Gobernanza de datos, indispensable antes de escalar la IA

Gobernanza de datos, indispensable antes de escalar la IA. La inteligencia artificial ha dejado de ser una partida secundaria en las organizaciones para competir de igual a igual con la infraestructura tradicional en los presupuestos de TI hacia 2027. Sin embargo, la firma SNP Group alerta sobre un patrón recurrente en el mercado mexicano: destinar recursos a IA sin solucionar previamente los problemas de calidad y gobernanza de datos conduce a proyectos que se estancan al intentar salir de la etapa piloto.

SNP Group advierte que las empresas mexicanas arriesgan el retorno de sus inversiones tecnológicas si implementan inteligencia artificial sobre sistemas heredados e información sin ordenar.

Gran parte de las empresas en el país mantiene operaciones sustentadas en sistemas ERP heredados, información duplicada y procesos no consolidados. Al incorporar agentes de IA sobre estas deficiencias, el valor esperado de la inversión suele diluirse al llegar a la fase de producción.

Mapeo del problema: la secuencia errónea de inversión

Según los especialistas del sector, el fallo principal no reside en la tecnología elegida, sino en el orden de prioridad durante la planificación estratégica.

Del entusiasmo al estancamiento: “Muchas empresas quieren avanzar rápido con IA, pero si no resuelven antes los problemas heredados de sus datos, el proyecto arranca bien en el piloto y se traba al llevarlo a producción”, explica Ezequiel Pardo, LATAM Head of Transformation and Data Management products en SNP Group.

Inversión por resultados: El mercado está migrando de grandes desembolsos en capital (compra directa de servidores y licencias) hacia modelos de consumo de servicios.

Integración de partidas: Las organizaciones comienzan a abordar la modernización de ERP, la migración a la nube y la ciberseguridad como una estrategia unificada, en lugar de evaluarlas como partidas presupuestarias independientes.

La hoja de ruta recomendada para los CIOs

Ante el inicio de las proyecciones financieras para 2027, SNP sugiere a los responsables de tecnología (Chief Information Officers) ejecutar una secuencia gradual de ordenamiento interno antes de escalar soluciones basadas en inteligencia artificial.

• Calidad y gobernanza de datos: Asegurar la trazabilidad y consistencia de la información corporativa.
• Modernización de infraestructura: Migración estratégica del ERP y consolidación en entornos de nube.
• Escalamiento de IA: Despliegue de capacidades analíticas y generativas sobre una base de datos limpia y confiable.

“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”, concluye Pardo.

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