Según el estudio Innovation Catalyst, el 95% de las empresas en América Latina enfrentan desafíos significativos en la gestión de datos, aunque reconocen que estos son fundamentales para aumentar la competitividad y mejorar la eficiencia operativa.[1] Por eso, 2025 será un año decisivo para que las organizaciones aprovechen el potencial de tecnologías como la Inteligencia Artificial generativa (IA-G) y consoliden la analítica de datos como un motor estratégico para su transformación digital.
Los retos son evidentes: un 34% de las empresas enfrentan dificultades para almacenar y acceder eficientemente a grandes volúmenes de datos, lo que limita la adopción de soluciones basadas en estos para la toma de decisiones estratégicas.1 Según una encuesta de Wavestone, solo el 4,7% de las empresas tenía una solución basada en GenAI en producción,[2] lo que subraya la brecha existente en el aprovechamiento de la IA generativa para el análisis de datos.
En este contexto, la integridad de los datos es clave para la efectividad de los modelos. Si los datos están incompletos, como no incluir información de ciertas regiones o segmentos en un pronóstico de demanda, el modelo puede generar un sesgo que no refleja la realidad. Asegurar que los datos sean completos y abarquen todos los aspectos relevantes es esencial para obtener conclusiones confiables y maximizar el impacto de las tecnologías de IA generativa.[3]
De hecho, se espera que el 60% de los empleadores consideren la ampliación del acceso digital como la tendencia más transformadora para sus negocios hacia 2030, con avances significativos en tecnologías, particularmente en IA y procesamiento de la información con un 86% de ellos destacando la importancia de estas áreas.[4] «La analítica de datos no solo se trata de herramientas tecnológicas, sino de construir una cultura organizacional basada en datos», afirma Iván Herrera, Customer Advisory Manager en SAS. «Aquellas empresas que logren estructurar y analizar sus datos correctamente podrán anticiparse a las tendencias del mercado y mejorar su capacidad de respuesta, generando una ventaja competitiva significativa».
En Colombia, la calidad de los datos es un desafío clave para lograr la competitividad en manejo de activos, clientes, seguridad, cumplimiento regulatorio, entre otros, pero además, viene siendo un activo determinante para la precisión de las decisiones empresariales. Problemas en incoherencias, datos obsoletos y registros incompletos dificultan la recopilación de información exacta. Las empresas colombianas deben garantizar procesos sólidos de recolección para asegurar datos precisos y actualizados, ya que la información desactualizada puede generar conclusiones erróneas que impacten negativamente en el rendimiento. Invertir en herramientas de análisis y recopilación adecuadas es esencial para tomar decisiones informadas y mantenerse competitivas.[5]
Según SAS, compañía líder en datos a nivel mundial, los modelos analíticos dependen de patrones extraídos de datos históricos para hacer predicciones sobre el futuro. Si los datos utilizados son incompletos, erróneos o sesgados, los resultados serán igualmente imprecisos. Por ejemplo, un modelo de predicción de ventas que use datos incorrectos sobre el comportamiento del consumidor generará pronósticos erróneos, afectando la planificación comercial. Así, la calidad de los datos de entrada influye directamente en la precisión de los resultados obtenidos.[6]
A medida que el mercado global de Big Data continúa su expansión, América Latina no es la excepción. Se proyecta que el mercado de Big Data crezca de USD 22,14 mil millones en 2024 a USD 703,75 mil millones en 2033, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 13,50%. Sin embargo, este crecimiento se ve limitado por la falta de trabajadores capacitados, lo que resalta la necesidad de inversión en talento especializado para aprovechar plenamente las oportunidades que brinda el análisis de datos.3
La IA generativa, por su parte, ya está transformando sectores como la banca y las telecomunicaciones. Se proyecta que los roles relacionados con tecnología, como los especialistas en Big Data, Fintech, IA y Machine Learning, serán los que más crecerán en términos porcentuales en los próximos años, reflejando la creciente importancia de estas disciplinas para el desarrollo empresarial.4
Viene el escenario ideal para liderar la revolución de los datos
El próximo 13 de marzo, Bogotá será sede de Hello Data Colomb.IA 2025, un evento que reunirá a líderes de sectores clave como banca, telecomunicaciones y gobierno. Este espacio está diseñado para mostrar cómo tecnologías avanzadas, incluida la IA generativa, pueden optimizar el análisis de datos, mejorar la productividad y posicionar a las empresas a la vanguardia de la transformación digital.
2025 será un punto de inflexión para las organizaciones en Colombia y América Latina. Aquellas que apuesten por tecnologías avanzadas y datos confiables estarán posicionadas para liderar en un entorno cada vez más competitivo y digitalizado. Por el contrario, las que no lo hagan podrían quedar rezagadas frente a una revolución tecnológica que ya está en marcha.
[1] Forbes. (2024). 95% de las empresas en Latinoamérica luchan con la gestión de datos, según estudio de Dell Technologies. https://forbescentroamerica.com/2024/07/26/95-de-las-empresas-en-latinoamerica-lucha-con-la-gestion-de-datos-segun-estudio-de-dell-technologie
[2] Forbes Technology Council. (2025, enero 10). What 2025 holds for data and analytics: 8 predictions. Forbes. https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2025/01/10/what-2025-holds-for-data-and-analytics-8-predictions/
[3] Emergen Research. (2024). Big Data Market. https://www.emergenresearch.com/industry-report/big-data-market
[4] World Economic Forum. (2025). The future of jobs report 2025. World Economic Forum. https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf
[5] ICUBO Solutions. (2024). Big Data en Colombia. https://www.icubosolutions.com/big-data-en-colombia
[6] SAS. (2024). La importancia de tener buenos datos de entrada en los modelos analíticos. https://blogs.sas.com/content/hiddeninsights/2024/11/27/la-importancia-de-tener-buenos-datos-de-entrada-en-los-modelos-analiticos/
