El error de 25 millones de dólares que se está planificando hoy en tu presupuesto 2026
10 de octubre de 2025
3 minutos de tiempo de lectura
Autora: Laura Peláez Reyes
Estamos en esa época del año, donde las salas de juntas se llenan de proyecciones, debates estratégicos y la pregunta que definirá al próximo ganador del mercado:
¿Dónde invertiremos en 2026 para asegurar nuestro crecimiento?
En cada una de esas conversaciones, un término lo acapara todo: Inteligencia Artificial.
La presión de las áreas de TI es inmensa, porque la competencia está planeando invertir más…. Un estudio del BCG revela que: “una de cada tres grandes empresas destinará más de 25 millones de dólares a la IA” y la directriz es muy clara: necesitas una estrategia y un presupuesto definido para evitar caer en el error de $25M en tu presupuesto 2026.
Pero aquí es donde, ahora mismo, en las hojas de excel de planificación de todas las áreas, se está cometiendo un error estratégico garrafal. Un error que explica por qué, según Gartner, hasta el 85% de estos proyectos millonarios están destinados a fracasar.
El error fatal es presupuestar para el rascacielos (la IA), sin asignar un solo dólar para los cimientos invisibles que lo sostienen. Se aprueba la torre de cristal, pero se ignora que sin los planos maestros (tu Estrategia y Gobierno de Datos), el acero y cemento de alta resistencia (la Calidad e Infraestructura de tus Datos y el perímetro de seguridad del sitio (tu Ciberseguridad), el proyecto colapsará antes de llegar al primer piso.
Este blog no es una guía técnica sobre algoritmos. Es una guía estratégica para líderes que están definiendo el presupuesto de 2026 y su único objetivo es asegurar que cada dólar que asignes a la tecnología no sea un gasto de alto riesgo, sino la inversión más rentable de tu plan estratégico. Antes de que apruebes la partida para «Inteligencia Artificial», te mostraremos las inversiones fundamentales en Datos, Infraestructura y Analítica que determinarán el éxito o fracaso de tu estrategia en TI.
El Concepto Clave: El Mito de "Comprar IA"
El primer error es pensar que la IA es algo que se «compra» e instala.
Seamos claros y sin tecnicismos: la Inteligencia Artificial (especialmente el Machine Learning) no es una caja mágica. Es un motor increíblemente potente para encontrar patrones en los datos.
La IA «aprende» de los datos que le das. Si tus datos de ventas están en un sistema, los de inventario en otro, y los de clientes en un tercero… ¿qué patrones crees que encontrará?
Peor aún, si tus datos están duplicados, incorrectos, incompletos o sesgados, la IA no los corregirá mágicamente. Al contrario, amplificará esos errores.
Es el principio más antiguo de la informática, ahora más relevante que nunca: «Garbage In, Garbage Out» (Basura entra, Basura sale).
El éxito de la IA no se decide en el algoritmo, se decide en la base, por eso, según el estudio reciente de Gartner advierte que, en 2025, el 30% de los proyectos de IA Generativa serán abandonados después de la prueba de concepto (PoC) debido a la mala calidad de los datos.
La verdadera brecha digital no es entre quienes usan IA y quienes no. Es entre las organizaciones que tienen sus datos preparados para la IA y las que creen que pueden saltarse ese paso
Estrategia 1: Construir los cimientos (El Gobierno de Datos)
Si vas a construir un rascacielos, necesitas planos. En el mundo de los datos, esos planos se llaman Gobierno de Datos.
¿Qué es? En términos simples
El Gobierno de Datos no es un departamento de «no» que bloquea el acceso. Es la estrategia y el acuerdo organizacional para gestionar tus
datos como un activo crítico y responde preguntas básicas pero vitales:
- ¿Quién es el dueño de cada dato?
- ¿Cómo se define Cliente Activo en toda la empresa?
- ¿Qué datos son públicos, cuáles internos y cuáles confidenciales?
- ¿Cuál es la única fuente de verdad (Single Source of Truth)?
Por qué es vital para la IA:
Nuestra Gerente de Datos y Sistemas de Información lo resume así: “Las organizaciones que no tienen un Gobierno de Datos, solo tienen una promesa o una esperanza de implementar IA, pero pocas probabilidades de hacerlo.” La IA necesita saber qué dato es el «maestro». Si el modelo no sabe si el «Cliente» de Ventas es el mismo que el «Usuario» de Finanzas, sus predicciones serán MUY inútiles.
