La falta de integración entre plataformas limita el avance de la inteligencia artificial en el sector empresarial
Durante los últimos diez años, organizaciones en Perú aceleraron sus procesos de transformación digital mediante la adopción de herramientas de nube, automatización, analítica e inteligencia artificial. Sin embargo, la expansión de la inteligencia artificial expone una realidad estructural en el sector corporativo: multitud de compañías ejecutan operaciones sobre herramientas informáticas que no comparten datos entre sí.
El inconveniente operativo no consiste en adquirir programas adicionales. Por el contrario, numerosas firmas cuentan con plataformas que operan de forma aislada, lo cual dificulta el flujo de información y restringe la toma de decisiones. Aparte de incrementar los costos en software, elevar la inversión en tecnología puede generar mayor complejidad para conectar procesos y fuentes de datos.
¿Por qué fracasan los proyectos de inteligencia artificial en las organizaciones?
El panorama del mercado refleja este obstáculo en sus indicadores de rendimiento. La consultora Gartner calcula que las empresas abandonarán el 60% de sus iniciativas de inteligencia artificial hasta 2026 por no contar con datos preparados para IA (AI-ready data). Asimismo, el 63% de las entidades admite que no dispone, o desconoce si dispone, de prácticas de gestión de datos para aprovechar estas herramientas.
Frente a esta situación, la firma DIMA señala que las organizaciones enfrentan dificultades de ordenamiento informativo antes que dilemas de software. «Muchas organizaciones creen que todavía tienen un reto de inteligencia artificial, cuando en realidad enfrentan un problema de información. Si los datos permanecen aislados entre diferentes plataformas, la IA simplemente no tiene con qué generar valor», explica Enrique Solari, Director de Desarrollo de Negocios de DIMA.
¿Qué impacto tiene la fragmentación de datos en los sectores económicos?
La conexión entre sistemas constituye un requisito técnico para obtener resultados mediante modelos de analítica. Tanto los algoritmos como la automatización necesitan datos integrados y disponibles en tiempo real para generar valor dentro de las estructuras operativas.
En rubros como banca, retail, minería, salud y telecomunicaciones, conviven aplicaciones heredadas con soluciones en la nube. La falta de unión entre estas capas desacelera el trabajo diario, complica el análisis de información y reduce la velocidad de respuesta comercial. «La siguiente ventaja competitiva no estará en quién implemente primero inteligencia artificial, sino en quién logre que toda su información trabaje como un solo ecosistema», afirma Enrique Solari, vocero de DIMA.
¿Cómo deben preparar su infraestructura las empresas hacia el futuro?
La conversación corporativa actual migra desde la compra de software hacia la edificación de bases de datos interconectadas. Conceptos como interoperabilidad, gobierno de datos y plataformas de integración ocupan un lugar prioritario en las agendas de los directivos. La competencia entre organizaciones no dependerá de sumar aplicaciones de forma masiva. El factor determinante consistirá en permitir que la información circule sin barreras entre todas las áreas de la compañía.
