El 80% del esfuerzo en inteligencia artificial no está en la IA: está en preparar bien los datos
En un proyecto de inteligencia artificial, la mayor parte del esfuerzo no está en elegir el modelo ni en implantar una herramienta, sino en preparar los datos. Para que la IA funcione en una pyme, la información debe estar ordenada, accesible, actualizada, bien gobernada y alineada con los objetivos reales del negocio. Sin esa base, los resultados suelen ser poco fiables, difíciles de escalar y de escaso impacto.
Durante los últimos años, la inteligencia artificial se ha convertido en una de las grandes promesas para las empresas. Automatizar tareas, anticipar comportamientos, optimizar decisiones o ganar eficiencia parece estar al alcance de cualquiera que incorpore “IA” a su organización, independientemente de su tamaño o sector.
Sin embargo, cuando las pymes intentan llevar esa promesa a la práctica, la experiencia suele ser muy distinta. Proyectos que no escalan, resultados que no convencen o pilotos que se quedan a medio camino antes de generar impacto real. No es casualidad que distintos análisis del sector, como los publicados por McKinsey, señalen que una gran parte de las iniciativas de IA fracasan antes de llegar a producción.