Infraestructura y estrategias que impulsan la nueva ola de la IA empresarial

La IA ha avanzado rápidamente, pero solo un pequeño grupo de empresas está convirtiendo los primeros logros en una ventaja significativa. La mayoría ha demostrado que la IA generativa puede aumentar la productividad y acelerar los flujos de trabajo, pero muchas menos han sentado las bases necesarias para escalar ese impacto en toda la empresa. El momento que enfrentan los líderes sénior de tecnología es decisivo. El diferenciador ya no es solo el progreso, sino si los datos, la gobernanza y la arquitectura son lo suficientemente maduros para traducir el impulso de la IA en un rendimiento para toda la empresa.

¿Cómo abordan los líderes empresariales este cambio? Nos asociamos con MIT Technology Review Insights para descubrir las principales tendencias y cambios en las estrategias de IA empresarial. Lee las perspectivas de 800 altos ejecutivos de datos y tecnología sobre lo que se necesita para construir una organización de datos e IA de alto rendimiento.

Los datos y la gobernanza impulsan una IA de alta calidad

La investigación de 2025 del MIT Technology Review destaca a varias organizaciones que están creando una infraestructura. Una organización que tuvo éxito con la IA a través de este enfoque es Fox Corporation, que se propuso crear Sports AI, un chatbot multimodal capaz de responder preguntas sobre deportes utilizando comentarios en vivo y contenido periodístico. Sin embargo, el equipo descubrió que su base de búsqueda heredada no podía soportar el nivel de precisión requerido. Este obstáculo los impulsó a reconstruir el backend utilizando una arquitectura de búsqueda semántica que pudiera interpretar el contenido de forma contextual y dirigirlo a los modelos correctos. Esta inversión en el contexto de los datos, el linaje y la orquestación de modelos creó una mejora medible en el rendimiento y la experiencia del usuario.

Esta historia es un recordatorio de que la diferenciación competitiva proviene cada vez más de las capas de datos y gobernanza subyacentes a la IA, y no solo del modelo.

En Databricks, vemos este patrón en muchas de las empresas globales con las que trabajamos. Las organizaciones que logran un progreso real son las que invierten en una gobernanza de datos unificada, contexto semántico y una arquitectura simplificada que permite que los modelos y agentes operen con datos confiables.

El diferenciador: datos, análisis e IA unificados

En toda la investigación del MIT, una tendencia es clara. Las empresas que unifican los datos, el análisis y la IA en una base integrada ganan velocidad, confiabilidad y la capacidad de escalar con confianza. Aquellas que permanecen fragmentadas siguen experimentando fricción: controles inconsistentes, linaje poco claro y patrones de gobernanza desconectados.

Ninguno de estos desafíos es insuperable. De hecho, muchas organizaciones ya poseen los ingredientes para el éxito. Tienen equipos de análisis capaces, entornos de nube modernos y plataformas de datos cada vez más maduras. Lo que está cambiando ahora es la intención ejecutiva. Los líderes están priorizando la cohesión, la claridad y la alineación multifuncional como las puertas de acceso a un rendimiento de la IA en toda la empresa.

En toda nuestra base de clientes, la señal es la misma. Cuando los equipos unifican los datos, el análisis y la IA en una única base integrada, eliminan la fricción y obtienen la confiabilidad necesaria para escalar.

Preparación para el cambio a la IA agéntica

Esta mentalidad que prioriza los cimientos se vuelve aún más importante a medida que las organizaciones exploran la IA agéntica. Mientras que la IA generativa se enfoca en producir contenido o información, la IA agéntica se basa en objetivos, contexto y la capacidad de tomar acciones informadas. Eso hace que la gobernanza, el linaje y la gestión de riesgos sean esenciales en lugar de opcionales.

Las empresas que han iniciado esta transición están tratando las capacidades agénticas como catalizadores para la disciplina. Workday, por ejemplo, se enfoca considerablemente en exponer los datos correctos a los agentes, validar la autoridad detrás de las acciones de los agentes y asegurar que los patrones de gobernanza sean consistentes en cada capa. Su enfoque refuerza que la autonomía responsable solo es alcanzable cuando la estrategia de datos y la estrategia de IA avanzan juntas.

3M ofrece otra perspectiva. Sus equipos de datos e IA se concentran en crear metadatos más profundos y contexto de negocio antes de escalar las capacidades agénticas. Al fortalecer la capa semántica detrás de sus datos, se aseguran de que cada modelo y agente tenga la claridad que necesita para tomar decisiones confiables. Para ellos, el contexto no es un detalle técnico, sino un activo estratégico.

Convertir los cimientos de datos en una ventaja

Las organizaciones que avanzan más rápido no están esperando las condiciones perfectas. De nuestro trabajo con CIO, CTO y CDO, las organizaciones que avanzan más rápido son las que simplifican la arquitectura, centralizan la gobernanza y tratan el contexto de los datos como un activo estratégico en lugar de una característica técnica. Su progreso demuestra que el escalamiento responsable no es una limitación. Es la clave que permite que la IA funcione de manera confiable en producción y diferencia a los líderes del resto.

Mientras los ejecutivos planean para la próxima década de innovación en IA, la verdadera pregunta ya no es si la IA transformará su negocio. Es si las bases de datos, gobernanza y arquitectura de su organización están preparadas para soportar la autonomía, la acción y el rendimiento a largo plazo.

Dónde profundizar

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(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original