La calidad del dato, el primer paso hacia una IA realmente útil
Mientras la Inteligencia Artificial ocupa cada vez más espacio en las estrategias empresariales, muchas organizaciones siguen teniendo un problema mucho más básico por resolver: la calidad del dato. Solo un 7,4 % de las empresas españolas ha alcanzado un nivel avanzado de automatización de procesos basada en datos, según el informe Digital Pulse 2025: Barómetro de Madurez Digital de la Empresa Española elaborado por Excelia, firma española de consultoría, tecnología y servicios profesionales. La distancia entre querer aprovechar la IA y estar realmente preparado para hacerlo sigue siendo considerable.
Incorporar Inteligencia Artificial no consiste únicamente en elegir una tecnología o desarrollar un nuevo caso de uso. Si la información que alimenta esos sistemas está fragmentada entre departamentos, contiene duplicidades, utiliza criterios diferentes o simplemente no es fiable, la capacidad de la IA para aportar valor se reduce drásticamente.
Antonio Cerdán, Hyperautomation Managing Director de Excelia.
“Muchas organizaciones han dado un primer paso importante digitalizando su operativa, pero todavía no han evolucionado hacia modelos realmente inteligentes. Es necesario integrar automatización y analítica de datos de forma coherente”, explica Antonio Cerdán, Hyperautomation Managing Director de Excelia. Una evolución que permite pasar de una digitalización puramente operativa a otra capaz de impactar directamente en el negocio.
Las compañías llevan años generando información a través de sus ERP, CRM, plataformas financieras, aplicaciones comerciales o sistemas de producción. Pero, ¿cómo convertimos todo ese volumen de datos en una fuente de información coherente, accesible y útil para la toma de decisiones?
Es precisamente ahí donde herramientas como Microsoft Power BI adquieren una nueva dimensión. Más allá de la creación de dashboards, Power BI permite conectar y unificar información procedente de diferentes fuentes, desarrollar modelos semánticos basados en una lógica de negocio común y ofrecer a los usuarios una visión compartida de la realidad de la compañía. Microsoft sitúa precisamente estos modelos de datos fiables como uno de los elementos fundamentales para que las interacciones posteriores con IA estén basadas en información empresarial consistente.
Esto cambia también la forma de entender los proyectos de Business Intelligence. Una infraestructura de datos bien planteada permite identificar patrones, anticipar escenarios y, progresivamente, incorporar automatización e Inteligencia Artificial sobre una información que la empresa conoce y puede gobernar. A pesar de ello, la tecnología, por sí sola, no resuelve el problema. Como señala Antonio Cerdán, “Elegir qué fuentes integrar, determinar qué información es realmente relevante, establecer una arquitectura adecuada y conseguir que distintas áreas trabajen bajo los mismos criterios requiere una combinación de conocimiento tecnológico y entendimiento del negocio”.
Por eso, el papel de un partner especializado y certificado como Excelia resulta especialmente relevante. El valor más allá de la implantación de Power BI reside en acompañar a la organización en todo el proceso: desde la estrategia y preparación del dato hasta su explotación mediante analítica, automatización o Inteligencia Artificial.
En plena carrera por adoptar IA, quizá la pregunta más importante no sea todavía qué puede hacer un algoritmo por una empresa. Antes conviene resolver otra mucho más sencilla: ¿cómo preparamos los datos para sacarle el máximo provecho a la Inteligencia Artificial?
