Estrategia de datos con IA: de la visión a la transformación del negocio

En los últimos años, la conversación sobre inteligencia artificial se aceleró. Sin embargo, muchas organizaciones descubren que invertir en tecnología no garantiza resultados. 

De hecho, según Gartner, al menos el 40% de las iniciativas de las iniciativas de inteligencia artificial no logran generar ROI.

El verdadero diferencial surge cuando la IA se integra en una estrategia de datos bien definida, que no solo sea técnicamente robusta, sino que esté anclada en la visión de negocio.

La estrategia de datos con IA es, en esencia, un marco que permite transformar los datos en activos estratégicos. 

Pero, no se trata de acumular información o desplegar modelos aislados. La clave pasa por conectar datos, algoritmos y talento,  generando valor sostenible.

En este artículo analizamos cómo convertir los datos de una organización en un activo estratégico. También, cuál suele ser la principal brecha entre la visión de negocio y las capacidades reales de IA, y cómo se puede cerrar.

Además, abordamos las métricas e indicadores que son clave para evaluar si la estrategia de datos con IA está generando valor tangible para la empresa.

¿Cómo se construye una estrategia de datos con IA alineada al negocio?

“Una estrategia de IA se basa en pensar en grande, obligarse a pensar en el impacto más allá de la tecnología”, asegura Daniel Menal, Head of Data & AI de IT Patagonia.

Para el experto, esto se logra involucrando a diferentes actores (fuera del área de IT) en una mesa chica de discusión.

“Este pensamiento hace que existan preguntas sobre el negocio y allanan el camino hacia un roadmap más amplio que mera perspectiva tecnológica”, apunta. Y señala que la estrategia no puede estar centralizada en una sola persona. 

Una estrategia eficaz requiere alineación bidireccional: el negocio debe guiar la IA, y la IA debe retroalimentar al negocio. 

Para lograrlo, en general, se recomiendan tres principios fundamentales:

1. Objetivos claros y medibles. La estrategia de datos con IA debe responder a preguntas concretas del negocio. Por ejemplo: ¿Cómo predecir la rotación de clientes? ¿Cómo optimizar la asignación de recursos?

2. Diseño de modelos de datos con IA escalables. No basta con un modelo puntual. Se necesitan arquitecturas que soporten distintos casos de uso, adaptables a la evolución del negocio.

3. Gobernanza y ética de datos. La confianza en los modelos depende de la calidad, trazabilidad y uso responsable de los datos, con políticas claras.

Construir una estrategia de datos con IA implica poner los objetivos del negocio al centro. Diseñar un ecosistema de datos y modelos que no sólo resuelvan problemas actuales, sino que puedan evolucionar junto a la organización.

Primeros pasos: de los datos dispersos al activo estratégico

Los primeros pasos que debería dar una organización que quiere convertir sus datos en un activo estratégico deberían centrarse en asegurar que los datos sean legibles y comprensibles por el negocio, no solo por las áreas técnicas. 

Así lo analiza Daniel, que también manifiesta que cuando una organización llega a ese hito, significa que maduró sus procesos y sus tareas de calidad, entre otros factores que pueden convertir a los datos en información.

En este sentido, vale destacar que convertir datos en un activo estratégico requiere un camino estructurado que implica:

• Evaluar la madurez organizacional. Muchas empresas tienen silos de información que limitan la visión integral. Un diagnóstico de madurez de datos es el punto de partida.
• Definir quick wins. Elegir proyectos de impacto inmediato, como por ejemplo predicción de demanda, segmentación de clientes o detección de fraudes. Estos casos suelen generar confianza interna y justificar nuevas inversiones.
• Diseñar el pipeline de datos con IA. Aquí se define la capacidad de capturar, procesar y disponibilizar datos en tiempo real. Un pipeline sólido permite pasar de la analítica descriptiva a la prescriptiva.
• Impulsar un modelo AI-first. La IA no debe ser un complemento, sino el motor de nuevas formas de trabajo y de toma de decisiones.

La transformación no empieza con grandes despliegues tecnológicos, sino con pasos medidos y de alto impacto, que consoliden la confianza en los datos como base de decisiones inteligentes.

La brecha entre visión y capacidad real

“En muchas organizaciones el desafío es comprender que la eficiencia que se logra con IA no suele venir desde el momento inicial. La tecnología necesita evolucionar y encontrar el mejor caso de negocio es el desafío principal”, expresa Daniel.

Uno de los mayores desafíos es la disonancia entre ambición y capacidad. 

Los directorios suelen visualizar a la IA como una palanca de disrupción, pero las áreas técnicas advierten problemas como:

• Datos incompletos o de baja calidad.
• Falta de integración entre sistemas legados y nuevas plataformas.
• Escasez de talento especializado en IA y ciencia de datos.

Para cerrar esta brecha, las organizaciones deberían :

1. Invertir en upskilling de equipos con IA. No se trata solo de formar científicos de datos, sino de que marketing, finanzas, operaciones y otras áreas aprendan a usar la IA como herramienta estratégica.

2. Adoptar un enfoque colaborativo. Los líderes de negocio y los equipos técnicos deben diseñar la estrategia en equipo.

3, Escalar gradualmente. Empezar con pilotos, aprender de los errores y luego ampliar a toda la organización.

La verdadera modernización ocurre cuando la brecha entre la visión del negocio y las capacidades técnicas se convierte en un puente de colaboración, aprendizaje y construcción progresiva.

Métricas para medir el impacto de la estrategia

Al preguntarnos sobre las métricas o indicadores que son clave para evaluar si la estrategia de datos con IA está generando valor tangible para la organización, lo sencillo sería referirse al ROI. 

Pero, desde la perspectiva de Daniel, existen otras formas de medir el impacto. Algunas de ellas son:

• La creación de nuevas áreas dentro de la compañía.
• El grado de madurez que se logra en diferentes áreas.
• La oportunidad que le da a compañías en reconvertirse.

“Estos son resultados que normalmente no se miden, pero que son realmente importantes”, advierte.

Desde esta visión, y teniendo en cuenta que una estrategia de datos con IA solo es exitosa si genera valor tangible, entre los indicadores clave a considerar también pueden considerarse:

• Velocidad de insights: tiempo promedio desde la captura del dato hasta su uso en decisiones estratégicas.
• Nivel de automatización: porcentaje de procesos críticos gestionados con IA.
• Madurez del pipeline de datos con IA: grado de estandarización, confiabilidad y escalabilidad de la infraestructura de datos.
• Adopción cultural: cantidad de equipos no técnicos que utilizan herramientas basadas en IA en su trabajo diario.

Medir el éxito no significa contar cuántos modelos se implementan, sino evaluar cómo los datos y la IA se traducen en mejoras medibles en resultados, eficiencia y cultura organizacional.

Convertir los datos en un motor de innovación

La modernización con IA no significa sumar algoritmos a procesos tradicionales, sino rediseñar el negocio bajo un paradigma AI-first. 

Una estrategia de datos con IA bien ejecutada convierte los datos en un motor de innovación, capaz de anticipar escenarios, optimizar decisiones y abrir nuevos modelos de negocio.

Las organizaciones que logren cerrar la brecha entre visión y capacidades, apoyándose en un pipeline sólido, un enfoque ético de datos y el upskilling de sus equipos, estarán mejor preparadas para competir en un entorno donde la ventaja competitiva depende de cómo se transforma lo que se sabe en acción estratégica.

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