Vivimos en una era donde los datos crecen a un ritmo vertiginoso: se espera que en 2025 las empresas generen 175 zettabytes de información a nivel mundial, según IDC. Sin embargo, el verdadero reto no está en acumular datos, sino en convertir datos en decisiones que impulsen el negocio. Hoy, apenas un 3% de esa información es analizada y utilizada estratégicamente, lo que refleja una gran paradoja: las organizaciones recopilan más datos que nunca, pero siguen tomando decisiones basadas en intuiciones o información incompleta.
Estudios de Forrester Research revelan que solo el 29% de las empresas se sienten satisfechas con su capacidad de convertir los datos en conocimiento útil. A su vez, McKinsey advierte que el 60% de las compañías carecen de habilidades de ciencia de datos suficientes para aprovechar esta ventaja competitiva, mientras que Gartner señala que apenas un 20% ha consolidado una estrategia de datos efectiva.
Es evidente que algo falla: muchas empresas tienen el oro en sus manos, pero no saben cómo pulirlo. Desde Kraz tenemos claro que la respuesta a este problema pasa por introducir soluciones de AI en las organizaciones que ayuden a sacar el máximo provecho a todo esta información. ¡Os lo contamos en este post!
El problema: muchos datos, pocas decisiones basadas en ellos
La recogida masiva de datos es una realidad en casi todas las industrias. Desde el comportamiento online hasta las interacciones físicas, los datos fluyen constantemente. Sin embargo, como revelan las fuentes, la mayoría de las organizaciones carecen de una estrategia clara para dar sentido a esta información.
Esta desconexión genera varias consecuencias críticas:
- Decisiones basadas en intuiciones o en muestras limitadas, en lugar de insights sólidos.
- Pérdida de oportunidades comerciales al no identificar patrones de comportamiento o tendencias emergentes.
- Costes ocultos: según Gartner, la falta de una estrategia de datos puede hacer que las compañías pierdan hasta un 20% de sus ingresos debido a decisiones deficientes.
Cuando los datos no se traducen en acciones concretas, las empresas no solo dejan de capturar valor, sino que asumen riesgos innecesarios: invierten mal sus presupuestos, reaccionan tarde ante los cambios y se exponen a ser superadas por competidores más ágiles y data-driven.
Tener datos ya no es suficiente; lo que marca la diferencia es saber convertirlos en decisiones rápidas, informadas y rentables.
La solución: estructurar los datos, activar su valor con IA y anticipar decisiones
El primer paso para revertir el problema pasa por diseñar una estrategia de datos estructurada. No se trata solo de recolectar más información, sino de decidir qué datos son realmente relevantes para el negocio, cómo se van a organizar y qué preguntas deben responder. Sin una estrategia clara, los datos pierden su valor, y las decisiones siguen basándose en intuiciones o en muestras incompletas.
Una vez estructurados, las herramientas basadas en Inteligencia Artificial son clave para transformar esos datos en conocimiento accionable. Modelos de Machine Learning, sistemas de analítica avanzada y tecnologías predictivas permiten descubrir patrones invisibles, anticipar tendencias emergentes y tomar decisiones más inteligentes. Lejos de ser una promesa futura, hoy soluciones como el Marketing Mix Modeling (MMM) o los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) permiten optimizar presupuestos, predecir demanda en contextos de alta incertidumbre y actuar antes de que los cambios impacten el negocio.
La combinación de estrategia de datos sólida + IA aplicada redefine la manera en que las compañías gestionan su crecimiento. Ya no se trata solo de mirar qué pasó, sino de prever lo que puede pasar y adaptarse en tiempo real. Las empresas que adopten esta mentalidad no solo minimizarán riesgos y pérdidas: podrán reconfigurar sus inversiones, anticiparse a sus competidores y construir una ventaja estructural difícil de replicar. ¿Quieres ser una de ellas? ¡Escríbenos!
