Un nuevo estudio elaborado por Harvard Business Review Analytic Services en colaboración con Cloudera muestra que, aunque la adopción de inteligencia artificial avanza con rapidez en las organizaciones, la mayoría aún no cuenta con la base de datos necesaria para escalarla de forma efectiva. El informe, basado en una encuesta global realizada en octubre de 2025 a más de 230 profesionales involucrados en decisiones de datos para IA, revela una brecha creciente entre la ambición tecnológica y la preparación operativa.
El documento, titulado Taming the Complexity of AI Data Readiness (requiere registro) indica que solo el 7% de las empresas considera que sus datos están completamente listos para la IA. En contraste, más de una cuarta parte afirma que su información está poco o nada preparada, lo que refleja un desfase entre el impulso por incorporar modelos avanzados y la capacidad real de sostenerlos. Esta tendencia coincide con análisis independientes que señalan que muchas organizaciones han priorizado la experimentación con IA generativa sin haber consolidado previamente una arquitectura de datos coherente.
Uno de los hallazgos centrales del estudio es la percepción generalizada de que la calidad de los datos sigue siendo un obstáculo estructural. El 73% de los encuestados considera que su organización debería dar mayor prioridad a este aspecto, y la misma proporción reconoce dificultades para procesar y preparar datos para iniciativas de IA. Entre los principales desafíos aparecen la fragmentación de fuentes, la ausencia de una estrategia clara, los riesgos de sesgo y las restricciones regulatorias, factores que también han sido señalados por organismos internacionales como barreras recurrentes en la modernización digital.
El informe destaca que, aunque la mayoría de las empresas reconoce la necesidad de una estrategia de datos para IA, pocas la han formalizado. Solo el 23% afirma contar con una estrategia establecida, mientras que más de la mitad se encuentra en proceso de desarrollarla. La protección de datos sensibles, la calidad de la información y la gobernanza aparecen como los componentes más críticos de estos planes, reflejando una preocupación creciente por equilibrar innovación y cumplimiento normativo.
El estudio también muestra un cambio en las expectativas sobre el papel de la IA en los procesos empresariales. Cerca de dos tercios de los participantes anticipan que una parte significativa de sus operaciones será aumentada o reemplazada por sistemas de IA agente en los próximos dos años, una tendencia que coincide con el avance de modelos capaces de ejecutar tareas autónomas. Casi la mitad considera que estas tecnologías podrían incluso ayudar a resolver problemas de calidad de datos, aunque expertos del sector advierten que la automatización no sustituye la necesidad de una base sólida de gobernanza y arquitectura.
En este contexto, Cloudera subraya que la capacidad de llevar la IA hacia los datos —y no al revés— se está convirtiendo en un diferenciador clave. Según la compañía, las organizaciones operan hoy en entornos híbridos donde conviven nubes públicas, centros de datos y sistemas en el borde, y donde gran parte de la información crítica permanece en instalaciones locales por razones de soberanía, seguridad o costos. Esta realidad exige arquitecturas capaces de ejecutar IA sin mover datos sensibles ni comprometer el control operativo.
Cloudera plantea que su enfoque, basado en una plataforma híbrida construida sobre tecnologías de código abierto, permite unificar experiencias de nube en todo el patrimonio de datos empresarial. La compañía afirma que su infraestructura ya impulsa cargas de IA sobre más de 25 exabytes de datos en organizaciones de distintos sectores, un volumen que refleja la creciente necesidad de gestionar información distribuida con criterios consistentes de gobernanza y seguridad.
El informe concluye que la preparación de datos se ha convertido en un requisito indispensable para que la IA genere valor sostenible. La aceleración de la adopción tecnológica, combinada con la complejidad de los entornos híbridos, obliga a las empresas a revisar sus fundamentos: calidad, integración, protección y estrategia. Sin estos elementos, la transición de la experimentación a la producción seguirá siendo un desafío para la mayoría de las organizaciones.
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Fuente: nota de prensa Cloudera | Editado por CDOL
