La industria tecnológica atraviesa una efervescencia sin precedentes, donde la IA está dictando la planificación presupuestaria de las organizaciones. En esta carrera por la adopción, el mercado está ansioso por invertir y alcanzar retornos inmediatos, pero la IA no es un producto de «enchufar y listo».
El cambio que nos propone la IA generativa que no sólo implica adquirir licencias, sino también asumir una transformación cultural profunda. De nada sirve tener la tecnología si la compañía no está preparada para un cambio completo a nivel de negocio e información.
Cuando preguntamos a las corporaciones sobre su nivel de madurez de datos, la mayoría presume de sus sistemas informacionales. Llevan años tomando decisiones basadas en datos estructurados, aplicando la analítica avanzada y gobernando sus activos. Sin embargo, usar con excelencia la disciplina de la IA generativa y la tecnología avanzada -como los modelos de razonamiento actuales- es muy diferente. En este sentido, observamos dos áreas críticas donde las empresas deben prestar atención:
Índice de temas
Metadatos
Son el sistema nervioso que alimenta el contexto de los grandes modelos de lenguaje (LLM). Sin diccionarios de datos, reglas de negocio u ontologías que expresen los procesos, la IA no puede generar insights precisos para tomar decisiones.
Datificación de lo no estructurado
Los documentos (facturas, manuales), audios (atención al cliente, frecuencias de sonido industrial) o imágenes (lineales de supermercado, estado de una maquinaria) son el nuevo oro. No basta con la información digitalizada durante años; se necesita procesar estos grandes modelos de lenguaje, de habla o expertos en visión.
En este sentido, hay compañías que engullen la innovación emergente y otras que la incorporan cuando está madura. Desde mi punto de vista, creo que es importante situarse en un punto medio, alejado del cortoplacismo de los resultados y con un propósito claro.
En SDG Group tenemos claro ese objetivo, y lo denominamos «innovación invisible», que se materializa en acciones diarias y permea toda la organización. Un ejemplo de ello es nuestro Radar de Innovación, una plataforma viva que nos permite vislumbrar las tendencias en datos e IA y cómo pueden generar un impacto significativo en el negocio. Estas son las más destacadas para 2026:
Contexto enriquecido
Mediante técnicas avanzadas de enriquecimiento, los datos pueden conseguir un significado que la IA generalista no posee por sí sola.
Modelos especializados además de generalistas
El éxito reside en ampliar el uso de modelos fundacionales expertos, como especialistas en series temporales para predicción, generación de código o modelos sobreentrenados para verticales de negocio.
Sistemas observables y escalables
La infraestructura y el gobierno para la IA debe construirse con la robustez de los antiguos sistemas informacionales. Necesitamos motores basados en metadatos que permitan tomar decisiones, ya que esta tecnología está en constante evolución.
Una aproximación probabilística
La IA actual puede basarse en modelos que razonan. Es una nueva metáfora de computación que implica confiar en procesos menos deterministas, pero mucho más potentes.
El futuro de la robótica
La mejora del hardware en el dispositivo edge permitirá que los modelos se desplieguen allí donde ocurre la acción. Esto será el corazón de la analítica en robótica, con máquinas que toman decisiones basadas en los datos que perciben.
Os invito a apostar por un futuro donde la innovación sea una capacidad latente en cada proceso. La IA nos ofrece un gran potencial, aplicable a cada área de negocio, pero no hay que olvidar la relevancia de los datos. Sin ellos, no hay casos de uso donde se puedan aplicar técnicas avanzadas ni procesos automatizables que sean diferenciales. Los datos son, y seguirán siendo, el único y verdadero valor diferencial.
