La IA no tiene dificultades porque las organizaciones carezcan de datos o plataformas modernas. Tiene dificultades porque la mayoría de las arquitecturas de datos nunca se diseñaron para las demandas que la IA presenta. Con demasiada frecuencia, la arquitectura de datos surge en etapas posteriores, después de que los datos ya se hayan capturado de forma deficiente, se hayan distorsionado por soluciones alternativas o se hayan perdido en las entregas, y los equipos terminan atrapados en el mismo bucle de creación de nuevas plataformas, canales de procesamiento, paneles de control y experimentos de IA, solo para pasar meses "arreglando los datos" de nuevo. En resumen, la IA no solo necesita más datos. Necesita datos operativamente precisos, consistentemente definidos, rastreables y seguros, creados correctamente en el origen, no parcheados al final.

1. El problema de la arquitectura de datos

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Gran parte del trabajo de "arquitectura de datos" todavía se realiza en etapas posteriores, después de que los datos ya se hayan creado, se hayan capturado de forma deficiente, se hayan distorsionado por soluciones alternativas o se hayan perdido en las entregas. Para cuando el equipo de datos los modela en un almacén o los limpia en un depósito, los problemas fundamentales ya están presentes.

Por eso, muchas organizaciones se atascan en el mismo círculo vicioso: crean una nueva plataforma, construyen nuevos canales, añaden nuevos paneles de control y lanzan nuevos experimentos de IA, solo para pasar los meses siguientes "arreglando los datos" de nuevo[i].

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El verdadero problema no es la falta de herramientas de datos. Es que la arquitectura de datos a menudo se trata como una cuestión de la capa de informes, en lugar de lo que realmente es: la arquitectura de la verdad empresarial.

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Si su equipo quiere prepararse para la IA, debe dejar de pensar en los datos como algo que se "prepara más adelante". Los datos deben crearse en la fuente, en procesos como la incorporación, las reclamaciones, el cumplimiento, el servicio, las finanzas y las compras, donde se definen (o se ignoran) las entradas del usuario, las reglas de validación, los identificadores, los estados del flujo de trabajo, las excepciones, las marcas de tiempo y los datos de referencia.

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La IA te castigará por cada atajo previo que hayas realizado, como campos obligatorios omitidos, identificadores inconsistentes, transiciones de estado poco claras y lagunas creadas por soluciones manuales. También expondrá fallos silenciosos del sistema y reglas de negocio de "conocimiento tribal" que solo existen en la mente de las personas.

La IA no solo necesita "datos". Necesita datos operativamente precisos, generados desde el primer clic, no remendados en el panel final.

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2. Defina “Datos Preparados para IA”

“Datos Preparados para IA” no es una palabra de moda. Es un estándar práctico: datos confiables y utilizables repetidamente para cargas de trabajo de IA sin un esfuerzo excesivo. Los datos preparados para IA suelen ser:

• Suficientemente precisos para las decisiones que se automatizan o amplían

• Suficientemente completos para representar el proceso de principio a fin

• Consistentemente definidos en todos los dominios (misma entidad ≠ tres definiciones)

• Oportunos (con latencia conocida, no retrasos aleatorios)

• Trazables (linaje + transformaciones + fuentes)

• Seguros (protegidos y con acceso controlado durante todo su ciclo de vida)

• Contextualizados (metadatos, significado, unidades, umbrales, advertencias)

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3. Qué suele fallar primero

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En la práctica, la mayoría de las iniciativas de IA no fracasan porque el modelo es débil. Fracasan porque estos cuatro problemas de datos surgen inmediatamente una vez que la IA se enfrenta a las condiciones del mundo real:

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a- Las definiciones colapsan bajo presión. La mayoría de las organizaciones no tienen una definición única de "cliente", "activo", "riesgo", "pedido completado" o "pérdida de clientes". La IA expone estas inconsistencias rápidamente.

b- Los problemas de calidad se convierten en problemas del modelo. En analítica, los datos de baja calidad crean paneles confusos. En IA, los datos de baja calidad generan respuestas erróneas y fiables. Esto es peor.

c- El linaje no puede explicar los resultados. Los resultados de la IA se ven cuestionados. Si no se puede rastrear las entradas y las transformaciones, la confianza se desvanece, la adopción se estanca y la gobernanza paraliza todo.

d- El acceso a los datos se descontrola. En cuanto los equipos empiezan a perfeccionar los modelos, a crear búsquedas RAG o a experimentar con agentes, empiezan a extraer datos de todas partes. Sin límites claros, se produce la exposición accidental de datos confidenciales y riesgos de incumplimiento. Los datos compatibles con IA no se basan en la perfección. Se basan en la repetibilidad, la trazabilidad y la seguridad.

