La mayoría de las organizaciones está sentada sobre una montaña de datos que apenas aprovecha. Cada correo, factura, contrato, interacción con clientes o proceso operativo genera información con un potencial enorme… que en demasiadas ocasiones se queda en un cajón digital. Esa información empresarial infrautilizada supone costes directos en almacenamiento y, sobre todo, oportunidades perdidas para mejorar la eficiencia, innovar y tomar decisiones con más puntería.
En los últimos años las empresas han invertido fuerte en digitalización, pero el foco ha estado más en acumular datos que en explotarlos. Ahora el reto ha cambiado: ya no se trata de generar más información, sino de integrarla, gobernarla y convertirla en decisiones accionables. Y en ese punto es donde muchas organizaciones están pinchando, tanto grandes compañías como pymes y administraciones públicas.
El problema de la información empresarial infrautilizada
Tras varias oleadas de proyectos de transformación digital, muchas organizaciones han desplegado ERP, CRM, gestores documentales, plataformas de correo, soluciones sectoriales y un largo etcétera. El resultado es un ecosistema tecnológico complejo en el que la información se reparte en múltiples sistemas, formatos y repositorios que no siempre hablan entre sí.
Este modelo fragmentado provoca que una parte muy relevante de los datos no llegue nunca a usarse en serio. Distintos análisis señalan que más del 60 % de la información empresarial estructurada permanece infrautilizada en repositorios desconectados, mientras que si miramos el dato oculto en general, algunas estimaciones elevan la cifra por encima del 80 %. Es decir, la mayor parte de lo que se guarda no influye en la toma de decisiones.
La situación es aún más acusada en el terreno del dato no estructurado: correos electrónicos, documentos ofimáticos, imágenes, PDFs, notas internas, conversaciones de chat o contenidos sociales. Harvard Business Review apunta que solo alrededor del 50 % de los datos estructurados se usan para decidir y menos del 1 % de los no estructurados se analizan alguna vez. Ahí se esconde un potencial brutal para entender mejor al cliente, pulir procesos, anticipar riesgos o detectar nuevas líneas de negocio.
Todo esto tiene un coste tangible. Por un lado, almacenar datos que no se utilizan consume recursos de infraestructuras, licencias y personal. Por otro, esas mismas organizaciones siguen tomando decisiones con información parcial, difusa o basada en intuiciones. La paradoja es evidente: el volumen de datos crece un 30 % anual en muchas compañías, pero la confianza y el valor real que extraen de ellos no crece al mismo ritmo.
En el ámbito financiero y de gestión, por ejemplo, estudios recientes de FSN muestran que un 70 % de los directivos de finanzas senior no está satisfecho con el tiempo que dedica a la analítica. Los datos operativos de procesos como compra a pago (P2P) o pedido a cobro (Q2C) siguen infrainvertidos e infraexplotados, pese a su potencial para mejorar la previsión, reducir costes y gestionar mejor la cadena de suministro.
Datos frágiles, estrategias débiles: el choque con la IA
El auge de la inteligencia artificial ha puesto frente al espejo la fragilidad de muchas estrategias de datos. Informes como “State of Data and Analytics 2025” de Salesforce dejan claro que la mayoría de organizaciones no está preparada para escalar la IA empresarial porque sus cimientos de datos son débiles. Y eso que casi todas han empezado a introducir herramientas de IA en su día a día.
Según ese análisis, el 84 % de los líderes técnicos reconoce que su estrategia de datos necesita una reforma integral para poder ofrecer resultados fiables y sostenibles con IA. Existe además una brecha de percepción llamativa: cerca de dos tercios de los directivos se declaran muy orientados al dato, pero el mismo porcentaje de responsables de datos y analítica admite que tienen problemas para traducir esa información en decisiones de negocio concretas.