Así las cosas, el verdadero reto no es tecnológico, es organizativo y estratégico.
En Grow Data, entendemos que este es el primer paso y ahí entra en vigor nuestro propósito de: dominar la complejidad de la integración y ayudar a los líderes a diseñar esta estrategia ajustada a las realidades de las organizaciones.
Prueba de la Estrategia (Caso de Éxito en una entidad del estado)
El Desafío
¿Cómo garantizas la transparencia de una elección nacional si los datos de «inscripciones», «jurados», «mesas», «votos» y «escrutinios» viven en 12 sistemas diferentes que no se hablan?
La Solución
Se implementó un data warehouse. Esto no es más que la materialización del Gobierno de Datos: un lugar central que integra todas las fuentes en un modelo relacional inteligente.
El Resultado
Se creó una única fuente de verdad. Esto permitió, por primera vez, un
seguimiento en tiempo real con alertas tempranas, fortaleciendo la confianza y la democracia.
Estrategia 2: Asegurar la calidad (Data Quality)
Si el Gobierno de Datos son los planos del edificio, la Calidad de Datos es el cemento.
¿Qué es? en términos simples
La Calidad de Datos (Data Quality) es el proceso de asegurar que la información que usas sea correcta, completa, coherente y oportuna.
Si tu base de datos de clientes tiene «Bogotá», «Bogota D.C.» y «BOG», tienes un problema de calidad.
Por qué es vital para la IA:
La IA aprende de los ejemplos que le das. Un modelo de IA entrenado con datos de ventas llenos de ceros, fechas incorrectas o direcciones mal escritas, producirá predicciones erróneas. Como advierte Gartner,
Prueba de la estrategia (Caso de éxito: Defensoría del Pueblo)
El Desafío
¿Cómo proteges los derechos humanos si tu información está fragmentada y tu capacidad de análisis es reactiva?
La Solución
Se implementó el Centro de Analítica de Datos en Derechos Humanos.
El primer paso, y el más crítico, fue recolectar, categorizar, analizar y
visualizar los datos, aplicando reglas de calidadpara unificarlos.
El Resultado
Solo después de que los datos fueron limpiados y unificados, los modelos de Machine Learning pudieron entrar en acción. La Defensoría pasó de la reactividad a la predictividad, generando alertas tempranas que anticipan dónde puede ocurrir una vulneración de los DDHH.
Estrategia 3: Conectar la IA al mundo real (IoT y Sostenibilidad)
Tus datos no solo viven en hojas de excel. El siguiente
nivel de madurez es conectar tu IA al mundo físico.
¿Qué es? en términos simples
El IoT o Internet de las Cosas, utiliza sensores para capturar datos del mundo real (temperatura, ubicación, velocidad, niveles de agua) y los
envía a los dashboards, para que mediante IA y Analítica avanzada se genere un proceso de análisis en tiempo real.
Por qué es vital para la IA:
Esta es la base de la verdadera eficiencia operativa y la sostenibilidad. Te permite usar datos para monitorear activos físicos, proteger el medio ambiente, garantizar la seguridad de los trabajadores y optimizar recursos que antes eran invisibles.
En Grow Data, integramos sensores IoT con analítica avanzada. Transformamos millones de señales dispersas en inteligencia estratégica en tiempo real.
Prueba de la estrategia (Caso de éxito: Ministerio de Transporte)
El Desafío
¿Cómo reducir la accidentalidad vial si no entiendes los patrones de conducción de los transportadores de carga a nivel nacional?
La Solución
Se implementó un centro de datos que integra sensores IoT y analítica avanzada.
El Resultado
El sistema detecta patrones de conducción riesgosa y zonas de alta accidentabilidad en tiempo real. Desde su implementación, ha generado más de 68,340 alertas críticas, permitiendo acciones concretas de seguridad vial que previenen incidentes.
Prueba de la estrategia (Caso de éxito: Cormagdalena)
El Desafío
¿Cómo proteger a las comunidades ribereñas sin conocimiento de los niveles del río Magdalena y los riesgos de caudal?
La Solución
Se implementó una solución que integra dispositivos IoT para detectar los niveles de caudal del río en tiempo real.
