Acumular datos no equivale a usarlos. Esa brecha define hoy uno de los principales cuellos de botella operativos en organizaciones de todos los sectores: información generada en llamadas, correos, transacciones y aplicaciones que convive en sistemas aislados, sin posibilidad de cruzarse ni activarse en tiempo real.

Un escenario recurrente ilustra el problema: un cliente contacta a una empresa por WhatsApp, luego llama al centro de atención y finalmente usa una aplicación móvil. En cada canal repite su situación desde cero, aunque la empresa ya registró cada interacción. El dato existe, pero no circula. Y sin circulación, no hay inteligencia.

La brecha entre experimentación y escala

La adopción de inteligencia artificial en procesos de negocio avanza, pero de forma desigual. Aunque un alto porcentaje de responsables de marketing experimenta con aplicaciones de IA, menos del 10% ha logrado escalar estas herramientas y capturar valor real en sus flujos de trabajo. La razón más frecuente no es tecnológica: es estructural. Los modelos de IA procesan miles de registros en segundos, pero su efectividad se degrada cuando reciben información incompleta, duplicada o desactualizada.

Andrés Bogetto, director de Operaciones de Konecta Perú, señala 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.

Tres pasos para convertir datos en activo estratégico

Bogetto identifica una secuencia de tres acciones que transforma la acumulación de información en capacidad de decisión.

El primero es eliminar el aislamiento entre sistemas. Una llamada puede registrarse en una plataforma, una compra en otra y un reclamo en una tercera. Sin integración, cada área opera con fragmentos distintos de la historia de un mismo usuario, lo que genera fricciones tanto internas como en la experiencia del cliente.

El segundo paso es centralizar la información multicanal para que los equipos de atención accedan a un panorama completo desde el inicio de cada interacción. Esto reduce tiempos de resolución, elimina redundancias y mejora la consistencia del servicio.

El tercero —y el más exigente— es garantizar que esa información esté actualizada, organizada, protegida y disponible para los sistemas y personas que realmente la necesitan. Migrar datos a la nube no es suficiente si no existe una arquitectura de gobernanza que los mantenga confiables.

El impacto medible de una integración efectiva

Las organizaciones que logran integrar sus fuentes de datos y conectarlas con sistemas de inteligencia artificial reportan resultados concretos: la personalización habilitada por IA puede incrementar la satisfacción del cliente entre 15% y 20%, al tiempo que reduce hasta 30% los costos de servicio. Estos rangos, sin embargo, están condicionados a la calidad del dato de entrada.

La conclusión operativa es directa: antes de escalar cualquier iniciativa de IA, las organizaciones necesitan resolver su arquitectura de datos. La tecnología amplifica lo que ya existe — si los cimientos son sólidos, el impacto se multiplica; si son frágiles, los errores también escalan.", "links_preserved": [] }