{"id":32900,"date":"2026-03-18T22:26:56","date_gmt":"2026-03-19T04:26:56","guid":{"rendered":"https:\/\/reseller.lat\/?p=32900"},"modified":"2026-03-18T22:29:26","modified_gmt":"2026-03-19T04:29:26","slug":"datos-no-estructurados-cual-es-el-valor-en-la-era-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/reseller.lat\/?p=32900","title":{"rendered":"Datos no estructurados \u00bfcu\u00e1l es el valor en la era de la IA?"},"content":{"rendered":"\n

\u00bfY si la mayor riqueza<\/strong> de su empresa estuviera oculta<\/strong> a la vista de todos? Podr\u00edan ser los datos no estructurados<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

No en hojas de c\u00e1lculo<\/strong> o informes estandarizados, sino en innumerables correos electr\u00f3nicos, contratos<\/strong>, grabaciones de reuniones y manuales olvidados<\/strong> en carpetas digitales.<\/p>\n\n\n\n

Los l\u00edderes<\/strong> siguen buscando la pr\u00f3xima gran innovaci\u00f3n<\/strong> en inteligencia artificial, una mina de oro intelectual<\/strong> permanece dentro de las propias operaciones<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Las estimaciones del mercado<\/strong>, incluidas las proyecciones de IDC, indican que los datos no estructurados<\/strong>representan alrededor del 80 %<\/strong> del conocimiento organizacional. Lo que conlleva una paradoja silenciosa<\/strong> de la era digital: estamos m\u00e1s informados y, sin embargo, ajenos a la propia inteligencia<\/strong> que generamos cada d\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Gran parte de las decisiones empresariales<\/strong> siguen bas\u00e1ndose en datos estructurados. La verdadera inteligencia colectiva<\/strong>, formada por matices, contexto y experiencia acumulada, queda en archivos digitales poco accesibles<\/strong> e infrautilizados.<\/p>\n\n\n\n

Este\u00a0\u2018oro\u2019<\/strong>\u00a0sigue siendo un\u00a0recurso invisible<\/strong>, pero con potencial para generar una\u00a0ventaja competitiva<\/strong>. Quien logre acceder a \u00e9l puede transformar<\/strong>\u00a0el ruido en se\u00f1al y la informaci\u00f3n\u00a0en decisi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

El\u00a0costo de esta invisibilidad\u00a0de los datos no estructurados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Se estima que un trabajador del conocimiento<\/strong> pierde alrededor de dos horas y media<\/strong> al d\u00eda buscando informaci\u00f3n. Y otras dos horas<\/strong> recreando contenidos que ya existen, adem\u00e1s del tiempo que dedica a localizar al especialista interno<\/strong> adecuado para una cuesti\u00f3n espec\u00edfica.<\/p>\n\n\n\n

En total, se pierde<\/strong> pr\u00e1cticamente una jornada laboral completa<\/strong> a la semana en tareas burocr\u00e1ticas de localizaci\u00f3n de datos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Es un desperdicio<\/strong> de talento y capital intelectual que las empresas no pueden ignorar<\/strong>. Especialmente en un escenario en el que la aplicaci\u00f3n de la IA generativa<\/strong> puede generar un valor econ\u00f3mico global anual de entre 2.6 y 4.4 billones de d\u00f3lares<\/strong>. Seg\u00fan un an\u00e1lisis de McKinsey & Company.<\/p>\n\n\n\n

Aun as\u00ed, la transici\u00f3n<\/strong> del entusiasmo a la ejecuci\u00f3n pr\u00e1ctica se caracteriz\u00f3 por la falta de claridad<\/strong>. Muchas empresas sienten la urgencia<\/strong> de implementar la IA, pero a menudo carecen<\/strong> de una visi\u00f3n objetiva de los casos de uso<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

La pregunta \u2018\u00bfIA para qu\u00e9?\u2019<\/strong> a\u00fan resuena en muchas reuniones.<\/p>\n\n\n\n

Esta incertidumbre<\/strong> se ve alimentada por riesgos reales<\/strong>: las alucinaciones de los modelos, la falta de confianza en los resultados, el sesgo algor\u00edtmico<\/strong>. Pero, sobre todo, las preocupaciones por la seguridad<\/strong> y la soberan\u00eda de los datos corporativos.<\/p>\n\n\n\n

Sin confianza, la IA se convierte en un experimento costoso<\/strong> pero con confianza, puede pasar a formar parte de la infraestructura<\/strong> de toma de decisiones de la empresa.<\/p>\n\n\n\n

