Qué base tecnológica requiere una empresa para aprovechar el potencial de la IA

La adopción de inteligencia artificial avanza a paso acelerado en el mundo corporativo.

Según la última encuesta de McKinsey, realizada a mediados de 2025, el 88% de las compañías ya utiliza IA de manera regular en al menos una función del negocio, frente al 78% del año anterior. Pero detrás de este crecimiento hay un dato menos visible: la mayoría no logra capturar valor real.

El motivo es casi siempre el mismo: sin una infraestructura tecnológica sólida, incluso las mejores estrategias de IA fracasan.

Cuando hablamos de base tecnológica para IA, hay dos elementos fundamentales:

• Infraestructura en la nube: contar con una asociación sólida con un hiperescalador como Microsoft, Google o AWS. Aunque casi todas las grandes compañías ya migraron parte de sus cargas de trabajo, muchas mantienen arquitecturas híbridas donde lo on-premise y la nube conviven con fricciones que frenan el rendimiento.
• Estrategia de datos integral: sin inversión seria en consolidación, limpieza y estructuración semántica de los datos, ningún modelo de IA puede generar valor sostenible.

Uno de los enfoques más extendidos es el del data hub, que permite democratizar, integrar y centralizar la información para múltiples sistemas y usuarios. Aquí, la gobernanza deja de ser un tema administrativo y pasa a ser un habilitador estratégico: definir quién accede a qué datos, para qué fines y con qué privilegios determina la calidad de cualquier iniciativa de IA.

Este trabajo de ordenamiento no es glamoroso, pero es decisivo. Las organizaciones que hoy obtienen resultados concretos son las que hicieron primero lo que nadie quería hacer: normalizar, limpiar y estructurar sus datos antes de entrenar modelos o incorporar soluciones avanzadas.

Para compañías con infraestructuras híbridas, hoy existen múltiples herramientas para operar entre sistemas locales y nube. Y cada vez más organizaciones están procesando datos directamente en el punto donde se generan a través de edge computing. En todos los casos, el factor crítico es el mismo: contar con un socio tecnológico que conozca el ecosistema y pueda recomendar la opción más adecuada para cada contexto, porque no existe una receta universal.

Lo que se observa en el mercado es que muchas grandes empresas ya cuentan con buena parte de esta base. Eso abre una ventana clara: hay margen real para automatizar flujos de trabajo, mejorar procesos con IA y obtener beneficios rápidos con un ROI significativo.

Hoy, el verdadero desafío no es “incorporar IA”, sino construir las condiciones para capturar todo su valor. Las compañías que entienden esto son las que están transformando la brecha entre expectativas y resultados en una ventaja competitiva concreta.