Foto: cortesía. Portal ERP LATAM.
Hablar hoy de inteligencia artificial (IA) ya no es referencia de una promesa futura, sino una herramienta empresarial en constante evolución y expansión, que, junto a los datos, se ha convertido en el corazón de la transformación digital. Este planteamiento es particularmente visible en América Latina, donde empresas de software de gestión enfrentan el desafío de acelerar su madurez digital para no quedarse atrás en la competencia global.
Según un estudio reciente de IDC, comisionado por Intel, más del 97 % de las organizaciones que han implementado IA en la región reportan mejoras operativas significativas, y un alto porcentaje utiliza la IA para análisis en tiempo real y optimización de procesos clave. Sin embargo, el mismo informe señala que alrededor del 20 % de las empresas aún no ha realizado siquiera un inventario básico de sus activos de datos, y, en promedio, solo la mitad de la información está lista para ser analizada por IA.
Esto deja en evidencia una realidad preocupante: la promesa de la IA solo se cumple si la base sobre la que opera los datos es sólida, estructurada y confiable. No se trata solo de recolectar grandes volúmenes de información, sino de garantizar su calidad, gobernanza y diseño adecuado para que las decisiones automatizadas o asistidas por IA sean accionables. Para IBM Consulting, por cada euro que se invierte en IA, se destinan cinco en preparar y gobernar los datos, pues sin una plataforma de datos bien diseñada con calidad, acceso y trazabilidad, la IA no puede generar valor real.
Tal como lo plantea NetSuite: con datos confiables, integración entre áreas y una cultura organizacional preparada, la IA se convierte no solo en una posibilidad, sino en un componente esencial para impulsar el crecimiento sostenible y la innovación dentro de las organizaciones.
Los datos son la columna vertebral de los procesos de gestión
Contar con datos gobernados es un reto aún más agudo en empresas de software de gestión ya que forman la columna vertebral de módulos de contabilidad, inventario, recursos humanos, atención al cliente, entre otros. Los datos organizados y fáciles de consumir por sistemas automatizados permiten a estas empresas elevar sus soluciones a un nivel competitivo, habilitando capacidades como personalización, automatización de procesos y asesoría estratégica basada en patrones reales.
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No es un secreto para nadie que la adopción de tecnologías de IA está en rápido crecimiento. Informes de McKinsey & Company muestran que la adopción general de IA ha pasado del 50 % al 72 % en pocos años, y que las organizaciones están utilizando IA en múltiples funciones de negocio. Pero este avance no está exento de desafíos: la falta de datos gobernados es una de las barreras más citadas por los líderes empresariales para escalar iniciativas de IA con éxito.
Mientras las oportunidades se multiplican, también crecen las preocupaciones. Datos y sistemas mal diseñados no solo producen resultados incorrectos o sesgados, sino que abren la puerta a brechas de seguridad y vulnerabilidades internas, un riesgo que líderes tecnológicos consideran una de las principales amenazas con la adopción de IA.
Informe de Hitachi Vantara alerta sobre un cambio significativo en el panorama de riesgos. La preocupación por brechas de seguridad originadas por IA interna saltó del 31 % al 41 % en el último año, igualando casi al porcentaje de amenazas externas (43 %).
Además, 57 % de los profesionales tecnológicos admite que una pérdida de datos sería catastrófica para su negocio, y un 55% señala que la complejidad de TI actual dificulta la detección de ataques.
En el contexto corporativo de Latinoamérica, donde la regulación en materia de datos aún está en desarrollo y la cultura de protección puede variar ampliamente, este riesgo se amplifica. Las IA internas, cuando no se gestionan con controles adecuados, pueden procesar o exponer información sensible de clientes, empleados o socios, afectando no solo la seguridad técnica sino también la reputación empresarial.
Para las empresas de software de gestión en Latinoamérica, el mensaje es claro. Apostar por datos reales, estructurados e integrados con una sólida gobernanza no es solo una buena práctica: es una condición indispensable para transformar la IA en una aliada estratégica que guíe decisiones con confianza y permita innovación sostenible.