El Resultado
El sistema genera alertas predictivas que se activan horas antes de que ocurra una emergencia, permitiendo a las autoridades actuar. Este el ejemplo perfecto de cómo la prevención reemplaza a la reacción.
De la estrategia a la ejecución: El diferenciador oculto
Ahora conoces las tres estrategias clave que el 85% de las empresas ignoran: Gobierno, Calidad e Integración con el mundo real (IoT).
El Reto
Muchos líderes contratan grandes firmas consultoras que les entregan
una estrategia brillante. El problema es que muchos proyectos que ellos
desarrollan en consultoría, no resultan ser ciertos al 100% porque no
demuestran la dinámica y realidad del mercado colombiano.
Te entregan los planos de un rascacielos imposible de construir en tu terreno.
La Estrategia
Necesitas un socio que no solo te entregue los planos, sino que sepa cómo construir. Un socio que pueda formular la estrategia desde la consultoría y continuar con la ejecución del proyecto. Esto requiere confiabilidad, autoridad, experiencia probada, flexibilidad y eficiencia.
- ¿Nuestra garantía de ejecución? Tenemos una PMO robusta, con
una metodología de proyectos testeada y Project Managers que
cuentan con las mejores certificaciones. - Experiencia probada: Hemos ejecutado con éxito proyectos de
cuantías muy valiosas, porque entendemos la teoría y la realidad
de la ejecución en el terreno. - Certificaciones y alianzas: Nuestros procesos internos están avalados
por certificaciones de entes internacionales, y contamos con el
respaldo de las alianzas estratégicas de los líderes tecnológicos
globales.
Conclusión: de la estrategia de datos a la dominancia del mercado
Hemos recorrido el camino estratégico. Hemos visto que el 85% de los proyectos de IA fracasan no por falta de ambición, sino por cimientos débiles. Y hemos trazado la ruta para construir correctamente:
Gobierno, Calidad e Integración.
Pero, ¿por qué emprender este esfuerzo?
El objetivo final de un ecosistema de datos sano no es tener dashboards más rápidos o reportes más precisos. Es construir una organización superior a su competencia. Es dotar al equipo directivo de la capacidad de tomar decisiones más inteligentes y más rápidas en cada momento crítico.
Un proyecto de datos exitoso no se mide en terabytes, se mide en decisiones ganadoras y resultados de negocio cuantificables:
Optimización y Rentabilidad
No se trata de reaccionar a los costos del mes pasado, sino de optimizar cada activo, proceso y cadena de suministro en tiempo real para maximizar los márgenes de hoy.
Inteligencia Competitiva
No se trata de analizar lo que hizo la competencia, sino de anticipar los movimientos del mercado, las necesidades de los clientes y los riesgos operativos antes de que se conviertan en una amenaza.
Agilidad y Velocidad
No se trata de debatir en reuniones qué dato es el correcto, sino de tener una única fuente de verdad (Single Source of Truth) que acelere la toma de decisiones en todos los niveles, eliminando la parálisis por análisis.
Crecimiento e Innovación
No se trata de lanzar productos por intuición, sino de innovar basándose en patrones de datos reales que revelan nuevas oportunidades de negocio y flujos de ingreso que los rivales no pueden ver.
Bibliografía
Contreras, R. (2025, 16 de junio). DATA EVOLUTION 2025: Sin un gobierno del dato, la IA es una promesa. Computing. https://www.computing.es/analytics/data-evolution-2025-sin-un-gobierno-del-dato-la-ia-es-una-promesa/
Diario Responsable. (2025, 20 de enero). La IA Generativa lidera las prioridades empresariales del 2025.
https://diarioresponsable.com/noticias/37580-la-ia-generativa-lidera-las-prioridades-empresariales-del-2025
Forbes Technology Council. (2024, 15 de noviembre). Why 85% Of Your AI Models May Fail. Forbes.
https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/11/15/why-85-of-your-ai-models-may-fail/
Gartner. (2025, 8 de julio). The 2025 Hype Cycle for Artificial Intelligence Goes Beyond GenAI.
https://www.gartner.com/en/articles/hype-cycle-for-artificial-intelligence
Ramel, D. (2024, 6 de agosto). Gartner Predicts Wave of Abandoned AI Projects. Campus Technology.
https://campustechnology.com/articles/2024/08/06/gartner-predicts-wave-of-abandoned-ai-projects.aspx