de decisiones, reduce la resistencia a la adopción y allana el camino para mayores inversiones en IA.

Las victorias rápidas exitosas crean ciclos de retroalimentación positivos que aceleran la adopción de la IA. El éxito inicial genera entusiasmo y recursos para una implementación más amplia. Ampliar la implementación genera valor adicional y aprendizaje organizacional. Este aprendizaje permite aplicaciones más sofisticadas y mayores beneficios. Estos mayores beneficios justifican una mayor inversión en capacidades de IA.

Los datos de McKinsey subrayan este mecanismo. Las empresas con alto rendimiento en IA (el 6 % de las empresas con una contribución medible al EBIT gracias a la IA) tienen tres veces más probabilidades que otras de informar que su organización pretende utilizar la IA para impulsar un cambio transformador. Estas empresas tienen casi tres veces más probabilidades que otras de rediseñar radicalmente sus flujos de trabajo, y este rediseño intencional de los flujos de trabajo demuestra una de las contribuciones más importantes para lograr un impacto empresarial medible. Las empresas con alto rendimiento implementan regularmente la IA en más funciones empresariales que sus pares y tienen tres veces más probabilidades de ampliar el uso de agentes de IA.

Operación paralela en lugar de dependencia secuencial

No es necesario detener el proyecto de migración. Puede tener propósitos que van más allá de la IA. Los informes regulatorios, los análisis históricos o los paneles ejecutivos de la hoja de ruta interna pueden requerir datos consolidados. La inversión en construir esta base no es en vano para estos fines.

Pero la IA no tiene que esperar a que se complete la migración. Ambas pueden ejecutarse en paralelo. La migración continúa según su propio cronograma para los fines previstos. La IA ofrece resultados ahora, basándose en los datos existentes.

El enfoque pragmático comienza identificando dos o tres casos de uso de IA que aporten valor comercial medible. A continuación, se mapea el contexto de datos específico requerido para cada caso. Después, se examina si este contexto es directamente accesible sin necesidad de migración. Finalmente, se prueba la IA en la ruta de datos más estrecha posible.

Este enfoque coincide con las conclusiones del analista de Gartner, Haritha Khandabattu, quien describe una transición gradual desde la IA generativa como enfoque central hacia los facilitadores fundamentales que respaldan la implementación sostenible de la IA, incluyendo datos y agentes de IA preparados para la IA. Las inversiones están pasando de una estrategia centrada en la infraestructura a una arquitectura centrada en los datos y las capacidades. Las organizaciones que priorizan la preparación de los datos son las que tienen más probabilidades de permanecer entre el 94 % que nunca supera la fase piloto.

La reorganización de la lógica de la inversión

Los datos de gasto de Gartner revelan un cambio radical en la lógica de inversión. Si bien la infraestructura de IA sigue siendo, con diferencia, la categoría de mayor gasto, con 965 000 millones de dólares en 2025, su tasa de crecimiento es de un moderado 29 % anual. La aceleración se está produciendo en otras áreas: los datos de IA crecen un 155 % anual, la ciberseguridad de IA un 74 % y los modelos de IA un 68 %. El dinero sigue los cuellos de botella, no los titulares.

En el mercado de datos de IA, los impulsores del crecimiento son aún más claros. La generación de datos sintéticos crece a una tasa anual del 178 %, pasando de 41 millones de dólares a 6800 millones de dólares para 2029. Los conjuntos de datos preparados para IA (es decir, datos preseleccionados y estructurados para flujos de trabajo de IA) crecen a un ritmo del 136 % anual. Las empresas están dispuestas a pagar por atajos en la producción. Esto indica claramente que el mercado valora la preparación rápida de los datos por encima de una migración lenta y completa.

Las organizaciones ganadoras, aquellas que realmente aprovechan el valor de esta transformación, invierten en las capacidades que hacen que los sistemas de IA funcionen a escala empresarial: preparación de datos, gobernanza, integración y seguridad. Invierten las tasas de gasto habituales, dedicando entre el 50 % y el 70 % de su tiempo y presupuesto a la preparación de datos, es decir, extracción, normalización, metadatos de gobernanza, paneles de control de calidad y controles de retención. Sin embargo, esta preparación de datos no se entiende como un proyecto de migración monolítico, sino como un proceso iterativo basado en casos de uso.

Del perfeccionismo de los datos al pragmatismo de la IA

El hallazgo central de este análisis se puede resumir en un principio: el objetivo nunca fue una infraestructura perfecta. El objetivo era obtener resultados de la IA, y afortunadamente, esto no requiere una consolidación completa de datos. Los equipos que reconocen esto dejan de considerar la migración como un requisito previo y comienzan a ver los resultados de la IA como la métrica que realmente importa.

Los datos hablan por sí solos. El 88 % de las empresas utilizan IA, pero solo un tercio ha comenzado a escalarla. El 73 % de los proyectos de migración fracasan debido a problemas de implementación, no a la tecnología en sí. El 42 % de las empresas habrá abandonado la mayoría de sus iniciativas de IA para 2025. Al mismo tiempo, el seis por ciento superior demuestra que el camino al éxito radica en objetivos ambiciosos, flujos de trabajo rediseñados y escalamiento rápido, no en completar proyectos de migración.

Esto representa un claro llamado a la acción para los CIO y CTO. La pregunta ya no es cómo consolidar todos los datos antes de implementar la IA. La pregunta es qué contexto de datos específico se necesita para el próximo caso de uso de IA y cómo proporcionarlo de la forma más rápida y rentable. El acceso federado, los modelos de contexto específicos para cada caso de uso y el ensamblaje en tiempo de ejecución son las herramientas arquitectónicas que posibilitan este enfoque. Sustituyen el paradigma de la preparación completa por el paradigma de la creación de valor iterativa.

Las empresas que consideran la IA no como un beneficiario secundario de los proyectos de infraestructura, sino como un factor determinante de los requisitos de datos, serán las que avancen más rápidamente de la fase piloto a la de escalado. El proyecto de migración puede continuar, pero la IA no tiene por qué esperar.

Konrad Wolfenstein

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