La debilidad no es solo de volumen, sino de calidad y contexto. Una parte relevante de los datos está incompleta, desactualizada o desprovista del marco necesario para interpretarla correctamente. El 89 % de los responsables de datos declara haber sufrido consecuencias directas por usar datos defectuosos en sistemas de IA, y más de la mitad reconoce haber malgastado recursos entrenando modelos con información poco fiable.
A esto se suma la presión por implantar IA a toda velocidad. Dos tercios de los responsables de datos aseguran sentirse forzados a acelerar los despliegues, aunque un 42 % no confía del todo en la precisión o relevancia de los resultados. Se lanza la IA antes de tener la casa del dato mínimamente ordenada, lo que dispara el riesgo de errores, sesgos e incoherencias entre áreas.
Al mismo tiempo, aumenta el volumen de información mientras disminuye la confianza en ella. Un cuarto de los datos que manejan las empresas se considera directamente “no confiable”, y cerca del 20 % queda atrapado en silos inaccesibles. Lo más irónico es que un 70 % de los líderes cree que las mejores ideas y oportunidades se esconden precisamente en ese 20 % de datos inaccesibles. No es que falten datos, es que no llegan donde tienen que llegar.
Datos oscuros y silos: el enemigo silencioso de la competitividad
En jornadas y foros especializados sobre economía del dato se repite la misma idea: acumular información no equivale a aprovecharla. Se habla ya abiertamente de “datos oscuros” para referirse a todo ese material que se captura y almacena pero que no se procesa ni se integra en decisiones estratégicas.
En algunos análisis sectoriales se estima que alrededor del 55 % de los datos generados por empresas y administraciones entra en esa categoría de dato oscuro. En la práctica, esto significa que muchas organizaciones siguen decidiendo con una foto incompleta de su negocio, del mercado y de sus riesgos. Y cuanto más grande es la compañía, más difícil resulta romper esa dinámica, porque los sistemas, departamentos y procesos se multiplican.
La fragmentación interna es una de las principales barreras. Cada departamento tiende a gestionar “sus” datos con sus propias herramientas, normas y criterios. Esta gestión por silos impide obtener una visión integral del negocio, dificulta la trazabilidad, genera duplicidades y hace que el mismo indicador pueda tener valores distintos según quién lo mire.
Responsables de datos e IA de grandes compañías tecnológicas insisten en que la clave no está en meter más tecnología por meter, sino en estructurar y gobernar la información alrededor de casos de uso concretos. Sin una estructura clara de responsabilidades, accesos, estándares de calidad y procesos de revisión, el intercambio de información y la analítica avanzada pierden gran parte de su impacto real.
Desde una perspectiva empresarial, el coste de esa infrautilización es enorme. Empresas que podrían estar usando datos para análisis predictivos (por ejemplo, de demanda, roturas de stock, riesgos de impago o fallos en maquinaria) siguen limitándose a reportes descriptivos, a menudo basados solo en datos financieros. El dato operativo, que es el que permite ver más allá de los próximos meses, sigue siendo el gran olvidado.
Infrautilización del dato financiero y operativo
En la función financiera el problema adopta un matiz particular. Estudios recientes de FSN muestran que, aunque los departamentos de finanzas manejan grandes volúmenes de datos, no siempre priorizan las fuentes operativas y no financieras para apoyar la toma de decisiones. Se sigue dando más peso a la contabilidad que a la realidad operativa que hay detrás.
Tradicionalmente, los datos operativos se han visto como “grumosos”: volúmenes muy variables, registros generados en momentos irregulares del mes y sin un encaje directo en las normas contables. En un sondeo previo, un 41 % de los directores financieros manifestaba dudas sobre la integridad y fiabilidad de los datos no financieros, mientras que confiaba mucho más en los datos procedentes de sistemas contables.
