Datos dispersos, esquemas de respaldo sin probar y accesos desordenados pueden condicionar cualquier proyecto de IA. Revisar esas bases permite entender por dónde empezar.

La deuda técnica se vuelve visible cuando una decisión postergada empieza a limitar las siguientes. Un sistema que nadie documentó, una integración que depende de una sola persona o una base de datos que no tiene responsable pueden condicionar cualquier intento de automatización.

El gran engaño de la fiebre actual por los LLM es que estas empresas pretenden construir un rascacielos de inteligencia artificial sobre cimientos de barro. Existe un grave déficit en inversiones de tecnologías maduras, básicas e imprescindibles que este segmento ha postergado por años bajo la excusa de "falta de presupuesto" o "alto costo":

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Analítica desconectada

Empresas que quieren implementar LLMs para "analizar datos de negocio", pero que internamente no usan Business Intelligence (BI) maduro, carecen de un Data Lake unificado y siguen operando su estrategia comercial basados en archivos de Excel fragmentados y reportes manuales.

Pensemos en una empresa que quiere preguntarle a un asistente qué productos son más rentables. Ventas utiliza una lista de precios, administración registra descuentos en otra planilla y los costos se actualizan por separado. Antes de confiar en la respuesta, alguien tiene que definir qué fuentes son válidas y cómo se calcula el margen. Una respuesta bien redactada puede esconder esas diferencias en lugar de resolverlas.

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Vulnerabilidad operativa

Organizaciones que carecen de modelos robustos de resguardo de información (Backups) inmutables y automatizados, y que jamás han diseñado ni probado un Plan de Contingencia o Continuidad de Negocio (BCP/DRP). Si mañana sufren un apagón o un fallo crítico, su tiempo de recuperación se mide en semanas, no en horas.

La pregunta operativa es concreta: si el sistema de gestión deja de estar disponible, ¿qué información se recupera, quién inicia el procedimiento y en qué orden vuelven los servicios? Tener copias almacenadas no demuestra que la empresa pueda retomar la facturación o los despachos. Esa capacidad requiere pruebas y coordinación entre quienes administran la tecnología y quienes necesitan utilizarla.

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Indefensión ante el cibercrimen

Falta de inversión en ciberseguridad básica (firewalls de última generación, sistemas EDR, auditorías de vulnerabilidades, capacitación en phishing). Son empresas que operan con la suerte como estrategia defensiva contra el ransomware.

Las debilidades también pueden estar en cuentas compartidas, permisos que nadie revisa o accesos de personas que ya no trabajan en la organización. Si esas condiciones se trasladan a nuevas herramientas conectadas con información interna, se amplía el alcance de un problema que estaba pendiente. La incorporación de IA obliga a mirar esas dependencias con mayor atención.

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Revisar las bases antes de avanzar

Por eso, revisar estado real de la tecnología implementada y su impacto en los procesos permite identificar qué necesita resolverse para sostener cada iniciativa. El esfuerzo debería guardar relación con el beneficio esperado y con las consecuencias de un error o una interrupción.

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Nicolás Raiti, director de Maitén.