La inteligencia artificial (IA) es uno de los temas más emocionantes en tecnología. Su capacidad para automatizar, analizar y predecir está transformando industrias enteras. Sin embargo, hay un aspecto crítico que a menudo se pasa por alto: la calidad de los datos. Intentar implementar IA sin una base sólida de gobernanza de datos es como intentar construir un puente sin planos: confuso y riesgoso.

Para que una IA funcione correctamente, necesita datos limpios, organizados y estructurados. Esto requiere haber definido previamente un gobierno de datos robusto, que incluya políticas claras sobre cómo se recopilan, almacenan y usan los datos. También es esencial definir qué es un “dato de calidad” para la organización y asegurarse de que todos los procesos relacionados estén alineados.

Sin estas bases, los proyectos de IA pueden generar resultados inexactos, decisiones erróneas y, lo que es peor, pérdida de confianza en la tecnología. Por ello, antes de invertir

en IA, las organizaciones deben enfocarse en lo esencial: construir una infraestructura de datos sólida y estandarizada.

En resumen, la IA es una herramienta poderosa, pero solo puede alcanzar su máximo potencial cuando se sustenta en datos bien gestionados. La base sólida siempre será más importante que la herramienta más avanzada.