• Tras años invirtiendo en transformación digital, muchas organizaciones descubren que sus plataformas no comparten información, limitando el verdadero potencial de la inteligencia artificial y el retorno de sus inversiones tecnológicas.

Durante la última década, las empresas peruanas aceleraron sus procesos de transformación digital incorporando soluciones de nube, automatización, analítica e inteligencia artificial. Sin embargo, el auge de la IA está revelando una realidad que hasta hace poco pasaba desapercibida: gran parte de las organizaciones aún opera sobre sistemas que no comparten información entre sí.

El problema ya no radica en incorporar más tecnología. Por el contrario, muchas empresas cuentan con múltiples plataformas especializadas, pero estas funcionan de manera aislada, dificultando el intercambio de datos y limitando la capacidad de convertir la información en decisiones de negocio. Paradójicamente, cuanto mayor ha sido la inversión tecnológica, mayor puede ser la complejidad para integrar aplicaciones, procesos y fuentes de datos.

Esta realidad comienza a reflejarse en las proyecciones del mercado. Gartner estima que, hasta 2026, las organizaciones abandonarán el 60% de sus proyectos de inteligencia artificial debido a que no cuentan con datos preparados para IA (AI-ready data). Además, el 63% reconoce que no dispone, o desconoce si dispone, de prácticas adecuadas de gestión de datos para aprovechar estas tecnologías.

Para Enrique Solari, Director de Desarrollo de Negocios de DIMA, la inteligencia artificial está acelerando una conversación que muchas empresas habían postergado. «Muchas organizaciones creen que todavía tienen un reto de inteligencia artificial, cuando en realidad enfrentan un problema de información. Si los datos permanecen aislados entre diferentes plataformas, la IA simplemente no tiene con qué generar valor.»

Más que un desafío de infraestructura, la integración tecnológica se ha convertido en una condición indispensable para que la inteligencia artificial entregue resultados. Modelos de IA, analítica avanzada y automatización dependen de datos conectados, confiables y disponibles en tiempo real para generar valor dentro de las organizaciones.

En sectores como banca, retail, minería, salud y telecomunicaciones, donde conviven aplicaciones heredadas, plataformas en la nube y soluciones especializadas, este reto adquiere una dimensión estratégica. La fragmentación tecnológica ralentiza la operación, dificulta el análisis en tiempo real y reduce la capacidad de responder con rapidez a las demandas del mercado.

«La siguiente ventaja competitiva no estará en quién implemente primero inteligencia artificial, sino en quién logre que toda su información trabaje como un solo ecosistema. La IA necesita datos integrados para impulsar productividad, innovación y crecimiento empresarial», afirma Solari.

En este escenario, conceptos como interoperabilidad, gobierno de datos y plataformas de integración comienzan a ocupar un lugar prioritario dentro de las estrategias corporativas. La conversación empresarial ya no gira únicamente alrededor de incorporar nuevas tecnologías, sino de construir una base de información conectada que permita aprovechar plenamente el potencial de la inteligencia artificial.

La próxima carrera tecnológica no será por implementar más IA. Será por lograr que la información fluya sin barreras dentro de las organizaciones. Ahí estará la verdadera ventaja competitiva.