Escribe: Claudia Alfaro, cofundadora de Kaudal
En este 2026, muchas empresas tendrán como prioridad estratégica la inteligencia artificial (IA). Habrá presupuestos, pilotos y agentes digitales capaces de automatizar tareas en segundos. En los comités ejecutivos la conversación ya no es si adoptar IA, sino qué tan rápido hacerlo.
Pero hay una pregunta menos cómoda que pocas organizaciones se están haciendo: ¿están nuestros datos listos para eso?
Después de trabajar durante años con distintas empresas y áreas, veo un patrón repetirse. En muchas organizaciones, la información crítica sigue llegando por WhatsApp. Equipos en campo envían cifras en mensajes que luego alguien transcribe manualmente a un Excel. Los archivos se reciben diariamente por correo y se guardan en múltiples carpetas. Versiones distintas del mismo reporte circulan entre áreas. Las solicitudes se gestionan desde bandejas de entrada personales. El seguimiento depende más de la disciplina individual que de un sistema estructurado.
Y, aun así, hablamos de automatización avanzada.
LEA TAMBIÉN: Los indicadores que importan en la era de la inteligencia artificial
Diversos estudios estiman que entre el 80% y el 90% de los datos que generan las organizaciones es no estructurado: correos, documentos, PDFs, chats. Información que existe, pero que no está lista para ser utilizada estratégicamente. Antes de analizarla, alguien debe buscarla, limpiarla, consolidarla y ordenarla.
Ese trabajo es invisible, pero constante. Consume horas todos los días. No aparece en los indicadores de innovación, pero impacta directamente en la productividad, en la velocidad de respuesta y en la calidad de las decisiones.
Además, genera algo más preocupante: dependencia de personas clave. Cuando el conocimiento de cómo consolidar o interpretar la información vive en uno o dos colaboradores, la organización se vuelve vulnerable. Si esa persona se va, el proceso se frena. Si se equivoca, la decisión se contamina. No es un problema tecnológico; es un riesgo operativo.
Aquí está el punto central: la inteligencia artificial no corrige el desorden. Lo amplifica.
LEA TAMBIÉN: Tecnología que deslumbra o tecnología que entiende: una decisión clave para el 2026
Un modelo automatizado sólo puede ser tan confiable como los datos que lo alimentan. Si la información llega incompleta, duplicada o sin una estructura estándar, el resultado será inconsistente. Automatizar un proceso mal diseñado no lo mejora; lo acelera. Implementar IA sobre datos dispersos no genera ventaja competitiva; genera decisiones frágiles.
El verdadero desafío no es tecnológico. Es cultural.
La cultura de datos no se construye con un dashboard ni con un nuevo software. Se construye cuando la organización decide que la información no puede depender de la bandeja de entrada de alguien. Cuando se definen formatos estándar. Cuando se asignan responsables claros. Cuando se diseña cómo debe nacer el dato y no solo cómo analizarlo al final.
Y aquí el liderazgo cumple un rol central. Si la alta dirección sigue pidiendo reportes “para hoy” sin importar el método de consolidación, refuerza el atajo. Si valida archivos paralelos y versiones informales, perpetúa el desorden. La cultura de datos no es un proyecto de TI; es una decisión gerencial.
Antes de hablar de agentes inteligentes, conviene empezar por algo más básico: disciplina operativa.
LEA TAMBIÉN: El futuro del trabajo: IA, automatización y herramientas
Tres formas concretas de comenzar:
1. Estandarizar el origen.
Si la información llega por correo, que tenga un formato de tabla definido que luego pueda extraerse automáticamente a un repositorio. Si son solicitudes recurrentes, convertirlas en formularios que acumulen la información en una sola tabla para facilitar el seguimiento. Un dato estructurado desde el inicio ahorra horas después.
“Y ordenar los datos —aunque suene menos atractivo que hablar de algoritmos— es el primer acto real de transformación”. Foto: referencial
2. Centralizar y eliminar versiones paralelas.
Definir un único repositorio y una sola fuente de verdad. Evitar que las personas trabajen directamente sobre los archivos y, en su lugar, conectarse a plataformas de análisis. Esto permite consumir y analizar los datos sin modificar el archivo de origen. La duplicidad no es respaldo; es confusión.
3. Automatizar la consolidación, no el caos.
Adoptar la práctica de acumular la data en un solo origen, organizada por tipo y no por año o mes. Así, las herramientas pueden conectarse a una sola ruta en lugar de buscar en múltiples carpetas. Antes de implementar IA avanzada, conviene usar herramientas simples para integrar y limpiar datos automáticamente. Primero consistencia; luego sofisticación.
No todas las empresas pueden transformar de inmediato cómo terceros generan información. Pero siempre pueden estructurar cómo la reciben y procesan.
La verdadera ventaja competitiva no estará en quién anuncie más proyectos de IA, sino en quién logre que su información sea consistente, accesible y confiable desde el primer momento.
Porque la IA no va a salvar el desorden operativo. Lo va a exponer.
Y ordenar los datos -aunque suene menos atractivo que hablar de algoritmos- es el primer acto real de transformación.
