'Data Moat': Qué es y cómo ganar competitividad en 2025 Mientras la mayoría de las inteligencias artificiales se entrenan con datos públicos, los datos internos de las empresas ganan valor para obtener ventaja competitiva.

Por Yotam Kramer

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Jorg Greuel | Getty Images

La inteligencia artificial generativa ha renovado el furor en torno al potencial de los productos y servicios de IA. Sin embargo, aunque las herramientas más populares se lanzaron hace solo unos años, la preocupación por su futuro ya va en aumento.

Esto se debe a que la IA generativa se entrena en la web abierta. A medida que más usuarios aprovechan la tecnología para producir contenidos, imágenes o vídeos, los modelos se entrenan en un mayor porcentaje de contenidos generados por IA.

Con menos contenidos originales, la calidad de los resultados de la IA se ve afectada. Como dice el refrán, "basura al principio, basura al final".

Sin embargo, no todo son malas noticias. Mientras que la web abierta puede estar quedándose sin datos originales, las empresas están sentadas sobre un vasto tesoro infrautilizado de datos.

En 2025, los datos internos no son solo un recurso muy valioso, sino una enorme ventaja competitiva. He aquí cómo proteger este activo con un foso de datos o data moat – un término adaptado a la época de los grandes volúmenes de datos que se deriva del concepto del "foso económico" popularizado por Warren Buffet, que hace referencia a las ventajas competitivas que protegen a una empresa de la competencia.

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Por qué la web abierta ha perdido su ventaja en materia de datos

Los sistemas de IA son herramientas increíbles, pero necesitan consumir cantidades interminables de datos de alta calidad. Herramientas como ChatGPT, DALL-E, Gemini, entre otras, han sido extremadamente populares entre los usuarios de todo el mundo.

En este sentido, la IA generativa ha sido víctima de su propio éxito. A medida que más usuarios aprovechan estas aplicaciones para producir contenidos y compartir en línea estas creaciones generadas por IA, la calidad general de las fuentes de datos públicas se ha ido contaminando poco a poco. Con menos contenidos originales generados por humanos disponibles, los sistemas de IA ofrecerán rendimientos decrecientes.

La explosión de las herramientas de IA ha provocado una revisión a fondo por parte de los responsables políticos debido a la preocupación por la propiedad intelectual y los datos sensibles que se introducen en estas herramientas. A medida que se restringen los conjuntos de datos de terceros, se limitan aún más las posibilidades de formación de la IA.

Por último, el mercado se ha inundado de modelos de IA competidores que consumen fuentes de datos compartidas, lo que deja poco margen para la diferenciación. Esto significa que cada vez es más difícil construir un modelo de IA competitivo solo con datos públicos.

Por eso, las empresas deben analizar sus propios datos para salir adelante en la era actual de la IA.

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Por qué los datos propios son la nueva mina de oro

Desde las interacciones con los clientes y los flujos de trabajo de la cadena de suministro hasta las operaciones internas, todas las empresas generan a diario una mina de oro de datos únicos y propios.

Estos datos ofrecen una imagen detallada del funcionamiento de la empresa y deben considerarse un recurso muy valioso. Además, como son exclusivos de su organización, son la base perfecta para los modelos de IA que ofrecen información real y específica del negocio.

Para aprovechar esta ventaja competitiva, las empresas deben crear un foso de datos. A diferencia de los conjuntos de datos públicos, los competidores no pueden acceder fácilmente a los datos internos ni replicarlos, lo que los convierte en un factor clave de diferenciación competitiva a largo plazo.

Sin embargo, obtener valor de estos datos únicos y difíciles de replicar no se consigue de la noche a la mañana. Para salir adelante con un foso de datos, las empresas primero tendrán que hacerse con estos datos patentados, que probablemente estén profundamente integrados en flujos de trabajo complejos y sistemas aislados.

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Utilizar el procesamiento de datos para obtener información con IA

La analítica de datos tradicional suele centrarse en una instantánea estática de datos que nos dice lo que ha ocurrido en procesos operativos clave, como las cifras de ventas o los datos demográficos de los clientes.

En cambio, el procesamiento de datos cuenta la historia de cómo funciona tu organización, paso a paso, y revelan ineficiencias, cuellos de botella y oportunidades ocultas a simple vista. Analiza cómo se han conseguido los resultados, en lugar de cuáles han sido.

El procesamiento de datos cambia las reglas del juego porque permite a las empresas:

  • Descubrir ineficiencias: detectando los puntos débiles de los flujos de trabajo que ralentizan la productividad.
  • Mejorar las operaciones: Optimizando los procesos para ahorrar tiempo y dinero.
  • Entrenar mejores modelos de IA: Creando soluciones de IA adaptadas a su contexto empresarial.

Este enfoque allana el camino para la optimización impulsada por la IA y es responsable de impulsar la adopción de nuevas herramientas de minería de procesos y gestión de la ejecución.

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El último obstáculo

Aunque el procesamiento de datos ofrece un enorme potencial de resultados, su uso para construir un foso de datos no está exento de dificultades.

Por un lado, los datos de propiedad suelen ser desordenados, no estructurados y distribuidos en múltiples sistemas. Gestionar y organizar estos datos a gran escala requiere una infraestructura sólida.

Para solucionar este problema, las empresas pueden implementar arquitecturas de datos modernas, como una malla de datos, para descentralizar la propiedad de los datos y permitir que los equipos los gestionen como productos.

También es difícil pasar de la investigación en IA a la producción cuando se utilizan datos de procesos. Los flujos de trabajo de ingeniería para la formación, evaluación y despliegue de modelos deben tener en cuenta la complejidad de los procesos empresariales.

Para ello, se necesitan herramientas que agilicen la formación y experimentación de modelos en la base de datos y reduzcan el tiempo necesario para obtener información.

Por último, la experimentación y las pruebas son más difíciles cuando el modelo se entrena en un entorno empresarial real y en constante cambio.

Para solucionarlo, aproveche las plataformas que proporcionan análisis acelerados en la GPU para manejar experimentos a gran escala con rapidez y eficacia.

El futuro está en los fosos de datos

Puede que la fiebre del oro de los datos públicos haya terminado, pero la verdadera oportunidad está por llegar. Si aprovecha sus datos propios e invierte en herramientas que extraigan información de sus procesos empresariales, podrá construir un foso de datos inquebrantable que le proporcione una ventaja competitiva duradera.

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