Hands On Systems #1: ¿Están nuestros datos, procesos y cultura listos para la IA?

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29 Sep, 2025
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Josef Sauter
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Josef Sauter

Es muy común encontrar Exceles estructurados y optimizados para la presentación visual — aptos para reportes o presentaciones dentro de las organizaciones. Tal vez funcionen bien para informes o como apoyo en una reunión.

Pero, ¿qué pasa cuando queremos procesar esa información en un sistema?

Voy a usar un ejemplo MUY simple e increiblemente común para demostrar el punto: hasta los detalles más básicos importan mucho.


Ejemplo

A primera vista el archivo parece correcto. Marcas claras, códigos de producto, precios y unidades vendidas. Para un humano, es fácil de leer.

Pero, ¿es realmente adecuado para el procesamiento de datos sistematizado?


La IA en Acción

Prompt 1: ¿Puedes ayudarme a analizar este Excel?

Podemos ver que el sistema no interpreta los datos como esperaríamos.

Prompt 2: ¿Cuál es el total de unidades vendidas por marca?

La IA responde:

  • Marca 1 = 100
  • Marca 2 = 40
  • Total = 720

Pero... 100 + 40 ≠ 720.


La Lección

Los humanos entendemos rápidamente lo qué está pasando. La estructura del Excel (celdas combinadas, formato pensado para visualización) confunde al sistema.

Pero imaginemos a un usuario que se salta directo al Prompt 2. La dulce recompensa de "resultados instantáneos" es tentadora y puede ser muy engañosa.

Imaginemos un archivo más complejo con muchas filas y columnas y una urgencia por entregar resultados. La respuesta equivocada de la IA podría terminar en un informe para la gerencia — y en malas decisiones. Podríamos decir que "La IA (o el sistema) no sirve"

El problema real es que los datos NO son adecuados para la tarea.


Más Allá del Análisis de Datos

Este problema no se limita al análisis de datos. También está presente en tareas más complejas de programación, automatización, planificación y en escenarios más avanzados con agentes de IA.

Un ejemplo drástico y costoso:

Una empresa farmacéutica invirtió en un sistema de múltiples agentes de IA para optimizar la logística global haciendo uso de múltiples sistemas y datos. La solución funcionó perfectamente en teoría — hasta que pasó por alto restricciones químicas en ciertos puertos. ¿El resultado? Multas millonarias y grandes pérdidas.

La IA cumplió con la tarea de acuerdo a los datos que tenía, pero habían datos adicionales que no conocía. La complejidad de los sistemas CASI NUNCA es lineal. Cada componente adicional no le suma a la complejidad, la multiplica o la potencia.


Ensuciándonos las Manos

Las organizaciones deben iniciar su camino de transformación hacia la IA agéntica y la automatización, donde los humanos aporten valor en tareas relevantes y deleguen las repetitivas a la IA.

Pero para tener éxito debemos:

  • Construir una cultura orientada a los datos.
  • Asegurar que las entradas estén listas para la tarea.
  • Fortalecer las bases de conocimiento antes de escalar la complejidad.

De lo contrario, la IA amplificará los errores en lugar de resolverlos.


Reflexión

Ensuciarse las manos con la IA, y la digitalización es esencial. Pero también lo es preparar a los sistemas y a las personas con bases sólidas.

En AgileSD ayudamos a las organizaciones a cerrar esta brecha. Combinamos consultoría de negocio + desarrollo de software para diseñar, implementar y operar soluciones que realmente agregan valor.

Hablemos si sientes que tu equipo está listo para dar el siguiente paso con la última tecnología impulsada por IA.

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