La inteligencia artificial está redefiniendo el funcionamiento de las organizaciones, pero su despliegue a escala no depende únicamente de algoritmos o datos. La infraestructura digital juega un papel decisivo, y dentro de ella, la conectividad se convierte en un habilitador estratégico. El pasado 10 de julio, CIONET España organizó una mesa redonda en colaboración con Equinix bajo el título 'Infraestructura Inteligente: El motor oculto que sostiene la IA', en la que exploramos cómo las arquitecturas de infraestructura están evolucionando para satisfacer las demandas de la IA. Hablamos de escalabilidad, control de costes, rendimiento y seguridad, pero también de algo menos visible y cada vez más decisivo: la interconexión.
La Inteligencia Artificial lleva décadas acompañando a la empresa en distintas formas —desde algoritmos de optimización logística hasta sistemas de recomendación o motores de búsqueda—. Lo novedoso de la última ola no es la existencia de la tecnología, sino su velocidad de evolución y la amplitud de sus aplicaciones. Hoy, la IA está integrada en el corazón de las estrategias corporativas y ocupa espacio en los consejos de administración. Pero esa presencia no garantiza el éxito.
Las cifras lo confirman: alrededor de un 60% de los procesos de transformación digital no alcanzan sus objetivos. No por falta de algoritmos ni de capacidad de cómputo, sino porque las organizaciones todavía no han encontrado la forma de adaptar la innovación a sus propios tiempos y estructuras. La velocidad vertiginosa del mercado tecnológico choca con planes estratégicos rígidos de tres a cinco años, que quedan obsoletos antes de completarse.
En este escenario, hablar de “fracaso” resulta incompleto. Lo que muchos perciben como tropiezo es, en realidad, un proceso de aprendizaje organizativo. Cada piloto aporta lecciones que permiten ajustar prioridades, redefinir marcos de trabajo y mejorar la siguiente iteración. Ir más despacio de lo que gustaría —sobre todo en sectores regulados— no significa equivocarse de camino, sino madurar con mayor cautela. El verdadero reto es aprender antes que los competidores y traducir ese aprendizaje en ventaja operativa.
¿Por qué tantos proyectos de transformación digital fracasan?
Centrándonos en el punto de vista estratégico y de ejecución, los proyectos de transformación digital fracasan no tanto por la falta de tecnología, sino por la desconexión entre estrategia y ejecución. Muchas compañías diseñan planes a tres o cinco años que quedan obsoletos en la mitad del recorrido. La velocidad de la innovación tecnológica exige flexibilidad, pero las estructuras corporativas siguen siendo rígidas y jerárquicas. Esto provoca que se invierta en soluciones que, cuando llegan a producción, ya no responden a la necesidad inicial.
A ello se suma una visión cortoplacista: se buscan resultados inmediatos que validen la inversión, cuando en realidad la transformación requiere constancia, iteración y paciencia. Sin un cambio en la forma de planificar —menos hojas de ruta cerradas y más roadmaps vivos— los proyectos terminan acumulando retrasos, sobrecostes y desalineamiento con el negocio.
¿Por qué estamos mirando hacia los chatbots cuando el verdadero valor está en otro sitio?
Los chatbots han ganado protagonismo porque son la cara visible de la Inteligencia Artificial: conversan, responden y generan un efecto inmediato en la interacción con el cliente. Sin embargo, centrarse únicamente en ellos es confundir la interfaz con la transformación. El verdadero valor no está en que una máquina hable mejor, sino en que la organización gestione mejor sus datos, tome decisiones más rápidas y ejecute procesos con mayor precisión.
Un chatbot puede mejorar la experiencia de usuario, pero si no está conectado a sistemas fiables, datos gobernados y procesos optimizados, su impacto es superficial. Lo que realmente marca la diferencia no es la conversación, sino la orquestación invisible que hay detrás: integrar ontología, gobernanza, automatización y personas para crear operaciones más inteligentes.
En cualquier iniciativa de Inteligencia Artificial, el punto de partida no está en el algoritmo, sino en los datos que lo alimentan. La calidad, la coherencia y la accesibilidad del dato determinan si un proyecto se queda en piloto o logra escalar con impacto real en el negocio.
Muchas organizaciones acumulan volúmenes ingentes de información, pero sin un marco que la organice y la conecte, esa información se convierte en ruido digital. El reto no es tener más datos, sino tenerlos preparados para que puedan ser interpretados, integrados y utilizados de forma fiable en procesos críticos.
La experiencia demuestra que la verdadera ventaja competitiva no reside en desplegar la última tecnología de IA, sino en tratar los datos como un activo estratégico, al mismo nivel que los recursos financieros o humanos. Sin esa visión, cualquier proyecto de transformación corre el riesgo de derrumbarse en cuanto intenta dar el salto de la demo a la producción.
Importancia de la ontología y la gobernanza para alinear datos, lógica y acciones.
Un modelo de IA, por sofisticado que sea, no puede extraer valor si no entiende qué significa cada pieza de información. Aquí es donde aparece la ontología: un marco semántico que define las entidades, sus atributos y las relaciones que las conectan. En otras palabras, la ontología transforma el dato de ser una simple cadena de caracteres a convertirse en conocimiento estructurado, comprensible tanto por personas como por algoritmos.
