Muchas organizaciones acumulan volúmenes crecientes de datos provenientes de llamadas, correos, transacciones y aplicaciones, pero enfrentan un problema estructural: esa información vive en sistemas que no se comunican entre sí. El resultado es predecible. Un cliente que contacta a una empresa por WhatsApp, luego llama al centro de atención y después usa una app, repite su situación en cada canal porque cada área opera con un fragmento distinto de su historia.

Este fenómeno no es menor. A medida que la inteligencia artificial se integra en los procesos empresariales, la brecha entre acumular datos y usarlos estratégicamente se vuelve más costosa. Aunque un alto porcentaje de responsables de marketing experimenta con aplicaciones de IA, menos del 10% ha logrado escalar esas herramientas y capturar valor real en sus flujos de trabajo. La causa frecuente no es la tecnología en sí, sino la calidad y disponibilidad de los datos que la alimentan.

El problema no es la cantidad de datos, sino su fragmentación

Andrés Bogetto, director de Operaciones de Konecta Perú, plantea que el punto de partida no debería ser incorporar nuevas tecnologías, sino optimizar el uso de la información existente. "El verdadero valor de los datos se multiplica cuando logramos unificar toda esa información en la nube y la ponemos a disposición de sistemas inteligentes capaces de asistir y actuar de inmediato", sostiene.

Bogetto identifica tres pasos clave para convertir la acumulación de información en un activo operativo. El primero es la integración: una llamada puede estar registrada en una plataforma, una compra en otra y un reclamo en una tercera. Sin conectar esos sistemas, cada área trabaja con versiones incompletas del mismo cliente.

El segundo paso es la centralización. Consolidar información de diferentes canales permite que los equipos de atención accedan a un panorama completo desde el inicio de cada interacción. Esto no solo mejora la experiencia del usuario, sino que reduce tiempos de resolución y elimina redundancias operativas.

El tercero, y frecuentemente subestimado, es la gobernanza del dato: que la información esté actualizada, organizada, protegida y disponible para los sistemas y personas que realmente la necesitan. Sin este componente, la integración técnica no produce resultados sostenibles.

Cuando la IA recibe datos deficientes, los resultados también lo son

Las cifras respaldan la urgencia de resolver este problema antes de escalar con inteligencia artificial. Se estima que la personalización habilitada por IA puede aumentar la satisfacción del cliente entre 15% y 20%, además de reducir hasta 30% los costos de servicio. Pero alcanzar esos resultados depende directamente de contar con datos integrados y procesos que permitan su uso efectivo.

Un sistema de IA puede procesar miles de registros en segundos, pero su efectividad se ve comprometida si recibe información incompleta, duplicada o desactualizada. La lección para cualquier organización que evalúe inversiones en automatización o inteligencia artificial es clara: la infraestructura de datos no es un prerrequisito técnico secundario. Es la condición que determina si esas inversiones generan retorno o simplemente escalan el caos existente.", "links_preserved": [] }