Además, sistemas como P2P y Q2C se han gestionado a menudo como meras plataformas transaccionales: procesar facturas de proveedores y clientes, y poco más. Su potencial como fuente de información para anticipar demanda, optimizar inventarios o ajustar flujos de caja ha quedado en un segundo plano. Solo cuando llegó la crisis del COVID muchas organizaciones descubrieron que su visión sobre inventarios, cadenas de suministro y pedidos era menos nítida de lo que imaginaban.
Sin embargo, cuando se integran esos datos operativos con la información financiera y se les aplica analítica avanzada, el salto es notable. El propio estudio de FSN de 2017 ya apuntaba que las organizaciones que aprovechan mejor los datos no financieros tienen más del doble de probabilidades de prever más allá de 12 meses. Y la investigación posterior de 2020 refuerza la idea: el uso de aplicaciones especializadas mejora la visualización, la capacidad predictiva y la utilidad de la analítica.
Pese a todo, una parte relevante de los directores financieros sigue sin planificar inversiones en mejorar sus procesos P2P y Q2C. En lugar de eso, gran parte del presupuesto se destina a sistemas de presupuesto, planificación, previsión y reporting, que sin duda son importantes, pero que por sí solos no resuelven la infrautilización del dato operativo. El riesgo es quedar atrapado en un círculo de informes cada vez más elaborados, pero sin atacar el fondo del problema.
Economía del dato y espacios de datos: compartir sin perder el control
La llamada economía del dato avanza rápido, pero su principal reto ya no es puramente tecnológico. Lo que más pesa ahora es la capacidad estratégica de las organizaciones para estructurar, gobernar y compartir información de forma inteligente. En este punto irrumpen con fuerza conceptos como los espacios de datos (data spaces).
Un espacio de datos se puede entender como una “nevera compartida” entre varias organizaciones. Cada empresa guarda sus “alimentos” (sus datos) en recipientes bien identificados, decide qué parte mantiene privada y cuál está dispuesta a compartir, bajo qué condiciones y con quién. Unas reglas comunes garantizan que nadie “robe yogures ajenos”, pero permiten combinar información cuando tiene sentido para generar conocimiento y nuevos servicios.
Esta lógica es especialmente interesante para pymes, que tradicionalmente han quedado fuera de grandes iniciativas de datos por falta de recursos. Programas como el Kit Espacios de Datos, impulsado por entidades públicas, buscan reducir las barreras económicas y técnicas para que las empresas pequeñas y medianas puedan empezar a explotar su información de forma segura y orientada a negocio.
La clave está en que el espacio de datos no exige renunciar a la propiedad de la información. Cada organización sigue mandando sobre sus datos y define exactamente para qué usos, con qué grado de detalle y durante cuánto tiempo se pueden utilizar. Este enfoque posibilita la colaboración sectorial y el acceso a conocimiento compartido sin necesidad de montar infraestructuras gigantescas propias.
Eso sí, antes de hablar de tecnología hace falta definir la estrategia. Es imprescindible identificar qué datos tiene la empresa, qué problemas de negocio quiere resolver y qué casos de uso son realistas a corto plazo. Muchas pymes descubren en este ejercicio que ya cuentan con información valiosa, simplemente no la tenían estructurada ni conectada con sus decisiones. De ahí que se hable tanto de actuar como un “sherpa tecnológico”, acompañando todo el proceso y no solo implantando una herramienta.
Gobernanza de la información: de asunto técnico a prioridad estratégica
Todo lo anterior converge en una idea central: sin gobernanza del dato, la inteligencia artificial, los espacios de datos y los proyectos de analítica avanzada se quedan en promesas a medias. La gobernanza ya no es un tema del departamento de TI, sino una palanca estratégica de competitividad.
En muchas organizaciones, las políticas de gestión del dato aún son fragmentarias. Solo alrededor del 43 % de los responsables de datos declara contar con marcos formales de gobierno, y un 57 % reconoce no tener normas claras sobre IA ética. Además, cerca del 80 % admite que sus políticas varían según el departamento o entorno, lo que añade más ruido a un paisaje ya de por sí complejo.
