La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un tema candente en el ámbito empresarial, especialmente en América, donde un abrumador 97,6% de las empresas reconoce su potencial transformador. Sin embargo, un reciente panel celebrado en el marco del TechTegia Summit: IA & Data Explote 2026, reveló que la falta de datos confiables y la integración efectiva de la IA en los procesos de negocio son los principales obstáculos que impiden a las organizaciones capitalizar sus beneficios. Esta situación plantea un desafío considerable para las empresas que buscan no solo adoptar la IA, sino también implementarla de manera que genere resultados tangibles.

Sofía Pérez Gasque, directora general de la Asociación Mexicana de la Industria de Tecnologías de Información (Amiti), enfatizó la necesidad de que la adopción de la IA se traduzca en un impacto real y positivo en las organizaciones, contribuyendo así al desarrollo económico del país. De acuerdo a proyecciones de IDC, se estima que el gasto en IA en la región crecerá a un ritmo anual compuesto del 32,9% entre 2023 y 2028, alcanzando los 477.800 millones de dólares. Esta rápida expansión subraya la importancia de que las áreas tecnológicas de las empresas no operen de manera aislada, sino que se integren en la toma de decisiones estratégicas.

Uno de los problemas más apremiantes que enfrentan las organizaciones es la calidad de los datos que alimentan sus sistemas de IA. En muchas ocasiones, los datos se encuentran dispersos en múltiples documentos, plataformas y registros físicos, lo que limita su uso efectivo. La especialista en gestión inteligente de la información, Adela Elizondo, subrayó que la confiabilidad de los sistemas de IA depende en gran medida de la calidad de los datos con los que son alimentados. “Si no tenemos confianza en los datos que vamos a alimentar a la IA, ¿cómo podemos creer en los indicadores y en las aplicaciones que vamos a utilizar?”, cuestionó, planteando una duda crítica sobre la efectividad de estas tecnologías.

Elizondo también destacó la necesidad de que las empresas controlen, centralicen y gestionen adecuadamente su información antes de ponerla a disposición de modelos de IA. Esto es crucial para asegurar que los sistemas trabajen con datos actualizados, seguros y verificables. Sin embargo, el camino hacia una gestión de datos eficiente es complejo: un estudio sobre la madurez de TI para la adopción de IA en América indica que el 35,8% de las organizaciones aún no ha realizado un inventario de sus activos de datos, lo que pone de manifiesto la falta de preparación en este ámbito.

A pesar de la urgencia por adoptar soluciones de IA, los especialistas advirtieron sobre el riesgo de hacerlo impulsados por la presión del mercado, sin previamente identificar cuál problema se busca resolver o cómo se integrarán estas herramientas en la operación diaria de la empresa. La IA es capaz de generar reportes y análisis en cuestión de minutos, pero su verdadero potencial no podrá ser aprovechado si las empresas carecen de procesos que transformen esa información en decisiones y acciones concretas.

Jesús Montes, experto en arquitectura de centros de datos e IA, enfatizó que el éxito en la implementación de la inteligencia artificial no radica únicamente en la tecnología misma, sino en la capacidad de las empresas para establecer procesos que permitan la utilización efectiva de los datos generados. En este sentido, es esencial que las organizaciones se preparen adecuadamente, invirtiendo en la infraestructura necesaria y en la capacitación de su personal para maximizar los beneficios de la IA y evitar caer en la trampa del entusiasmo sin una estrategia clara. La necesidad de evolución en la gestión de información es innegable, y será el factor determinante para que las empresas de América logren hacer un uso efectivo de la inteligencia artificial.