Empresas adoptan IA, pero aún fallan en gobernanza de datos

(Financiero News-Panamá) Aunque cada vez más empresas incorporan inteligencia artificial para optimizar procesos, mejorar decisiones y acelerar la innovación, el 42% de las organizaciones reconoce tener visibilidad limitada sobre todas las herramientas o modelos de IA utilizados internamente, según el Informe sobre la confianza y la resiliencia de los datos 2026 de Veeam, una brecha que puede afectar la seguridad, el cumplimiento normativo y la calidad de los resultados que generan estas tecnologías.

El avance de la inteligencia artificial está obligando a las empresas a mirar más allá de la adopción tecnológica y concentrarse en la calidad de los datos que alimentan sus modelos. De acuerdo con el estudio, muchas organizaciones todavía operan con grandes volúmenes de información redundante, obsoleta o irrelevante, conocida como datos ROT, que permanecen dispersos o invisibles dentro de los sistemas y pueden provocar respuestas imprecisas, menor eficiencia operativa y dificultades para escalar proyectos piloto.

Javier Castrillón, gerente regional de ventas en Veeam, advirtió que la inteligencia artificial no genera conocimiento por sí sola, sino que depende completamente de la calidad de los datos que consume. Sin una base confiable, los resultados pueden ser inexactos y, en algunos casos, representar un riesgo para la organización. Por eso, antes de ampliar proyectos de IA, las empresas deben comprender qué datos tienen, cuál es su calidad, cómo se utilizan y quién tiene acceso a ellos.

El reto también pasa por fortalecer la visibilidad y el control. Las organizaciones deben identificar y reducir datos redundantes, establecer controles claros sobre las fuentes de información utilizadas por la IA y alinear la gestión de datos con sus estrategias de riesgo y cumplimiento.

La lectura de fondo es que la inteligencia artificial puede convertirse en un verdadero motor de crecimiento solo si las empresas construyen una base de datos limpia, visible y gobernada. En un entorno donde la IA gana protagonismo en las decisiones empresariales, el éxito ya no dependerá únicamente de tener mejores modelos, sino de contar con información confiable, controles adecuados y una estrategia de gobernanza capaz de reducir riesgos y anticipar futuras exigencias regulatorias.