Closing the gap between AI investment and impact: the rise of Open Data Infrastructure
A pesar de las enormes inversiones en inteligencia artificial, la mayoría de las empresas tienen dificultades para obtener los retornos esperados, ya que sus arquitecturas de datos subyacentes están obsoletas y son frágiles. Los altos presupuestos no garantizan datos de alta calidad; por el contrario, muchas organizaciones enfrentan iniciativas de bajo rendimiento debido a su dependencia de sistemas propietarios y estrechamente acoplados, que obstaculizan la escalabilidad y la innovación. Esta desconexión crea una brecha significativa entre la ambición corporativa y la capacidad técnica, dejando a los equipos sobrecargados con tareas de mantenimiento en lugar de enfocarse en el crecimiento estratégico. La solución radica en adoptar una Infraestructura de Datos Abiertos (ODI, por sus siglas en inglés), un enfoque modular que prioriza la interoperabilidad y los estándares compartidos sobre los ecosistemas cerrados y específicos de cada proveedor. Al separar el almacenamiento del procesamiento y garantizar un acceso consistente a los datos tanto para humanos como para agentes de IA, la ODI elimina la fricción causada por entornos fragmentados. Este cambio arquitectónico no solo previene el bloqueo con proveedores (vendor lock-in), sino que también proporciona la base unificada y confiable necesaria para que los sistemas de IA operen de manera efectiva, asegurando que todos los usuarios interactúen con una única fuente de verdad. Para que las iniciativas de datos abiertos tengan éxito, deben ser reconocidas como la columna vertebral esencial de las estrategias modernas de IA. Las organizaciones que adoptan bases abiertas y flexibles tienen una probabilidad significativamente mayor de cumplir con sus objetivos de retorno de inversión (ROI) en comparación con aquellas que se aferran a sistemas heredados. En última instancia, priorizar la madurez de los datos y los estándares abiertos transforma la ingeniería de datos de un centro de costos en un impulsor del valor empresarial, permitiendo aplicaciones de IA escalables, eficientes y confiables en toda la organización.
Source: techradar.comPublished on 2026-09-14