La implantación de inteligencia artificial (IA) en las empresas es cada vez más habitual, pero el salto de los pilotos a operaciones a gran escala sigue siendo un obstáculo. Según una encuesta de McKinsey realizada en agosto de 2026, el 88 % de las organizaciones afirmaba usar IA en al menos una función, aunque solo un tercio había empezado a escalar sus programas de IA.
El reto fundamental radica en hacer que los datos empresariales sean utilizables, accesibles y estén bajo un control riguroso para las cargas de trabajo de IA en producción. A menudo, estos datos están dispersos por diferentes plataformas cloud, centros de datos, aplicaciones SaaS, bases de datos y sistemas de archivos. Cada fuente tiene distintos propietarios, formatos, actualización y requisitos de acceso que se deben gestionar cuidadosamente.
Mientras el debate sobre IA se centra en modelos punteros y nuevas generaciones de GPU, los responsables de TI necesitan asegurar que las aplicaciones de IA puedan acceder de manera fiable a los datos que requieren. 
1. Definir la carga de trabajo de IA
Intentar mapear todos los datos empresariales a la vez resulta abrumador y suele fracasar. Es más efectivo comenzar con una carga de trabajo concreta de IA y analizar hacia atrás sus necesidades.
Por ejemplo, un asistente interno para atención al cliente puede necesitar datos de cuentas desde un CRM, precios de una base de datos, tickets de soporte desde una plataforma SaaS y documentación de producto almacenada en archivos. Cada origen puede tener propietarios y formatos diferentes, así como condiciones diversas de actualización y permisos.
Este enfoque ayuda a los equipos de TI a focalizarse en los datos específicos necesarios sin perderse en todo el ecosistema de información.
2. Mapear dónde residen los datos necesarios
¿Dónde se encuentran esos datos hoy? Es importante identificar quién es el responsable de cada fuente, su grado de actualidad y completitud, y qué aplicaciones tienen acceso. Además, datos sensibles de clientes, finanzas o empleados requieren controles más estrictos.
Con este mapeo pragmático para cada caso de uso, los equipos TI pueden valorar si un piloto de IA resistirá las condiciones reales en producción.
3. Evaluar si la fragmentación de datos puede perjudicar la carga de trabajo
Los datos fragmentados limitan la capacidad de una aplicación de IA para conectar la información necesaria. Esta circunstancia afecta especialmente a técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG), donde el sistema consulta datos externos para contextualizar modelos de lenguaje avanzados.
Por ejemplo, un empleado que consulta si un cliente tiene derecho a descuento necesita acceder al CRM, precios actuales y documentación de políticas. Si alguna fuente está inaccesible o desactualizada, la IA ofrecerá respuestas incompletas o incorrectas.
Los controles de acceso son un nivel adicional de complejidad, ya que no se puede conceder un acceso indiscriminado a información sensible simplemente porque la IA lo requiera. La gobernanza y permisos existentes deben respetarse.
Asimismo, en IA agentiva, donde sistemas actúan con autonomía relativa en tareas complejas, el riesgo crece: decisiones basadas en datos obsoletos o mal autorizados pueden tener consecuencias importantes.
Por ello, antes de desplegar en producción, es clave detectar brechas, datos perecederos o permisos inapropiados que puedan afectar el rendimiento y seguridad.
4. Decidir qué datos deben trasladarse
Frente a la fragmentación, la centralización suele parecer la solución natural, pero no siempre es práctica ni necesaria. La distribución de datos responde a arquitecturas aplicativas, estrategias cloud, requisitos de seguridad y decisiones operacionales acumuladas.
Desplazar o replicar datos aumenta el volumen de almacenamiento requerido y complica la gobernanza.
En muchos casos, mantener los datos en su ubicación original es viable gracias al acceso federado, que permite a las aplicaciones consultar múltiples sistemas sin copiar toda la información a un único repositorio.
La plataforma Dell AI Data Platform incorpora esta filosofía mediante su motor Dell Data Analytics Engine potenciado por Starburst, que optimiza consultas sobre fuentes distribuidas sin necesidad de replicar datos.
No obstante, para algunas cargas de trabajo, la centralización sigue siendo apropiada. El objetivo es identificar qué datos deben moverse y cuáles pueden consultarse donde residen, equilibrando eficiencia y complejidad.
5. Construir un camino gobernado desde los datos empresariales hacia la IA
El acceso federado resuelve parcialmente el movimiento de datos, pero no su preparación, organización, gobernanza y protección, imprescindibles para cargas de trabajo de IA fiables.
La plataforma Dell AI Data Platform integra motores de almacenamiento, procesamiento y orquestación que transforman los datos empresariales en resultados de IA efectivos. Proporciona una base modular y abierta para todo el ciclo de vida de la IA, con capacidades integradas para gobernanza y ciberresiliencia, complementándose con el potente ecosistema de cómputo, almacenamiento, redes, software, servicios y seguridad de Dell.
Por ejemplo, el motor Dell Data Orchestration Engine facilita descubrir, enriquecer, transformar y preparar datos estructurados, no estructurados y multimodales, adaptándolos a las necesidades específicas de las aplicaciones de IA.
Estas capacidades reducen los pasos desconectados entre la información empresarial cruda y los sistemas de IA, manteniendo la gobernanza y protección en cada etapa.
6. Probar si la configuración aguanta en producción
Preparar los datos para IA no exige una revisión total desde el primer día. La prueba definitiva es si el conjunto soporta las operaciones diarias de la empresa.
Partiendo de una carga de trabajo bien definida, los equipos pueden identificar qué datos usan, dónde están y qué problemas de gobernanza surgen. A partir de ahí decidirán qué datos mover o preparar y cuáles consultar en su ubicación original.
Es fundamental planificar con escenarios reales. Un piloto exitoso con datos excepcionalmente limpios puede ocultar problemas que aparecen cuando se incorporan usuarios reales, cambios en registros, permisos y cargas variables.
