La inteligencia artificial está acelerando la toma de decisiones en las empresas, pero también puede amplificar errores cuando opera con información incorrecta. Expertos advierten que la calidad de los datos se está convirtiendo en un factor tan crítico como la propia tecnología.
Una decisión equivocada ya no tarda semanas en afectar a una empresa. Con el uso sin parar de la inteligencia artificial y automatización, un error basado en información incorrecta puede replicarse en miles de procesos en cuestión de minutos, impactando operaciones, clientes e incluso decisiones que afectan directamente a los ciudadanos.
De acuerdo con el Informe de Transformación de la Calidad 2025 de Tricentis, cuatro de cada diez organizaciones en Colombia reportan pérdidas anuales de entre US$1 millón y US$5 millones asociadas a fallas de software y procesos de mantenimiento.
Para SONDA, empresa de transformación digital, aunque las organizaciones cuentan hoy con más información que en cualquier otro momento de la historia, esto no necesariamente se traduce en mejores decisiones. Por el contrario, cuando los sistemas operan con datos incorrectos, desactualizados o fragmentados, los errores pueden escalar con mayor rapidez y generar impactos financieros, operativos e incluso sociales.
«Durante años, el principal desafío fue acceder a la información. Hoy, el verdadero reto es determinar cuál merece nuestra confianza. Una decisión basada en información errónea puede resultar más perjudicial que una tomada con información limitada, ya que genera una peligrosa sensación de certeza que distorsiona el juicio y la acción«, afirma Ciro Arenas, gerente de Multi Industria en SONDA Colombia.
De acuerdo con el experto, uno de los principales riesgos de la transformación digital actual es que muchas organizaciones están automatizando procesos sin haber alcanzado la misma madurez en aspectos como gobernanza, calidad e integración de datos.
«La inteligencia artificial puede ayudar a tomar decisiones más rápidas y eficientes, pero si opera con información errónea, el problema no desaparece: se amplifica. La velocidad de una mala decisión automatizada puede multiplicar su impacto en cuestión de minutos», explica Arenas.
Las consecuencias son especialmente relevantes en sectores altamente dependientes de la información. En servicios financieros, por ejemplo, los datos influyen en la evaluación de riesgos, la prevención de fraude y la experiencia de los clientes. En salud, pueden impactar diagnósticos, tratamientos y asignación de recursos. Mientras tanto, en logística, la información incorrecta puede generar interrupciones en las cadenas de suministro, retrasos y sobrecostos.
Según SONDA, el problema trasciende el ámbito tecnológico. Cuando las organizaciones operan con información dispersa en múltiples sistemas o con versiones contradictorias de un mismo dato, disminuye su capacidad para anticipar riesgos y responder oportunamente a los cambios del mercado.
A pesar de ello, muchas compañías continúan priorizando la velocidad de implementación de nuevas herramientas sobre la confiabilidad de la información. «Las empresas más maduras están entendiendo que la calidad del dato no es un proyecto tecnológico, sino un activo estratégico del negocio. Sin una base sólida de información confiable, incluso las plataformas más avanzadas de analítica o inteligencia artificial terminan generando resultados cuestionables», agrega Arenas.
Frente a este panorama, la compañía recomienda fortalecer cuatro frentes clave:
1. Establecer modelos de gobernanza de datos
2. Integrar las distintas fuentes de información de la organización
3. Implementar mecanismos de monitoreo continuo de calidad
4. Promover una cultura empresarial basada en datos confiables.
La verdadera ventaja competitiva ya no está en analizar más rápido, sino en analizar correctamente. En una economía impulsada por inteligencia artificial, la calidad del dato se está convirtiendo en un factor tan importante como la propia tecnología.