Un enfoque maduro de gobernanza implica definir con claridad quién es dueño de cada dato, quién puede acceder, bajo qué condiciones, cómo se mide la calidad y qué procesos se ponen en marcha cuando algo falla. La catalogación sistemática, el etiquetado consistente y el uso correcto de metadatos son pilares para gestionar información a escala, evitar duplicidades y reducir los llamados datos ocultos.
Al mismo tiempo, la democratización del dato dentro de la empresa es esencial. Facilitar un acceso abierto y controlado a la información relevante ayuda a que más equipos puedan explorar y generar valor sin necesidad de recurrir siempre a terceros. Eso no significa barra libre, sino combinar accesibilidad con controles de seguridad, cumplimiento normativo y privacidad.
Algunas voces empiezan incluso a plantear la posibilidad de que la propia IA ayude a gobernar el dato: agentes inteligentes capaces de monitorizar la integridad, detectar incumplimientos o automatizar tareas de control. Pero, por ahora, solo un tercio aproximado de las empresas cuenta con planes formales de respuesta ante incidentes relacionados con datos, lo que deja mucho margen de mejora en este frente.
Sistemas de información empresarial: integrar, contextualizar y activar
Los sistemas de información empresarial se sitúan en el centro de este cambio. Su objetivo es orquestar cómo se captura, organiza, controla, comparte y explota la información en toda la compañía, más allá de la simple suma de aplicaciones aisladas.
Estos sistemas suelen combinar varias piezas: gestión de contenidos empresariales, gestión documental, administración de correo electrónico, automatización de procesos, gestión de experiencias de cliente, inteligencia de negocio, gestión del conocimiento y recursos humanos, entre otras. La idea es ofrecer una visión holística del flujo de información y de las decisiones en la organización, apoyando tanto el control de la gestión como la innovación.
Uno de sus retos clásicos es lidiar con el legado: sistemas antiguos que contienen información crítica pero que no se pueden apagar ni migrar fácilmente. Plataformas modernas ofrecen SDKs e interfaces de integración (en Java, PHP, .NET, webDAV, APIs, etc.) para conectar aplicaciones existentes y evitar la proliferación de nuevos silos de información infrautilizada. Así, el sistema de información empresarial se convierte en una capa vertebradora, no en un sustituto de todo lo anterior.
La seguridad es otro eje clave. En un contexto donde cualquier empleado puede subir documentos a servicios externos como soluciones en la nube generalistas, resulta fundamental establecer marcos de seguridad que cubran credenciales, permisos por perfiles y controles granulares por carpeta, documento o correo. Esto protege tanto la confidencialidad como el cumplimiento de políticas internas y normativas.
Por encima de todo, un sistema de información empresarial sólido debe permitir crear, capturar, distribuir y consumir información con sentido. Interfaces de usuario adaptadas, áreas de trabajo personalizadas, tablones con indicadores relevantes y funcionalidades de colaboración (chats integrados, notificaciones, foros vinculados a documentos) facilitan que el conocimiento no quede atrapado en la cabeza de unos pocos o en repositorios invisibles.
IA, automatización y eficiencia operativa basada en datos
La evolución hacia modelos de información unificados, donde conviven datos estructurados y contenido, abre la puerta a un despliegue mucho más ambicioso de inteligencia artificial. Al integrar datos y contenido en un mismo entorno se eliminan silos y se facilita el uso de la información en tiempo real en todo el ecosistema empresarial.
Sobre esa base, la IA puede acelerar la automatización de procesos intensivos en información, desde la gestión documental hasta el análisis avanzado. Hablamos de clasificar documentos automáticamente, extraer datos clave de facturas o contratos, priorizar incidencias, detectar anomalías o generar alertas ante riesgos. Todo esto se traduce en más eficiencia operativa y productividad, siempre que la calidad del dato acompañe.
