A medida que la inteligencia artificial generativa (GenAI), los modelos de lenguaje (LLM) y los agentes de IA se incorporan a la rutina diaria, las organizaciones están replanteando sus estrategias de datos… y se están dando cuenta de que la mayoría no fue diseñada para este nuevo escenario. Si bien los elementos fundamentales de una estrategia de datos siguen siendo relevantes, el mundo actual, impulsado por la IA, requiere un enfoque más avanzado: uno que tenga en cuenta la escala, la complejidad y la velocidad con la que las organizaciones operan, innovan y compiten.
Una estrategia exitosa de datos e inteligencia artificial requiere un pensamiento cohesivo que integre datos, modelos, procesos, plataformas y personas. Con nuevos riesgos emergiendo tan rápido como las oportunidades, muchas organizaciones sienten que están tratando de ponerse al día—no por falta de ambición, sino porque aún no han revisitado sus fundamentos estratégicos con la IA en mente.
Por qué la convergencia de estrategias de datos e IA es más importante que nunca
Aunque la mayoría de las empresas ya cuentan con iniciativas de datos e inteligencia artificial en marcha, pocas han reestructurado sus estrategias pensando en lo que viene. Un panorama fragmentado —con entornos multicloud, silos de datos, soluciones de IA puntuales y una gobernanza ad hoc— puede limitar rápidamente la escalabilidad y el valor generado. En cambio, una estrategia unificada de datos e IA tiene el potencial de potenciar la agilidad operativa, la innovación responsable y ofrecer experiencias de cliente diferenciadas.
Tres tendencias impulsan este cambio:
- El auge de GenAI y las arquitecturas basadas en agentes: los modelos tradicionales de integración y análisis de datos ya no son suficientes para responder a las demandas dinámicas y en tiempo real de las aplicaciones generativas y las operaciones con modelos de lenguaje (LLMOps). Desde la generación aumentada por recuperación (RAG) hasta frameworks personalizados para agentes, las empresas necesitan plataformas y modelos de gobernanza diseñados específicamente para estos nuevos flujos de trabajo nativos de la IA.
- La gobernanza ya no es opcional - es fundamental: con regulaciones específicas para la IA —como la EU AI Act— y estándares en evolución como el NIST AI RMF y la ISO 42001, la gobernanza está dejando de ser un simple requisito de cumplimiento para convertirse en un principio de diseño. Las empresas visionarias abordan la gobernanza de IA, la gestión de riesgos y la ciberseguridad como pilares esenciales para escalar con confianza y generar valor sostenible.
- “Aterrizar y expandir” debe ser más que una táctica comercial: la capacidad de comenzar con iniciativas pequeñas —como un piloto interno de un agente GenAI— y escalar rápidamente mediante patrones reutilizables, herramientas modulares y gobernanza integrada es lo que distingue a los líderes de quienes se quedan atrás. Una estrategia efectiva comienza donde estás… pero nunca se queda ahí.
5 claves para diseñar una estrategia efectiva de datos e IA
A continuación, se presentan cinco recomendaciones clave para estructurar correctamente tu estrategia de datos e inteligencia artificial en un entorno cada vez más nativo de la IA.
1. Convierte la gobernanza en un principio de diseño, no en un aspecto secundario
La gobernanza debe integrarse desde el inicio del ciclo de vida de la IA, comenzando con la ingesta de datos. Esto permite establecer políticas claras sobre calidad, trazabilidad, tagging, controles de acceso y capacidad de explicación desde el primer momento. Es recomendable utilizar frameworks modulares que combinen controles específicos para IA —como la detección de sesgos, la observabilidad de modelos y la gestión de prompts— con una gobernanza más amplia de datos y seguridad.
No se trata únicamente de cumplir con normativas, sino de establecer una base confiable para operar y escalar soluciones de IA.
2. Invierte en una base empresarial sólida para datos e IA
Escalar la IA requiere mucho más que modelos: requiere plataformas, pipelines y pipelines y procesos capaces de sostener el crecimiento a largo plazo. Esto incluye capacidades como MLOps y LLMOps, aceleradores reutilizables (por ejemplo, integración con bases de datos vectoriales o herramientas de evaluación de modelos) y una arquitectura robusta que soporte tanto operaciones centralizadas como federadas.
Ya sea mediante soluciones de código abierto, comerciales o híbridas, el enfoque debe estar en orquestar —no simplemente ensamblar— el ecosistema. La clave está en asegurar flexibilidad, portabilidad y responsabilidad a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos y la IA.
3. Operacionaliza desde el inicio, no de forma tardía
El mayor impacto se logra con iniciativas de IA que superan la fase de pruebas de concepto y ofrecen resultados tangibles. Para que esto ocurra, es necesario adoptar un modelo de entrega basado en agilidad, automatización y coordinación multifuncional. La operacionalización debe incorporarse desde el principio: diseña con monitorización, control de costos (FinOps), gobernanza "human-in-the-loop" y ciberseguridad en mente.
Piensa en MVP, pero con una ruta clara para escalar, respaldada por automatización y repetibilidad. Herramientas como matrices de riesgo de IA, evaluaciones de madurez y security test kits ayudan a reducir fricciones y acelerar el retorno de inversión.
4. Cierra la brecha entre talento, herramientas y procesos
Una estrategia moderna de datos e IA debe ir más allá de la tecnología. También debe abordar la preparación cultural, la evolución de habilidades y la alineación de procesos. Establece centros de excelencia o AI offices que integren gestión de producto, ingeniería, datos y funciones de cumplimiento. Fomenta la colaboración mediante plataformas compartidas y frameworks de evaluación transparentes.
Y, sobre todo, no subestimes la gestión del cambio. Impulsar la adopción —tanto interna como externamente— requiere comunicación sólida, creación de confianza y compromiso con el aprendizaje continuo.
5. Prioriza los casos de uso según impacto, riesgo y preparación
Con tanta atención puesta en los casos de uso de GenAI, la tentación es lanzarse directamente a los más llamativos. Pero no todos son iguales ni están igual de preparados. Define una visión de portafolio que evalúe los casos de uso según impacto empresarial, viabilidad técnica, complejidad de gobernanza y nivel de seguridad.
Usa frameworks probados para evaluar la criticidad de cada caso de uso y adapta tu estrategia en función de esos resultados. Algunas aplicaciones de IA requerirán red teaming y pruebas de penetración (pentest); otras podrán gestionarse con controles más ligeros. La clave está en dimensionar correctamente el nivel de exigencia.
Conclusión
Si bien los fundamentos de una buena estrategia siguen vigentes —alineación con los objetivos del negocio, escalabilidad, adaptabilidad—, la forma de ejecutarlos ha evolucionado. La inteligencia artificial aporta un nuevo nivel de capacidad, pero también de responsabilidad. Las organizaciones más resilientes e impactantes son aquellas que logran integrar la IA en el núcleo de sus datos, su tecnología y sus modelos operativos, de forma segura, ética y a escala.
Definir correctamente tu estrategia de datos e IA no solo prepara a tu negocio para el futuro, sino que construye las bases para liderar en la era de la inteligencia artificial.
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- Para obtener más información sobre NTT DATA y GenAI, descubre las capacidades empresariales de GenAI de NTT DATA.