Costa Rica lidera la adopción de inteligencia artificial en toda Latinoamérica. Un 28.5% de la población en edad laboral del país ya utiliza IA en su día a día, la cifra más alta de la región según datos de Microsoft. Cada semana aparece una nueva herramienta, un nuevo asistente o un nuevo "copiloto" prometiendo resolver procesos enteros. La emoción es real, y tiene sentido: ningún negocio quiere quedarse atrás.

Pero hay un dato que casi nunca aparece en esa conversación. Según el estudio The GenAI Divide del MIT, a nivel global, solo el 5% de los proyectos piloto de inteligencia artificial en empresas logra generar un impacto medible y positivo en sus resultados. El 95% restante no consigue transformar nada esencial dentro de la organización. No es un problema de que la tecnología no funcione. Gartner encontró que el 63% de las organizaciones no tiene, o ni siquiera sabe si tiene, las prácticas adecuadas para gestionar sus datos con miras a la IA. Además, según el informe CDO Insights de Informatica, solo el 12% cuenta con datos suficientemente confiables y accesibles para este tipo de iniciativas.

En otras palabras, las empresas no están fallando por elegir la herramienta de IA incorrecta. Están fallando porque intentan construir sobre una base que todavía no está preparada.

Lo hemos visto de primera mano

Esto no es teoría para nosotros. Hemos trabajado directamente en proyectos donde dos sistemas distintos de una misma empresa describían la misma información de formas diferentes. Para las personas que trabajaban con esos sistemas todos los días, esto no representaba un problema: sabían cuál fuente consultar en cada situación gracias a la experiencia, la costumbre o simplemente porque "siempre se ha hecho así". Sin embargo, ese conocimiento nunca estaba documentado en ningún lugar.

El problema no era que los datos estuvieran mal. El problema era que la relación entre esos sistemas, así como la definición de cuál era la fuente confiable para cada escenario, existía únicamente en la cabeza de las personas. Y una inteligencia artificial no tiene acceso a lo que la gente sabe por experiencia. Solo tiene acceso a aquello que está documentado, estructurado y conectado.

Antes que nada, haz esto

Define un caso de uso específico, no "IA para toda la empresa"

Suena atractivo pensar en transformar todo el negocio de una sola vez, pero rara vez funciona así. Elegir un problema concreto, como un asistente que responda preguntas frecuentes de Recursos Humanos o una solución que ayude a generar reportes para un departamento específico, permite probar, medir y ajustar sin comprometer toda la operación. Los proyectos de IA más exitosos suelen comenzar resolviendo un problema bien definido antes de escalar a otros procesos.

Ordena y da contexto a tus datos, no solo los "limpies"

No basta con que los datos estén completos y sean correctos. Alguien debe definir qué significa cada dato, quién puede utilizarlo y cómo se relaciona con el resto de la información de la empresa. Ese contexto es lo que permite que una IA razone sobre el negocio en lugar de simplemente generar respuestas basadas en probabilidades.

Sin este contexto, una inteligencia artificial no tiene dónde sostenerse. Y cuando no tiene dónde sostenerse, inventa. A eso le llamamos "alucinación": cuando la IA responde con seguridad algo que en realidad no es cierto. No se trata de que la tecnología sea mala; simplemente está operando sin la información necesaria para comprender adecuadamente la realidad del negocio.

La pregunta que vale la pena hacerse

Si estás pensando en implementar inteligencia artificial en tu empresa este año, la pregunta más importante no es: "¿Qué herramienta compro?". La pregunta correcta es: ¿alguien en mi empresa podría explicarle a otra persona, por escrito, cómo se conectan nuestros datos entre sí y cuáles son las fuentes en las que podemos confiar?

Si la respuesta es no, ese debería ser el primer proyecto antes de cualquier iniciativa de IA. En Dkodde ayudamos a las organizaciones a construir esa base para que, cuando den el salto hacia la inteligencia artificial, no sea un salto al vacío. A través de plataformas como Microsoft Fabric, creamos una base de datos sólida y preparada para IA sobre la cual agentes inteligentes y soluciones de inteligencia artificial pueden generar un impacto real y sostenible en el negocio.