La gobernanza del dato añade la otra mitad de la ecuación: responsabilidad y control. Define quién es dueño de cada dato, cómo se mide su calidad, quién puede acceder, bajo qué condiciones y con qué trazabilidad. Sin gobernanza, la ontología es una estructura vacía; sin ontología, la gobernanza se convierte en una burocracia que vigila datos sin significado.
Cuando ontología y gobernanza trabajan juntas, se produce lo que muchas organizaciones buscan sin saber nombrarlo: alinear datos, lógica y acciones.
Este alineamiento es el que convierte la IA en motor de negocio real. Sin él, los modelos funcionan en laboratorio pero se rompen en producción, porque carecen de contexto, calidad o trazabilidad.
Retos del dato no estructurado.
El desafío es mayúsculo, pero también lo es la oportunidad. Los datos no estructurados contienen el “capital oculto” de la organización: conocimiento tácito que no está en los ERP ni en los CRM, pero que refleja cómo funciona realmente el negocio. Aquellas empresas capaces de convertir este caos en activos digitales gobernados tendrán una ventaja difícil de imitar, porque estarán explotando un territorio donde aún pocos competidores se han aventurado con éxito.
El otro gran reto no es tecnológico, sino humano y organizativo. El cambio cultural es, según coinciden muchos líderes, la barrera más difícil de superar. Tecnología y negocio siguen hablando lenguajes distintos: unos miden en latencias y capacidades de cómputo, otros en márgenes y retorno de inversión. Cuando no hay lenguaje común, los proyectos se fragmentan y se pierden en la traducción.
Superar este bloqueo exige equipos mixtos, donde negocio e IT trabajen bajo un mismo backlog, con métricas de éxito compartidas. Solo así se pasa de “proyectos de IT” a iniciativas estratégicas con verdadero impacto en el negocio.
A ello se suma un factor clave: la gestión de expectativas. El consejo de administración debe entender que la IA no es magia inmediata. Requiere inversión sostenida, recursos humanos cualificados y, sobre todo, paciencia para recorrer la curva de adopción. Sin un patrocinio explícito desde arriba, los proyectos mueren por falta de aire antes de demostrar resultados.
Y en el centro de todo, las personas. La tecnología puede avanzar, pero si los empleados no ven beneficio directo en su trabajo diario, el rechazo es inevitable. Formar, motivar e integrar al talento no es un aspecto “blando”, sino la condición para que la IA escale. En última instancia, son los equipos quienes convierten la promesa en impacto.
La Inteligencia Artificial ya no se entiende solo como un avance tecnológico, sino como un elemento central en la transformación y el crecimiento de las organizaciones. Sin embargo, no toda aplicación de IA produce el mismo efecto en el negocio. Una cosa es desplegar herramientas que generan visibilidad —prototipos llamativos, pilotos de corta duración, experiencias de usuario superficiales— y otra muy distinta es integrar la IA en procesos que afectan directamente a los resultados de la compañía.
El impacto real ocurre cuando la IA incide en la cadena de valor: cuando reduce los tiempos de ciclo de un proceso operativo, cuando anticipa demandas del mercado con mayor precisión, cuando mejora la detección de riesgos en entornos críticos o cuando habilita nuevos modelos de ingresos basados en datos. Es ahí donde la tecnología deja de ser un accesorio y se convierte en un factor de competitividad sostenible.
Además, este impacto no se mide únicamente en retorno financiero inmediato. Una IA con sentido también genera eficiencia cultural —equipos que adoptan nuevas formas de trabajo—, resiliencia organizativa —capacidad de adaptarse a cambios regulatorios o de mercado— y mejora en la experiencia de cliente, que se traduce en lealtad y reputación. La clave no está en cuánto cuesta un proyecto, sino en cuánto valor acumulado crea a lo largo del tiempo.
Diferenciar entre casos cosméticos y estratégicos.
Uno de los grandes desafíos actuales es discernir qué proyectos de IA responden a una lógica estratégica y cuáles son simplemente cosméticos. Los casos cosméticos son aquellos diseñados para demostrar modernidad o generar titulares, pero que rara vez escalan más allá del piloto. Suelen tener estas características:
Por el contrario, los casos estratégicos se definen por criterios muy diferentes:
La diferencia entre un caso cosmético y uno estratégico radica en la intencionalidad: ¿estamos desplegando IA para aparentar modernidad o para resolver un problema estructural del negocio? La primera opción genera hype y decepción; la segunda construye ventaja competitiva difícil de imitar.
La diferencia entre proyectos cosméticos y estratégicos marca el futuro de la Inteligencia Artificial en las organizaciones. No se trata de tener más pilotos ni de desplegar interfaces vistosas, sino de construir bases sólidas de datos gobernados, procesos alineados y equipos comprometidos que permitan escalar con impacto real en negocio. En este terreno, Palantir aporta una propuesta diferencial: plataformas capaces de integrar datos heterogéneos, darles contexto semántico y convertirlos en decisiones operativas en tiempo real. Su enfoque no solo permite gestionar la complejidad del dato no estructurado, sino también acelerar la adopción de casos de uso estratégicos, reduciendo la brecha entre la ambición tecnológica y los resultados tangibles. En definitiva, la IA con impacto real no se mide en número de chatbots desplegados, sino en la capacidad de transformar el corazón operativo de las compañías.