Para que la IA deje de ser una herramienta experimental<\/strong> y se convierta en un motor de negocio fiable<\/strong>, la tecnolog\u00eda evolucion\u00f3 hasta lo que conocemos como RAG (Retrieval-Augmented Generation<\/strong>).<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 pasa con el Retrieval-Augmented Generation?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El RAG funciona como una capa que ayuda a garantizar<\/strong> que las respuestas de la IA se basen en los datos propios y seguros<\/strong> de la propia organizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, para extraer el valor real<\/strong> de los datos no estructurados, es necesario ir m\u00e1s all\u00e1<\/strong> de la recuperaci\u00f3n pasiva de archivos. El futuro exige lo que definimos como Agentic RAG<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

En este enfoque \u2018ag\u00e9ntico\u2019<\/strong>, la inteligencia no se limita a encontrar un p\u00e1rrafo<\/strong> en un documento PDF<\/strong>. Act\u00faa como un agente que comprende el contexto<\/strong>, interact\u00faa con la l\u00f3gica empresarial y cruza esta informaci\u00f3n<\/strong>con sistemas transaccionales.<\/p>\n\n\n\n

En la pr\u00e1ctica, un sistema ag\u00e9ntico puede analizar un historial<\/strong> de soporte t\u00e9cnico no estructurado e identificar un patr\u00f3n de error<\/strong>. Y, de forma aut\u00f3noma, consultar el sistema de inventario para sugerir la sustituci\u00f3n<\/strong> de una pieza.<\/p>\n\n\n\n

Es la evoluci\u00f3n de la IA<\/strong>: de un asistente de texto a un agente que apoya las decisiones<\/strong>. Pero tambi\u00e9n optimiza los procesos<\/strong>, prestando atenci\u00f3n a la infraestructura, la seguridad<\/strong> y el cumplimiento.<\/p>\n\n\n\n

Esta evoluci\u00f3n tecnol\u00f3gica exige\u00a0un cambio de mentalidad<\/strong>\u00a0en el liderazgo, que debe ver la IA no como una\u00a0moda pasajera<\/strong>, sino como una palanca<\/strong>. En este sentido, la disrupci\u00f3n de la IA debe convertirse en\u00a0una ventaja competitiva sostenible<\/strong>\u00a0mediante el redise\u00f1o de experiencias digitales\u00a0m\u00e1s adaptativas<\/strong>\u00a0y centradas en las personas.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Esto nos lleva a reflexionar<\/strong> que la ventaja competitiva en esta d\u00e9cada no pertenecer\u00e1<\/strong> a las empresas que tengan los modelos de IA m\u00e1s potentes<\/strong>. Sino a aquellas que logren dar utilidad<\/strong> a sus datos silenciados.<\/p>\n\n\n\n

Al integrar capacidades ag\u00e9nticas<\/strong> en la infraestructura ya existente, resolvemos parte del dilema de la confianza<\/strong> y liberamos tiempo humano<\/strong> para la innovaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

En la pr\u00e1ctica, gran parte de este conocimiento ya existe<\/strong>, pero sigue fragmentado<\/strong> entre documentos e interacciones cotidianas.<\/p>\n\n\n\n

La tecnolog\u00eda para extraer este conocimiento y convertirlo en un activo vivo<\/strong> ya est\u00e1 a nuestro alcance. Sin embargo, el verdadero impacto<\/strong> depende de que las empresas miren m\u00e1s all\u00e1 de la punta visible<\/strong> del iceberg y avancen sobre lo que est\u00e1 bajo la superficie<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

El\u00a0an\u00e1lisis inteligente de datos<\/strong>\u00a0no estructurados puede convertir lo que hoy\u00a0est\u00e1 disperso<\/strong>\u00a0en decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas,\u00a0seguras<\/strong>\u00a0y consistentes.<\/p>\n\n\n\n

Por\u00a0Francisco Larez<\/a>, vicepresidente de ventas de\u00a0Progress<\/a>\u00a0para Am\u00e9rica Latina y el Caribe.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00bfY si la mayor riqueza de su empresa estuviera oculta a la vista de todos? Podr\u00edan ser los datos no estructurados.  No en hojas de c\u00e1lculo o informes estandarizados, sino en innumerables correos electr\u00f3nicos, contratos, grabaciones de reuniones y manuales olvidados en carpetas digitales. Los l\u00edderes siguen buscando la pr\u00f3xima gran innovaci\u00f3n en inteligencia artificial, una mina de oro intelectual permanece dentro de las propias operaciones. 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