Gobernanza de datos, prioridad antes de escalar la IA

Gobernanza de datos, prioridad antes de escalar la IA. En México, la inteligencia artificial ya no aparece como una línea de gasto aparte o un proyecto piloto: compite de igual a igual con las partidas tradicionales de tecnología dentro de los presupuestos de TI para 2027. SNP Group advierte que la forma en que muchas organizaciones están tomando esa decisión representa un riesgo para el retorno de esas inversiones.

Cada vez más empresas mexicanas destinan presupuesto de TI a inteligencia artificial, pero SNP advierte que sin resolver antes la calidad y trazabilidad de los datos, esas inversiones rinden menos de lo esperado.

Buena parte de las empresas en México todavía opera sobre sistemas ERP heredados, información duplicada entre sistemas y procesos que nunca terminaron de ordenarse. Según SNP, cuando a esa base se le agregan agentes de IA y capacidades analíticas sin resolver antes esas deficiencias, los proyectos suelen avanzar con rapidez en la etapa de piloto, pero se estancan al intentar llevarlos a producción.

El error que se repite: sumar IA sobre una base que no está lista

“Vemos que muchas empresas quieren avanzar rápido con inteligencia artificial, pero si no resuelven antes los problemas heredados de sus datos, el proyecto arranca bien en el piloto y se traba apenas se intenta llevarlo a producción. Ese es el error que más se repite hoy en México, y es la razón más común por la que un presupuesto ya aprobado termina rindiendo menos de lo esperado”, explica Ezequiel Pardo, LATAM Head of Transformation and Data Management products, SNP Group.

De comprar infraestructura a comprar resultados

Algo que sí está cambiando, según SNP, es la forma en que las empresas mexicanas están planteando sus decisiones de inversión para 2027.

“Cada vez menos empresas quieren comprar servidores o licencias por comprarlos: quieren resultados. Eso las está llevando a modelos de consumo de servicios en lugar de grandes desembolsos de capital, y a pensar la modernización de su ERP, su migración a la nube y su ciberseguridad como un mismo proyecto, y no como tres líneas de presupuesto que se negocian por separado”, señala Pardo.

La condición antes de escalar la IA

Antes de discutir cuánta inteligencia artificial necesita una empresa, SNP recomienda evaluar primero la calidad y la trazabilidad de sus datos.

“Preferimos preguntar cómo está la calidad y la trazabilidad de los datos antes de hablar de cuánta inteligencia artificial necesita una empresa. Las compañías que lideren la próxima etapa en México no van a ser las que más presupuesto destinen a IA, sino las que hayan resuelto antes ese orden interno: primero la calidad y gobernanza de los datos, después la modernización de ERP y nube, y recién ahí la escala de IA”, afirma Pardo.

Con esta recomendación, SNP busca acompañar a los CIOs mexicanos en la planificación de sus presupuestos de TI para 2027, priorizando una secuencia de inversión que permita capturar el valor real de la inteligencia artificial en el mediano plazo.

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