Maximizar el valor de la IA requiere aprovechar el capital de datos

Si bien tres de cada cuatro empresas en el mundo ya integran IA generativa en sus operaciones, escalar el impacto de la tecnología en mejoras económicas y operativas, de forma segura y responsable, requiere contar con un capital de datos sólido, estructurado y gobernado. Así lo revela el más reciente “Índice de Tendencias Laborales 2025” de Microsoft.

La investigación señala que, pese a que la transformación digital se encuentra en una etapa de madurez en gran parte de los negocios a nivel global, la mayoría aún operan con silos de información, sistemas heredados y procesos desconectados. Las empresas que reconocen esta situación están invirtiendo en desarrollar y mejorar su capital de datos, es decir, tratarlos como un activo estratégico que permite escalar la IA con confianza, seguridad y velocidad.

Así, el aprovechamiento de los datos, analiza Microsoft WorkLab, ya sea a través de herramientas de inteligencia artificial, análisis del lugar de trabajo o nuevas tecnologías de colaboración, crea nuevas fuentes de valor para los empleados y las organizaciones.

“Esta transformación es posible gracias al tratamiento de los datos como un activo estratégico (capital de datos), y a su uso para impulsar la toma de decisiones, la innovación y la eficiencia”, afirman. Con esta acción, es posible maximizar la capacidad de innovar, cumplir con regulaciones y responder con agilidad al mercado.

De acuerdo con Microsoft, tener una estrategia de datos bien gestionados permite:

• Romper silos y conectar fuentes de información dispares. Muchas compañías operan con información dispersa en múltiples sistemas, departamentos o plataformas, lo que impide tener una visión unificada del negocio. Una estrategia de datos bien diseñada, que integre estas fuentes y estandarice formatos, permitirán consolidar flujos de datos consistentes, mejorar la eficiencia operativa y habilitar modelos de IA más precisos, con un panorama completo y coherente de la organización.
• Proteger la privacidad y garantizar el cumplimiento normativo. En un entorno regulado, y cada vez más consciente de la privacidad, gestionar los datos sin una estrategia clara puede exponer a las empresas a riesgos legales, reputacionales y financieros. Una estrategia de datos sólida incorpora políticas de gobernanza, clasificación de información sensible, controles de acceso y trazabilidad.
• Mejorar la calidad, accesibilidad y trazabilidad de los datos. La IA solo es tan buena como los datos que la alimentan. Información incompleta, duplicada o desactualizada genera resultados erróneos o sesgados. Para evitar estos inconvenientes, herramientas como Power BI permiten centralizar, visualizar y analizar los datos de manera continua, asegurando que la información esté disponible para los equipos que lo necesiten de forma clara y dinámica. Esto facilita auditorías, análisis y toma de decisiones basadas en evidencia, gracias al monitoreo de indicadores clave, tendencias y patrones en la data que genera cada empresa.
• Construir una base confiable para la inteligencia de negocio. La inteligencia artificial no es un complemento, es una extensión de la estrategia de datos. Sin una base confiable, los modelos de IA no pueden escalar ni generar valor real, afirman desde Microsoft. Una estrategia bien gestionada permite a las organizaciones pasar de reportes descriptivos a análisis predictivos y prescriptivos, habilitando casos de uso como detección de fraudes, mantenimiento predictivo, personalización de experiencias o automatización de procesos. En otras palabras, convierte los datos en una ventaja competitiva tangible.

“Contar con una estrategia de gestión de datos e inteligencia de negocios que sea integral, flexible y confiable contribuyen a simplificar la complejidad y acelerar el impacto. Por ello, las organizaciones necesitan incluir soluciones que les permitan democratizar el acceso a la información al empoderar a todos los equipos con análisis y visualizaciones intuitivas, además de habilitar el capital de información disponible para alimentar modelos de IA generativa, predictiva y prescriptiva”, indicaron desde el gigante de software y nube.

Con esta base, las soluciones basadas en inteligencia artificial pueden ayudar a las organizaciones a identificar millones en ahorros de costos y a liberar productividad, al aprovechar los datos de los flujos de trabajo cotidianos. “La IA no empieza con el algoritmo, sino con los datos”, subrayan desde Microsoft.

Así pues, las instituciones que inviertan en una estrategia de datos robusta estarán mejor posicionadas para liderar en la economía digital. “No se trata solo de automatizar tareas, sino de transformar la forma en que se toman decisiones, se diseñan productos y se crean experiencias para los clientes”, concluyen.