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4. Diseñe productos de datos, no canales de datos

Una trampa común es construir la preparación para la IA como "más canales". El resultado es predecible: lógica duplicada, transformaciones inconsistentes y datos que nadie posee realmente. Un mejor enfoque es cambiar a productos de datos.

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a- ¿Qué es un producto de datos?

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Un producto de datos es un conjunto de datos (o familia de conjuntos de datos) seleccionado, reutilizable y confiable con:

• un propósito comercial claro

• un propietario responsable

• definiciones y semántica documentadas

• expectativas de calidad medibles

• disponibilidad garantizada y patrones de actualización

• controles de acceso integrados

• capacidad de descubrimiento mediante catálogo/metadatos

Los canales de datos son la plomería. Los productos de datos son lo que los equipos de negocio e IA realmente consumen.

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b- ¿Por qué esto es importante para la IA?

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La IA no es una sola carga de trabajo. Son muchos, y abarcan desde conjuntos de datos de entrenamiento de modelos y conjuntos de características hasta integraciones para RAG, entradas para la toma de decisiones en tiempo real, monitoreo continuo, detección de desviaciones y bucles de retroalimentación.

Si cada iniciativa de IA crea su propio "conjunto de datos especial", se genera un caos, con múltiples versiones de la verdad, lógica de transformación duplicada, KPI inconsistentes y costosas soluciones. El resultado es predecible: poca confianza en los resultados y una entrega de IA lenta y frágil.

Los productos de datos solucionan esto creando "contratos" estables que otros equipos pueden aprovechar.

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c- Ejemplos de productos de datos de alto rendimiento

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Para que la entrega de IA sea más rápida y fiable, céntrese en crear un conjunto reducido de productos de datos de alto rendimiento que puedan reutilizarse en múltiples equipos y casos de uso, como:

• Identidad y perfil del cliente (identificación dorada, jerarquía, contractualidad, consentimiento)

• Eventos del ciclo de vida del pedido (realizado → procesado → enviado → entregado → devuelto)

• Producto maestro y clasificación (atributos, ciclo de vida, asignación a canales)

• Registro de excepciones operativas (errores, reintentos, retrocesos, anulaciones manuales)

• Extracto del libro mayor de transacciones financieras (movimientos y saldos auditables)

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Si crea productos de datos correctamente, los equipos de IA dejarán de perder tiempo preparando datos y empezarán a generar resultados.

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5. Construir para la Calidad, la Observabilidad y la Confianza

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Si desea que la IA funcione en producción, la calidad no puede ser un ejercicio de limpieza. Debe diseñarse, supervisarse y mejorarse continuamente, ya que los sistemas de IA son sensibles a pequeños cambios y se degradan silenciosamente cuando las entradas se desvían.

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a- La calidad de los datos para la IA no es lo mismo que la calidad de la BI

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Con la BI, a veces se puede tolerar un "mayormente correcto". Con la IA, este "mayormente correcto" genera generalizaciones incorrectas, predicciones inestables o resultados generados poco fiables. Para preparar sus datos para la IA, necesita calidad en tres niveles:

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Calidad estructural (esquema y forma)

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• Campos faltantes o inesperados

• Tipos rotos (cadena vs. numérico, errores de análisis de fechas)

• Picos nulos donde no deberían existir

• La deriva del esquema está alterando la lógica posterior

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Calidad empresarial (reglas que reflejan la realidad)

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• Estados de flujo de trabajo no válidos

• Valores imposibles (cantidad negativa, transiciones de estado no válidas)

• Entidades duplicadas donde debería existir unicidad

• Totales que no coinciden con las líneas de pedido

• Discordancias en los datos de referencia

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Calidad estadística (deriva y cambio de comportamiento)

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La calidad estadística es lo que los equipos suelen pasar por alto: los datos pueden seguir siendo técnicamente "válidos", pero su comportamiento cambia de maneras que desestabilizan silenciosamente la IA. Cuando el valor promedio de los pedidos cambia repentinamente, aparecen nuevos segmentos de clientes, la gama de productos se modifica, las lecturas de los sensores muestran tendencias diferentes o las reclamaciones se disparan, los modelos pueden desviarse y las predicciones se vuelven poco fiables. Esto no es solo un problema de datos. Es un problema de estabilidad de la IA.

b- Observabilidad: Detectar problemas antes que los usuarios

La observabilidad de los datos permite responder rápidamente a estas preguntas:

• ¿Qué cambió?

