Cada vez más organizaciones recurren a la inteligencia artificial para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y acelerar la innovación. Sin embargo, en el Día de la Apreciación de la IA, surge una pregunta clave: ¿están las empresas preparadas para gestionar adecuadamente los datos que alimentan estas tecnologías?

A medida que la inteligencia artificial se integra en las organizaciones como una herramienta clave para la toma de decisiones, la calidad y gobernanza de los datos se consolidan como factores determinantes para su éxito. Sin embargo, la falta de control sobre la información disponible está limitando el desarrollo de estas iniciativas y elevando los riesgos asociados.

De acuerdo con el Informe sobre la confianza y la resiliencia de los datos 2026 de Veeam, el 42% de las empresas afirma tener una visibilidad limitada de todas las herramientas o modelos de IA utilizados en la organización, lo que limita su capacidad de control, monitoreo y gestión del riesgo, y puede impactar tanto la seguridad como el cumplimiento normativo.

“La IA no genera conocimiento por sí sola; 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”, afirma Javier Castrillón, gerente regional de ventas en Veeam

Cuando los datos definen el valor de la IA

A medida que las empresas adoptan modelos de lenguaje y desarrollan soluciones de IA personalizadas, se enfrentan a un desafío creciente: gestionar grandes volúmenes de información que incluyen datos redundantes, obsoletos o triviales (ROT).

En muchos casos, estos datos permanecen invisibles dentro de los sistemas, afectando directamente el desempeño de la IA. Esto se traduce en respuestas imprecisas, menor eficiencia operativa y dificultades para escalar proyectos piloto. Además, el acceso sin control a grandes volúmenes de información puede generar nuevos riesgos de seguridad, al concentrar privilegios en sistemas de IA que no cuentan con una adecuada gobernanza de datos.

Visibilidad y control: claves para una IA confiable

En este contexto, las organizaciones enfrentan la necesidad de fortalecer su estrategia de gestión de datos como base para el desarrollo de iniciativas de IA más seguras y efectivas.

“Antes de escalar proyectos de inteligencia artificial, es fundamental que las organizaciones comprendan qué datos tienen, cuál es su calidad y cómo están siendo utilizados. La visibilidad es el primer paso hacia una IA confiable”, agregó Castrillón.

Esto implica avanzar hacia modelos que permitan:

•             Identificar y reducir datos redundantes, obsoletos o irrelevantes.

•             Establecer controles claros sobre las fuentes de información utilizadas por la IA.

•             Alinear la gestión de datos con las estrategias de riesgo y cumplimiento.

Para aplicar estas prácticas de manera efectiva, herramientas de observabilidad y análisis de datos como Veeam ONE, parte de Veeam Data Platform, permiten obtener visibilidad completa de los datos empresariales. Esto ayuda a identificar anomalías, puntos ciegos y riesgos antes de que afecten las operaciones o la calidad de la información que alimenta los sistemas de IA. Además, facilita establecer controles claros y reportes que apoyan la gobernanza y confiabilidad de los datos, asegurando que la inteligencia artificial se base en información precisa y confiable.

De la gestión de datos a la gobernanza de la IA

En una fecha como el Día de la Apreciación de la IA, el foco no debe estar únicamente en reconocer el potencial de esta tecnología, sino también en comprender los elementos que la hacen posible. A medida que la inteligencia artificial gana protagonismo en las organizaciones, queda claro que su éxito no depende únicamente de la tecnología, sino del control sobre los datos y las identidades que la respaldan. Sin una base limpia, visible y gobernada, la IA puede convertirse más en un riesgo que en una ventaja.

En este contexto, avanzar hacia una mayor visibilidad, control y depuración de la información se vuelve una prioridad estratégica. Entender qué datos existen, cuáles realmente aportan valor y cómo son utilizados por los sistemas de IA permitirá a las organizaciones no solo optimizar su desempeño, sino también anticiparse a riesgos y responder a futuras exigencias regulatorias. Por ello, poner en orden la información hoy será determinante para que las empresas puedan escalar sus iniciativas de forma segura y convertir la IA en un verdadero motor de crecimiento.