La falta de información preparada para inteligencia artificial se convierte en uno de los principales obstáculos para escalar estas iniciativas. Gobernanza, calidad de datos y capacidades internas serán determinantes para convertir la inversión tecnológica en resultados.
La inteligencia artificial avanza rápidamente en las empresas, pero su éxito depende de un recurso menos visible: la calidad y organización de los datos. Gartner advierte que hasta 2026 las organizaciones podrían abandonar el 60% de los proyectos de IA que no estén respaldados por datos preparados para estos sistemas. La consultora señala además que el 63% de las organizaciones no cuenta con prácticas adecuadas de gestión de datos para IA o no sabe si las tiene.
El problema adquiere mayor relevancia a medida que las compañías trasladan la IA desde las pruebas piloto hacia operaciones reales. Datos fragmentados, inconsistentes o almacenados en sistemas aislados pueden limitar la capacidad de los modelos para entregar resultados confiables. Gartner sostiene que los datos preparados para IA requieren criterios específicos de calidad, metadatos, observabilidad y gobernanza.
La tendencia coincide con una transformación empresarial más amplia. El Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial señala que el 60% de los empleadores espera que la ampliación del acceso digital transforme sus negocios hacia 2030, mientras la IA y el procesamiento de información aparecen entre los principales motores del cambio.
La experiencia más reciente de Gartner refuerza esta advertencia. Un estudio publicado en abril de 2026 encontró que las organizaciones con iniciativas de IA exitosas invierten hasta cuatro veces más, como proporción de sus ingresos, en fundamentos como calidad y gobernanza de datos, preparación del talento y gestión del cambio.
Para las empresas, esto implica cambiar el foco: no basta con adquirir modelos avanzados. Es necesario construir una arquitectura que permita identificar quién genera los datos, cómo se almacenan, quién puede utilizarlos y qué controles garantizan su calidad.
Además, la falta de contexto puede afectar especialmente a los nuevos agentes de IA. Gartner advierte que sin bases semánticas adecuadas estos sistemas pueden generar respuestas imprecisas, aumentar costos y elevar los riesgos de gobernanza.
