Durante años, el debate sobre Inteligencia Artificial se ha concentrado en dos variables aparentemente determinantes: capacidad de cómputo y talento especializado. Sin embargo, esa lectura hoy resulta incompleta. La brecha que empieza a definir quién escala, quién captura valor y quién queda relegado en la economía de la IA es más profunda y menos visible; no pasa por quién desarrolla los mejores modelos, sino por quién puede entrenarlos con datos propios, relevantes y legalmente explotables.
La verdadera brecha de la IA, ¿quién puede entrenar con datos propios y quién no?
Los datos públicos, los datasets comprados o datos sintéticos pueden ser útiles, pero difícilmente replican la riqueza de datos generados en procesos reales, con fricción, contexto y consecuencias.
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La IA, a diferencia de otras olas tecnológicas, no se comporta como un software tradicional que tiende a la estandarización y a la rápida democratización. Su verdadero diferencial competitivo no está solo en el algoritmo, sino en la calidad, continuidad y exclusividad de los datos que lo alimentan, datos que no se compran fácilmente, que no se improvisan y que, sobre todo, no están distribuidos de forma equitativa.
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Las grandes plataformas digitales, los grupos financieros, las empresas de telecomunicaciones o los grandes retailers llevan décadas acumulando información transaccional, operativa y conductual. Esa ventaja histórica hoy se traduce en algo más que eficiencia: les permite entrenar modelos propios, adaptados a su realidad, reducir dependencias tecnológicas y cerrar ciclos de valor donde cada interacción mejora el sistema y cada mejora refuerza su posición competitiva. No es solo escala, es inercia estratégica.
En contraste, una gran parte del tejido empresarial, particularmente en mercados emergentes, enfrenta una paradoja estructural, necesita inteligencia artificial para competir, pero no cuenta con volúmenes suficientes de datos ni con la gobernanza necesaria para explotarlos; su única opción suele ser consumir modelos generalistas, entrenados con datos ajenos, opacos en su origen y optimizados para contextos que rara vez reflejan sus condiciones operativas, regulatorias o culturales.
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Aquí la discusión deja de ser tecnológica y se convierte en económica, incluso geopolítica, porque la diferencia entre entrenar IA con datos propios o limitarse a usarla define quién captura rentas y quién las paga. Las organizaciones sin control sobre datos estratégicos corren el riesgo de convertirse en simples consumidoras de inteligencia, dependientes de plataformas que concentran no solo la tecnología, sino también el aprendizaje acumulado.
El problema se agrava cuando se asume, de forma ingenua, que cualquier dato es sustituible. Debes de saberlo, no lo es. Los datos públicos, los datasets comprados o los datos sintéticos pueden ser útiles, pero difícilmente replican la riqueza de los datos generados en procesos reales, con fricción, contexto y consecuencias. Esa diferencia convierte a los datos propios en una barrera de entrada silenciosa, pero extremadamente poderosa, incluso dentro de una misma industria.
La regulación, lejos de corregir esta asimetría, corre el riesgo de profundizarla; las grandes organizaciones cuentan con equipos legales, capacidades de compliance y recursos para adaptarse a marcos regulatorios cada vez más complejos. Para muchas empresas medianas y pequeñas, el costo de cumplir se convierte en una restricción adicional que limita su capacidad de experimentar, innovar y aprender y el resultado puede ser un mercado donde solo quienes ya tienen datos pueden seguir explotándolos con legitimidad.
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Desde una perspectiva estratégica, la pregunta ya no es si la IA transformará los modelos de negocio, sino quién podrá hacerlo bajo sus propias reglas. Entrenar IA con datos propios no es únicamente una ventaja técnica, es una forma de soberanía empresarial; define quién entiende mejor a sus clientes, quién optimiza antes sus operaciones y quién decide el ritmo de su propia evolución.
Existen intentos por cerrar esta brecha mediante esquemas colaborativos, consorcios sectoriales o mecanismos de compartición segura de datos. También se empieza a discutir el rol del Estado como facilitador de infraestructuras de datos y estándares abiertos. Son pasos relevantes, pero aún insuficientes frente a la velocidad con la que esta desigualdad se consolida.
Tal vez la reflexión más incómoda sea aceptar que la IA no está reduciendo las brechas existentes, sino amplificándolas. La nueva brecha de expansión no se mide en modelos publicados ni en anuncios de innovación, sino en algo más fundamental: quién tiene la capacidad de aprender de su propio pasado para diseñar su futuro.
En un entorno donde los datos definen la inteligencia y la inteligencia define el poder competitivo, la pregunta que queda abierta para los tomadores de decisión no es tecnológica, sino estratégica: ¿su organización está construyendo inteligencia propia o simplemente operando con la de otros?
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Nota del editor: Ignacio Barraza forma parte, desde 2023, de Linko como Director de Transformación de Negocios, donde lidera iniciativas estratégicas tanto con clientes como dentro de la empresa. Su trayectoria combina experiencia en gigantes como Amazon, Uber, Banco Azteca y Linio, siempre enfocado en escalar operaciones y acelerar la innovación. Es Ingeniero Mecánico por el ITESM Monterrey y cuenta con un MBA por Hult International Business School. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.
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