En paralelo, están ganando peso los llamados agentes de IA, sistemas más autónomos capaces de actuar de forma proactiva en procesos críticos: recomendar acciones, ejecutar flujos, tomar decisiones en tiempo real. Para que funcionen bien necesitan datos precisos, accesibles y con contexto suficiente para ser comprensibles tanto para personas como para máquinas.
Esto está redefiniendo también los criterios de evaluación de plataformas analíticas. Las organizaciones empiezan a priorizar soluciones que permitan acciones en tiempo real, analítica componible e integración fluida con agentes inteligentes, por encima de las herramientas centradas solo en el reporting tradicional. A la vez, arquitecturas como el zero copy, que permiten acceder a datos distribuidos sin moverlos ni duplicarlos, ayudan a desbloquear información atrapada en sistemas antiguos y reducir costes.
Los resultados que se observan son significativos: empresas que adoptan estos enfoques tienen, según distintos estudios, más probabilidad de tener éxito en sus iniciativas de IA y de ofrecer mejores experiencias al cliente. Eso sí, la condición necesaria sigue siendo la misma: datos bien gobernados, limpios y alineados con los objetivos de negocio.
Cultura de datos, sostenibilidad y eficiencia informacional
Para combatir de raíz la información empresarial infrautilizada no basta con herramientas o proyectos puntuales. Hace falta construir una cultura de datos sólida, planificar una gobernanza eficaz y diseñar procesos de gestión informacional sostenibles, también desde el punto de vista del consumo de recursos.
Una cultura de datos madura implica tratar la información como un activo corporativo, no como un recurso departamental aislado. La dirección debe liderar este cambio, impulsando un sistema de valores y responsabilidades compartidas donde todo el mundo entienda que los datos se recogen con un propósito claro y alineado con los objetivos de negocio. Eso ayuda a reducir grandes bolsas de datos ocultos que no aportan nada.
La democratización del acceso a la información, acompañada de criterios claros de uso y protección, permite que más personas puedan explotar los datos sin crear nuevos silos. Un buen catálogo de datos, con clasificación, etiquetado y metadatos útiles, facilita enormemente encontrar, comprender y reutilizar la información existente, en lugar de volver a pedirla o duplicarla.
Además, conviene revisar de forma periódica el movimiento de datos y los patrones de uso. Analizar qué se consulta, qué se ignora, qué se acumula sin sentido y dónde se concentran los riesgos, ayuda a evitar el acaparamiento innecesario y a prevenir interpretaciones inconsistentes o contradictorias de la misma información. En este punto cobra importancia el concepto de “eficiencia del dato” como parte de la eficiencia global de TI.
Desde una óptica de sostenibilidad, se habla cada vez más de “descarbonizar” los procesos de datos: conectar mejor las distintas partes de la empresa mediante sistemas compatibles y reducir el almacenamiento inútil. Considerar los datos como un recurso renovable que se reutiliza de forma inteligente, en lugar de algo que solo crece sin control, permite optimizar rendimiento operativo, resiliencia y consumo energético.
La meta final es contar con una estrategia de análisis unificada, sostenible y centrada en generar impacto real: decisiones más informadas, procesos más ágiles, menos riesgos y más capacidad para anticipar el futuro. Ese es el terreno en el que se jugará la ventaja competitiva en los próximos años: no tanto en acumular más datos o más algoritmos, sino en saber utilizar al máximo la información que ya se tiene.
- La mayoría de los datos empresariales permanece infrautilizada u oculta, especialmente la información no estructurada y operativa.
- La debilidad en calidad, integración y gobernanza del dato limita el impacto real de la IA y de la analítica avanzada.
- Espacios de datos, sistemas de información empresarial y cultura de datos ayudan a romper silos y activar el conocimiento.
- La ventaja competitiva depende cada vez más de gestionar el dato como un activo estratégico, compartido y sostenible.