NotiPress<\/p>\n\n\n\n
Mientras la conversaci\u00f3n p\u00fablica sobre inteligencia artificial (IA) se concentra en modelos cada vez m\u00e1s avanzados, dentro de las empresas el problema es otro: los datos. La limitante no est\u00e1 en la capacidad de los algoritmos, sino en la infraestructura que los alimenta. Esa es una de las conclusiones que surgen de los anuncios y estudios presentados en SAS Innovate 2026.<\/p>\n\n\n\n
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De acuerdo con una investigaci\u00f3n global de SAS en conjunto con IDC, el 49% de las organizaciones identifica los entornos cloud no centralizados o poco optimizados como la principal barrera para avanzar en iniciativas de IA. A esto se suma que el 44% se\u00f1ala procesos insuficientes de gobernanza de datos como un obst\u00e1culo cr\u00edtico. En otras palabras, el freno no es la falta de modelos, sino la incapacidad de operar con datos confiables, accesibles y estructurados.<\/p>\n\n\n\n
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El hallazgo redefine el debate sobre adopci\u00f3n tecnol\u00f3gica, asegur\u00f3 SAS en informaci\u00f3n para NotiPress. Durante los \u00faltimos a\u00f1os, la narrativa dominante ha girado en torno al desarrollo de modelos de lenguaje, automatizaci\u00f3n y capacidades generativas. Sin embargo, en el terreno operativo, muchas empresas enfrentan un problema m\u00e1s b\u00e1sico: datos dispersos en m\u00faltiples sistemas, duplicados, sin est\u00e1ndares comunes y con procesos manuales que dificultan su uso a escala.<\/p>\n\n\n\n
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Esta fragmentaci\u00f3n tiene implicaciones directas en la viabilidad de la IA. Modelos entrenados con datos inconsistentes o incompletos generan resultados poco confiables, lo que limita su uso en decisiones cr\u00edticas. Adem\u00e1s, la falta de gobernanza dificulta cumplir con marcos regulatorios y est\u00e1ndares de privacidad, un factor cada vez m\u00e1s relevante en sectores como finanzas, salud o servicios p\u00fablicos.<\/p>\n\n\n\n
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Frente a este escenario, la estrategia de empresas como SAS apunta a un cambio de enfoque: mover la anal\u00edtica hacia donde est\u00e1n los datos, en lugar de centralizar los datos para analizarlos. Este modelo busca reducir fricciones operativas, acelerar procesos y mantener control sobre la informaci\u00f3n sin comprometer seguridad o cumplimiento.<\/p>\n\n\n\n
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El problema, sin embargo, no es exclusivamente tecnol\u00f3gico, tambi\u00e9n es organizacional. La gesti\u00f3n de datos implica coordinaci\u00f3n entre \u00e1reas, definici\u00f3n de pol\u00edticas internas y una visi\u00f3n clara sobre c\u00f3mo se utiliza la informaci\u00f3n dentro de la empresa. Sin estos elementos, incluso las herramientas m\u00e1s avanzadas terminan subutilizadas.<\/p>\n\n\n\n
Otro factor cr\u00edtico es la velocidad. Mientras la adopci\u00f3n de IA \u2014incluyendo agentes y copilotos\u2014 avanza r\u00e1pidamente, las capacidades de gesti\u00f3n de datos no evolucionan al mismo ritmo. Este desfase genera un entorno en el que las empresas pueden implementar soluciones de IA, pero sin una base s\u00f3lida que garantice su funcionamiento adecuado.<\/p>\n\n\n\n
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En ese contexto, el dato deja de ser un insumo pasivo para convertirse en un activo estrat\u00e9gico. Su calidad, trazabilidad y disponibilidad determinan no solo la efectividad de la IA, sino tambi\u00e9n su impacto en el negocio. Esto explica por qu\u00e9 iniciativas de modernizaci\u00f3n de datos est\u00e1n ganando prioridad en las agendas corporativas, incluso por encima del desarrollo de nuevos modelos.<\/p>\n\n\n\n
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El cambio de paradigma es claro: la inteligencia artificial ya no se mide \u00fanicamente por la sofisticaci\u00f3n de sus algoritmos, sino por la madurez del ecosistema de datos que la sustenta. Sin esa base, la promesa de la IA \u2014automatizaci\u00f3n, eficiencia y mejores decisiones\u2014 dif\u00edcilmente puede materializarse en entornos reales.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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