¿Por qué tantas empresas encuentran dificultades para alinear sus inversiones en IA generativa con sus estrategias de datos? En Building Blocks hemos analizado esta cuestión en profundidad, y los hallazgos son reveladores.
Las aplicaciones basadas en IA generativa representan una oportunidad de oro para las organizaciones, pero también un gran reto. El entusiasmo por esta tecnología emergente ha impulsado a muchas empresas a lanzar proyectos piloto y pruebas de concepto llamativas sin una hoja de ruta clara. ¿El resultado? Altos costes, poca rentabilidad y equipos desorientados.
Un estudio global de 2024 realizado por Forrester Consulting reveló que solo el 22% de las organizaciones encuestadas había logrado implementar la IA generativa con éxito en toda la empresa. ¿La causa principal? Estrategias de datos poco desarrolladas.
El punto de encuentro entre IA generativa y datos
El 98% de las empresas coincide en que es imprescindible transformar su estrategia de datos para poder aprovechar el potencial de la IA. De hecho, el 73% considera necesario actualizarla de forma significativa o incluso redefinirla por completo.
La relación entre datos e IA generativa es simbiótica: cuanto más sólida sea la estrategia de datos, mejores serán los resultados de la IA. A su vez, las aplicaciones de IA bien alineadas con los objetivos del negocio pueden transformar datos infrautilizados en activos valiosos.
Falta de planificación: un obstáculo común
A pesar de esta conexión evidente, muchas empresas priorizan iniciativas de IA sin trabajar previamente en una base de datos sólida. Según nuestro estudio, el 73% de los líderes reconoce haber dejado pasar oportunidades clave en analítica y datos por lanzarse demasiado rápido a implementar soluciones de IA.
Este problema es aún más marcado entre directivos de alto nivel, como los vicepresidentes: el 82% admite haber sacrificado la estrategia de datos en el proceso.
Más preocupante aún, el 64% de las empresas lanza soluciones de IA sin un caso de uso de negocio bien definido. Y el 74% inicia pilotos de IA sin tener una estrategia para escalar los resultados a nivel empresarial. Este desajuste refleja una desconexión grave entre objetivos y ejecución.
Hacia una estrategia integrada de datos e IA
Para corregir esta desconexión, las empresas deben centrarse en una estrategia de datos robusta, que contemple disponibilidad, calidad e integración. Además, es fundamental priorizar aquellas aplicaciones de IA que estén alineadas con objetivos de negocio claros y que puedan generar un retorno rápido de la inversión.
Una estrategia de datos madura no solo permite implementar la IA de manera más eficiente, sino que proporciona una ventaja competitiva esencial en el actual entorno digital. También protege a las organizaciones frente a inversiones costosas sin retorno.
¿Estás preparado para alinear tu estrategia de datos con proyectos de IA generativa que realmente aporten valor
En nuestro informe completo encontrarás más recomendaciones y buenas prácticas para integrar con éxito la IA generativa en tu empresa.
