Ingenia plantea un triángulo de datos para capturar valor con inteligencia artificial

La expansión de soluciones de inteligencia artificial generativa expuso una limitación recurrente en numerosas organizaciones: las arquitecturas de datos no están preparadas para sostener esos desarrollos. En ese escenario, Ingenia plantea que el resultado de estas iniciativas no depende solo de decisiones técnicas, sino de un esquema de trabajo basado en tres ejes: estrategia, tecnología y cultura.

Alejandro Valles, arquitecto empresarial y de datos en Ingenia, ubica a la arquitectura de datos como una condición necesaria para que la IA produzca resultados medibles. “El éxito no es solo técnico”, dijo Valles, arquitecto empresarial y de datos en Ingenia. En esa línea, la compañía sostiene que descuidar alguno de los vértices del triángulo no solo ralentiza el avance, sino que puede “llevar al colapso del sistema de valor”.

En el plano estratégico, el foco se concentra en evitar que las iniciativas vinculadas a datos se conviertan en estructuras de costo sin retorno. El planteo parte de que, sin una visión alineada a los objetivos del negocio, los “lagos de datos” pueden transformarse en “basureros digitales”. Para dimensionar el punto, se cita a Forrester: el 68% de las empresas aún no logra monetizar sus datos. La propuesta operativa es vincular cada componente técnico a un indicador clave de desempeño (KPI, por sus siglas en inglés) asociado al negocio, con ejemplos como reducir el time-to-market o mejorar la personalización.

El segundo eje es cultural. La comparación utilizada apunta a la brecha entre inversión tecnológica y adopción organizacional: invertir en tecnología sin preparar a la organización equivale a “comprar un superauto y entregárselo a quien no sabe conducir”. En ese marco, se incorpora un dato del MIT: el 65% de las implementaciones de IA no producen valor debido a la resistencia humana, la existencia de silos departamentales y la desconfianza en los algoritmos.

El tercer vértice combina tecnología y ética, con una advertencia sobre el impacto de datos obsoletos o mal curados. La infraestructura, sostiene el documento, “no es neutral”, y ejemplifica un posible sesgo: “denegar créditos según un código postal incorrecto”. Para reducir ese tipo de riesgos, se plantea la necesidad de auditorías constantes orientadas a evitar “alucinaciones” y a asegurar datos “frescos y curados”.

Como marco de expectativas, se incluye una proyección de McKinsey: solo las empresas que alinean tecnología, cultura y estrategia en torno a sus datos capturarán el 80% del valor de los próximos cinco años. En el mismo sentido, se afirma que la tecnología representa “apenas el 30% del éxito”, mientras que el 70% restante se apoya en la estrategia y el compromiso de las personas.