Ante el inminente auge de herramientas de inteligencia artificial operativa, expertos advierten que las Pequeñas y Medianas Empresas (PyMEs) mexicanas enfrentan un riesgo crítico: la desorganización de sus datos.
Según un informe reciente sobre madurez digital, solo cuatro de cada diez empresas del país alcanzaron la transformación digital, y apenas dos de cada diez medianas empresas respaldan su información en la nube. En este contexto, la limpieza y estructuración de datos emerge como una prioridad estratégica para optimizar decisiones, reducir costos y escalar con eficiencia.
La limpieza de datos, también conocida como data cleaning, es el proceso de identificar, corregir o eliminar información errónea, duplicada, incompleta o irrelevante dentro de las bases de datos de una organización. En la práctica, esto significa evitar errores como facturas con el Registro Federal de Contribuyente (RFC) mal capturados, registros de clientes repetidos o archivos contables incongruentes.
Este paso es crítico para que la automatización y la inteligencia artificial funcionen correctamente. Si los sistemas digitales reciben información inexacta, tomarán decisiones equivocadas, afectando desde reportes financieros hasta estrategias comerciales. En palabras simples: una empresa con datos incorrectos no puede crecer con inteligencia, solo con improvisación.
“La mayoría de las PyMEs mexicanas aún operan con archivos guardados en cajones físicos, ‘archivos muertos’ que vuelven ineficiente cualquier decisión de negocio”, afirma Óscar López, líder de innovación en CONTPAQi. “Hoy, tener datos duplicados, mal escritos o dispersos en distintos sistemas, es como intentar llamar por celular revisando un Excel primero. No es viable.”
Actualmente se estima que cada minuto se envían 42 millones de mensajes por WhatsApp, se suben 500 horas de video a YouTube y se comparten 147,000 fotos en Facebook.
Comentó que históricamente las empresas han pasado 5 etapas en su proceso de manejo de información física y digital:
La del papel y el archivo muerto, donde lo que importaba era tener un espacio físico con los documentos, lo que implicaba hacer una búsqueda en cientos de archiveros.
Cuando las computadoras se masificaron en la década 80s y mitad de los 90s, mismas que servían para hacer cálculo.
Luego vino la era de los sistemas legacy, donde ya tuvieron a disposición discos compactos o CDs dónde almacenar una parte de la información, así como mayor capacidad en los discos duros locales.
La cuarta etapa fue la migración a la nube y los esquemas de renta, esto significó acceder de manera remota a sistemas sin necesidad de instalar ningún programa, tener la información a mano para ser consultada en cualquier momento – y respaldada en diferentes servidores-, además de contar con dashboards, que son ventanas que entregan información específica para la toma de decisiones.
Pero, actualmente, con la llegada de los operadores IA, se transiciona hacia la IA espacial, que recopilará información automáticamente desde dispositivos conectados: ubicación, clima, oxigenación, comportamiento y toda la data necesaria para predecir resultados, advertir sobre inconsistencias, errores y además, automatizar las tareas operativas.
Frente a este panorama, explica que las pequeñas y medianas empresas mexicanas, tienen a su alcance soluciones digitales para estar un paso delante de este desafío, como: Sistemas de depuración automática de bases de datos contables y fiscales; Validación de XMLs y conciliación de datos financieros; Almacenamiento seguro en la nube con protocolos de cifrado avanzados; Sistemas de facturación que corrigen y alertan sobre datos inconsistentes en tiempo real.