IBM: Los silos de datos siguen siendo un obstáculo importante para la adopción de la IA en las empresas

Según una investigación de IBM, el principal obstáculo para la adopción de la IA en las empresas no es la tecnología subyacente, sino el persistente desafío que plantean los ecosistemas de datos fragmentados.

Ed Lovely, vicepresidente y director de datos de IBM, identifica los silos de datos como la vulnerabilidad crítica de la estrategia de datos moderna. Sus comentarios se producen tras un nuevo estudio del IBM Institute for Business Value que indica que, aunque la IA está preparada para escalar, la preparación de los datos empresariales se queda atrás.

El informe, en el que se encuestó a 1700 altos ejecutivos del ámbito de los datos, revela que los datos departamentales —desde finanzas y recursos humanos hasta marketing y cadena de suministro— siguen estando bloqueados en dominios separados, sin estándares unificados ni un lenguaje común.

Esta fragmentación socava directamente las iniciativas de IA. «Cuando los datos quedan atrapados en silos aislados, cada proyecto de IA se convierte en un largo esfuerzo de limpieza de datos que dura entre seis y doce meses», explicó Lovely. «Los equipos dedican más tiempo a buscar y conciliar datos que a obtener información útil».

Esto supone un riesgo directo para la competitividad. Para los directores de informática y los directores de datos, la misión ha pasado de limitarse a recopilar y proteger los datos a utilizarlos de forma eficaz como combustible para los sistemas avanzados de IA.

De custodios de datos a catalizadores del negocio

El consenso del estudio es claro: los líderes de datos deben centrarse sin concesiones en el impacto empresarial, y el 92 % de los CDO vinculan su éxito a este enfoque orientado a los resultados.

Esto pone de relieve un dilema fundamental: mientras que el 92 % da prioridad al valor empresarial, solo el 29 % confía en que posee «métricas claras para evaluar el valor empresarial de los resultados basados en datos».

Esta brecha entre la ambición y la realidad es donde los agentes de IA autónomos, capaces de aprender y actuar para alcanzar objetivos, están preparados para ayudar. La confianza en estas herramientas está creciendo, ya que el 83 % de los CDO del estudio de IBM cree que los beneficios potenciales de implementar agentes de IA superan los riesgos asociados.

En la empresa global de tecnología médica Medtronic, los equipos se veían sumergidos en la tarea manual de cotejar facturas, órdenes de compra y confirmaciones de entrega. La implementación de una solución de IA automatizó este flujo de trabajo, reduciendo el tiempo de procesamiento de documentos de 20 minutos por factura a solo ocho segundos, con una precisión superior al 99 %. Esto liberó al personal de la introducción de datos de bajo valor para que pudiera dedicarse a tareas de mayor impacto.

De manera similar, la empresa de energía renovable Matrix Renewables implementó una plataforma de datos centralizada para supervisar sus activos, lo que le permitió reducir en un 75 % el tiempo de elaboración de informes y en un 10 % los costosos tiempos de inactividad.

IBM identifica los principales obstáculos de la IA: arquitectura, gobernanza y talento

Para replicar estos éxitos se requiere un nuevo enfoque arquitectónico que evite los silos. El modelo obsoleto de trasladar datos de forma costosa y lenta a un lago central está desapareciendo. La investigación de IBM revela que el 81 % de los CDO ahora prefieren llevar la IA a los datos, en lugar de reubicar los datos para la IA.

Esta estrategia depende de patrones modernos como la malla de datos y la estructura de datos, que crean una capa de acceso virtualizada sobre datos distribuidos. También promueve los «productos de datos», activos de datos empaquetados y reutilizables creados para necesidades empresariales específicas, como una vista «360 del cliente» o un conjunto de datos de previsiones financieras.

Sin embargo, la mejora del acceso a los datos intensifica las exigencias de gobernanza. Ahora es fundamental una sólida colaboración entre el CDO y el CISO para equilibrar la agilidad y la seguridad. La soberanía de los datos es una preocupación clave, y el 82 % de los CDO la consideran una piedra angular de su estrategia de riesgo.

La barrera más importante puede ser el capital humano. El informe destaca una brecha de talento cada vez mayor que pone en riesgo el progreso. En 2025, el 77 % de los CDO informan de dificultades para atraer o retener a los mejores talentos en materia de datos, lo que supone un fuerte aumento con respecto al 62 % de 2024.

Esta escasez se ve agravada por la rápida evolución de los requisitos de competencias. IBM descubrió que el 82 % de los CDO están «contratando para puestos relacionados con los datos que no existían el año pasado, relacionados con la IA generativa». Superar este reto cultural y de competencias es a menudo el aspecto más difícil.

Hiroshi Okuyama, director digital de Yanmar Holdings, señaló: «El cambio cultural es difícil, pero cada vez hay más conciencia de que las decisiones deben basarse en datos y hechos, lo que requiere la recopilación de pruebas durante el proceso de toma de decisiones».

Desbloquear los silos de datos para implementar la IA empresarial

En el aspecto técnico, los líderes empresariales deben promover el cambio de los entornos de datos aislados. Esto implica invertir en arquitecturas de datos modernas y federadas, y animar a los equipos a crear y utilizar «productos de datos» seguros y reutilizables en toda la organización.

En segundo lugar, desde el punto de vista cultural, la alfabetización en materia de datos debe convertirse en una necesidad imperiosa para toda la empresa, y no solo en una cuestión de TI. El 80 % de los CDO que afirman que la democratización de los datos acelera su organización están en lo cierto. Para ello es necesario fomentar una cultura basada en los datos e invertir en herramientas intuitivas que permitan al personal no técnico trabajar con datos.

El objetivo final es pasar de ejecutar proyectos piloto de IA aislados a ampliar la automatización inteligente a todos los procesos empresariales fundamentales. Las organizaciones exitosas serán aquellas que traten sus datos no como un subproducto de las aplicaciones, sino como su activo más estratégico.

Ed Lovely concluyó: «La IA empresarial a gran escala es factible, pero el éxito depende de que se alimente con la base de datos adecuada. Para los CDO, esto significa crear una arquitectura de datos empresarial perfectamente integrada que impulse la innovación y libere el valor empresarial.

Las organizaciones que dominen esto no solo mejorarán sus capacidades de IA, sino que transformarán sus operaciones, acelerarán la toma de decisiones, se adaptarán más rápidamente a los cambios y asegurarán una ventaja competitiva sostenible».

Véase también: Los nuevos proyectos de centros de datos marcan la mayor expansión de Anthropic en Estados Unidos hasta la fecha

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