• ¿Cuándo cambió?

• ¿Qué activos afectó posteriormente?

• ¿Se trata de un incidente puntual o de un fallo sistémico?

• ¿Quién es responsable de la solución?

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Sin observabilidad, la entrega de IA se convierte en un ciclo predecible: Implementar, Degradar, Combatir, Aplicar parches y repetir.

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c- La confianza se construye mediante la trazabilidad

La confianza se construye mediante la trazabilidad. No se puede pedir a la empresa que confíe en la IA si no se puede demostrar la procedencia de los datos de entrada, qué transformaciones se aplicaron y qué versión del conjunto de datos se utilizó. Igualmente importante es que los equipos tengan visibilidad sobre quién autorizó el acceso y qué controles de calidad se aprobaron o no. El éxito de la IA no se basa solo en el rendimiento del modelo. Se trata de la confianza de la organización en el sistema.

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6. Modernice la integración: Lotes, streaming y APIs en conjunto

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La IA aumenta la variedad de patrones de acceso a los datos que necesita. Una arquitectura basada exclusivamente en lotes es demasiado lenta para muchos casos de uso de IA, pero la "transmisión completa" es costosa e innecesaria. Una arquitectura de integración preparada para IA admite múltiples modos sin crear versiones contradictorias de la realidad.

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a- Lotes: sigue siendo esencial

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Los lotes siguen siendo esenciales para conjuntos de datos de entrenamiento históricos, transformaciones rentables, informes periódicos de conciliación y gobernanza, y grandes agregaciones o ejecuciones de puntuación. Sin embargo, aunque no está obsoleto, no es suficiente por sí solo.

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b- Streaming: donde la IA se une a las operaciones

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El streaming es importante cuando las decisiones de IA son urgentes, como la detección de fraudes, la personalización en tiempo real, el mantenimiento predictivo, la detección de la cadena de suministro y la detección de anomalías, porque el valor de la información depende de actuar de inmediato, no horas después. En estos escenarios, el streaming no es un lujo; es lo que hace posible la IA operativa.

Sin embargo, la transmisión también introduce requisitos arquitectónicos que muchos equipos subestiman, como el control de versiones de eventos, la idempotencia, la capacidad de reproducción, la ordenación y la deduplicación, y las colas de mensajes fallidos con una gestión robusta de reintentos. Sin estos controles, las canalizaciones de transmisión se vuelven frágiles, difíciles de depurar y poco fiables para las cargas de trabajo de IA que dependen de señales consistentes y fiables.

Sin ellas, la "IA en tiempo real" se convierte en "confusión en tiempo real".

c- APIs: consumo operativo optimizado

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Las API son la forma de convertir los datos empresariales esenciales en una capacidad fiable para aplicaciones, análisis, servicios de IA y, cada vez más, agentes y flujos de trabajo de orquestación. En lugar de que cada equipo extraiga y reformule los datos de forma diferente, desarrollar una estrategia de API proporciona una forma consistente y reutilizable de acceder a los recursos que realmente utiliza la empresa.

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También crean un punto de control crucial para la coherencia de las definiciones, la aplicación del acceso, la limitación de velocidad y la protección, y la integración de reglas de dominio cerca de la fuente. El objetivo no es estandarizar todo con un solo estilo de integración. Se trata de unificar la semántica, no las tecnologías.

La mayoría de los programas de IA fracasan porque terminan con tres mundos desconectados. Los datos por lotes dicen una cosa, los datos en streaming dicen otra, y los datos de la API dicen otra. Por lo tanto, los equipos dedican más tiempo a conciliar contradicciones que a desarrollar capacidades reales. El objetivo de la arquitectura es una verdad compartida, entregada a través de múltiples patrones de latencia sin cambiar el significado subyacente.

