La primera fase del boom de la inteligencia artificial fue una carrera por la capacidad de computación. Las organizaciones se lanzaron a por GPUs, infraestructura en la nube y entornos especializados buscando resultados rápidos y explorando cómo la IA generativa podría transformar sus operaciones.

No obstante, experimentar no es lo mismo que desplegar una tecnología. A medida que las empresas pasan de proyectos piloto a producción, surge un nuevo desafío: tener la infraestructura para construir IA no significa necesariamente contar con los cimientos necesarios para ejecutarla a escala. Según Gartner, las organizaciones abandonarán el 60% de sus proyectos de IA hasta 2026 simplemente por falta de datos preparados para la inteligencia artificial.

El reto al que se enfrentan las empresas está cambiando. La capacidad de computación sigue siendo esencial, pero la infraestructura por sí sola no determinará qué organizaciones logran escalar la IA con éxito.

De la experimentación con IA a la transformación empresarial

La adopción temprana de IA giraba en torno a la posibilidad. Las empresas probaban herramientas, integraban funciones generativas y buscaban resultados inmediatos; era el primer paso necesario.

Sin embargo, escalar la IA introduce un nuevo nivel de complejidad. A medida que las organizaciones comienzan a integrar la IA en procesos críticos, las preguntas sobre cómo se construyen, gobiernan y despliegan estos sistemas cobran cada vez más importancia.

Esto ya está ocurriendo mientras laboratorios de IA y medios de comunicación negocian las condiciones bajo las cuales el contenido puede utilizarse para entrenar modelos. Internamente, las empresas se enfrentan a un desafío similar. Sin claridad sobre qué datos pueden usar legal y técnicamente, incluso la infraestructura más avanzada puede tener dificultades para generar valor real.

Los derechos sobre los datos, una cuestión estratégica

Hasta ahora, las compañías han tratado los datos como un activo que recopilar, almacenar y analizar. Mientras la IA se integra en más procesos empresariales, ese enfoque está empezando a cambiar. Los datos ya no son simplemente algo que las organizaciones poseen, sino algo que necesitan comprender, gobernar y utilizar de forma efectiva.

Para las organizaciones que buscan escalar la IA, la propiedad, las licencias y los derechos de acceso se están convirtiendo en consideraciones cada vez más importantes. El acceso a capacidad de computación y modelos avanzados es solo parte del desafío. Las empresas también necesitan tener la certeza de que los datos que sustentan esos sistemas pueden respaldar las aplicaciones que están construyendo.

Cuando las organizaciones operan en diferentes mercados y entornos regulatorios, este desafío se vuelve aún más complejo. Las restricciones transfronterizas de datos, las consideraciones de propiedad intelectual y la evolución de los marcos de responsabilidad influirán en qué pueden construir las empresas, dónde pueden desplegar IA y con qué rapidez pueden escalar.

Las compañías que aborden estas cuestiones de forma temprana estarán mejor posicionadas para ir más allá de la experimentación y convertir la IA en una parte significativa de sus operaciones.

El problema de los permisos

Históricamente, la adopción tecnológica ha seguido un patrón conocido: las organizaciones implementan primero nuevas capacidades y establecen la gobernanza después. Con la IA, esta secuencia cambia.

Cuando los datos son fundamentales para cómo se construyen y despliegan los sistemas, los derechos de acceso y uso no pueden tratarse como algo secundario. Se están convirtiendo en requisitos fundamentales para las organizaciones que buscan movilizar y escalar la IA.

Esto no significa frenar la innovación. De hecho, tener claridad sobre el acceso a los datos puede ayudar a las organizaciones a avanzar más rápido al reducir la incertidumbre, acelerar la toma de decisiones y crear la confianza necesaria para llevar la IA de los proyectos piloto a la producción.

Las empresas que tengan éxito verán los derechos de acceso y uso de datos como parte de su estrategia de IA, no simplemente como un ejercicio de cumplimiento normativo.

Construir los cimientos para una IA escalable

El futuro de la IA seguirá dependiendo de la infraestructura. Las organizaciones necesitarán recursos informáticos potentes, entornos cloud flexibles y plataformas capaces de soportar cargas de trabajo cada vez más exigentes y sofisticadas.

Pero la infraestructura por sí sola no determinará quién lidera la próxima fase de adopción de IA. Las empresas que escalen la IA de forma más efectiva serán aquellas que combinen tecnología robusta con datos fiables, gobernanza clara y derechos de acceso bien definidos.

La primera fase de IA consistió en demostrar lo que era posible. La siguiente etapa se definirá por el éxito con el que las compañías construyan los cimientos necesarios para hacer que la IA funcione a escala. Aquellas que puedan establecer esos cimientos de forma temprana estarán mejor posicionadas para convertir la ambición en IA en valor empresarial duradero.