Resumen
- Aspectos destacados del estudio de BARC de 2026 sobre datos fiables y el éxito de la IA.
- Muestra cómo los productos de datos proporcionan información fiable para los sistemas de inteligencia artificial.
- Relaciona la calidad de los datos con una mayor fiabilidad y confianza en los modelos.
- Destaca que los datos fiables son la base de una IA eficaz.
Capítulos
Hay una pregunta a la que, tarde o temprano, se enfrentan todos los responsables de datos e inteligencia artificial. Tenemos los modelos, tenemos la infraestructura, así que, ¿por qué la inteligencia artificial no es fiable? La respuesta, casi siempre, son los datos con los que se alimenta.
En nuestro estudio global de 2026, realizado en colaboración con BARC, preguntamos a las organizaciones por qué habían adoptado productos de datos. El 60 % mencionó una única razón principal: necesitan datos en los que los sistemas de IA puedan confiar realmente.
No se trata de mejores algoritmos ni de más potencia de cálculo. Se trata de datos fiables. Las organizaciones que han puesto esto en práctica están viendo resultados.
El 41 % ya afirma haber mejorado de forma cuantificable la fiabilidad de los modelos de IA tras adoptar productos de datos. El 45 % afirma tener mayor confianza en las decisiones empresariales que respaldan dichos modelos. Y el 38 % afirma haber reducido el tiempo que dedican sus equipos a resolver problemas de calidad de los datos.
Los problemas de calidad de los datos no son principalmente técnicos, sino organizativos. Cuando los datos no tienen un responsable claro, cuando los esquemas no están documentados o cuando no existe una definición consensuada de lo que significa un cliente o un evento de ingresos, los sistemas de inteligencia artificial heredan esa ambigüedad.
El estudio de BARC y Actian de 2026 incluye consejos prácticos sobre cómo las organizaciones líderes están abordando la calidad de los datos a gran escala antes de que estos lleguen al modelo. Descarga el informe completo en actian.com/research.