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Una medida práctica en este caso es formalizar los eventos empresariales reconocidos. Esto simplifica enormemente la integración y el desarrollo de IA, ya que todos trabajan con el mismo lenguaje operativo.

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7. Gobernanza de datos que facilita la IA en lugar de ralentizarla

Aquí es donde muchas organizaciones se equivocan: tratan la gobernanza como si fuera papeleo. Pero la IA aumenta la probabilidad de errores, por lo que la gobernanza debe ser real, permitiendo a los equipos avanzar. El cambio de mentalidad clave para la gobernanza de datos no solo consiste en centrarse en la fiabilidad de las entradas, sino también en resultados fiables, como se muestra en la Figura 1. La gobernanza de datos solía centrarse principalmente en entradas fiables. La gobernanza de datos para IA también debe centrarse en resultados fiables.​

 

a- Qué debe aplicar la gobernanza de datos (entradas)

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Los arquitectos de datos involucrados en la gobernanza deben preguntarse, como mínimo, lo siguiente:

• ¿Son los datos precisos, completos y actualizados?

• ¿Quién los posee? ¿Quién puede acceder a ellos?

• ¿Cumplimos con las normas de privacidad, retención y seguridad?

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Si estas entradas fallan, la IA está destinada al fracaso.

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b- Qué debe abordar también la gobernanza de datos para IA (resultados)

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La gobernanza de datos para IA también debe ampliar su alcance buscando respuestas a estas preguntas:

• ¿Deberíamos implementar esta IA y en qué contexto?

• ¿Es justa, explicable, robusta y segura?

• ¿Cómo gestionamos los sesgos, las desviaciones y el rendimiento deficiente en producción?

• ¿Quién es responsable de la supervisión y la intervención humana?

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Por eso, la gobernanza de datos para IA involucra a más partes interesadas: legales, de riesgo, ética, liderazgo de producto y no solo a los responsables de datos.

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c- Gobernanza que ayuda en lugar de bloquear

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Si la gobernanza se diseña como una puerta de aprobación única, los equipos la evitarán, por lo que una gobernanza preparada para IA debe ser continua, automatizada siempre que sea posible, integrada en la arquitectura y medible y auditable.

• Esto significa desarrollar mecanismos de gobernanza como:

• Clasificación y etiquetado de políticas en conjuntos de datos

• Control de acceso basado en roles vinculado a los roles de negocio

• Límites de uso aprobado para el entrenamiento y la recuperación de modelos

• Visibilidad de linaje desde la fuente → característica → resultado del modelo

• Requisitos de monitoreo para detectar desviaciones y resultados perjudiciales

• Responsabilidad clara por intervenciones y cierres

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d- La dura realidad: Las fallas de gobernanza se convertirán en fallas de IA

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La dura realidad es que las fallas de gobernanza se convertirán en fallas de IA. Si no se gobiernan los datos correctamente, se corre el riesgo de infracciones y malas decisiones, y si no se gobierna la IA correctamente, se corre el riesgo de resultados perjudiciales, daño a la reputación y exposición regulatoria. El objetivo no es "más control". Se trata de encontrar una velocidad segura, donde los equipos puedan desarrollar IA de forma rápida y responsable, ya que la arquitectura aplica las reglas por defecto.

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Preparar los datos para la IA no se trata de buscar la próxima herramienta brillante ni de lanzar otro proyecto de modernización. Se trata de reconstruir las bases que hacen que los datos sean confiables, reutilizables y seguros a gran escala. Esto implica definir cómo son realmente los datos preparados para IA, pasar de los pipelines a los productos de datos, integrar la calidad y la observabilidad en las operaciones diarias, admitir múltiples patrones de integración sin romper la coherencia semántica e implementar una gobernanza que permita una velocidad responsable en lugar de bloquear el progreso. Porque, en definitiva, el éxito de la IA no se limita al rendimiento del modelo. Se trata de la confianza de la organización en que los datos y las decisiones que los sustentan son fiables.

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[i] Lea más sobre este tema en este artículo titulado "Today’s Data Architect: Too Narrow, Too Late, and Nowhere Near the Data That Matters", escrito en diciembre de 2025 por V. Prabhakar.