Maribel Dos Santos, directora general de Oracle México, señaló que la mayor dificultad en la adopción de inteligencia artificial (IA) no está en la tecnología en sí, sino en la calidad de los datos con los que operan las empresas. Según Dos Santos, el 95% de los proyectos piloto de IA fracasaron, debido principalmente a que muchas organizaciones alimentan sus modelos con información poco confiable o “basura”.
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Oracle México: La importancia de los datos de calidad
“Si tú le metes basura y no tienes datos de calidad, no vas a tener algo diferente”, afirmó la ejecutiva durante el foro Data & AI. Durante años muchas empresas descuidaron sus bases de datos; hoy, esto se refleja en sus dificultades para mejorar productividad y calidad usando herramientas tecnológicas avanzadas.
Adopción de IA en México: avances y brechas
Aunque México avanzó en el uso de inteligencia artificial, persiste una brecha significativa en su adopción que Maribel Dos Santos considera parte natural del proceso de transformación tecnológica. Oracle colabora con empresas mexicanas a través de su AI Factory, laboratorios conjuntos para crear soluciones específicas que mejoren productividad y aplicaciones puntuales, aunque algunos proyectos permanecen en fase exploratoria.
Dos Santos afirmó que la brecha se cerrará progresivamente y destacó la democratización tecnológica, que hoy permite que pymes también accedan a innovaciones con uso de IA para resolver retos diarios.
México como base estratégica para Oracle
Oracle tiene una fuerte presencia en México con dos data centers ubicados en Monterrey y Querétaro, y un Centro de Desarrollo en Zapopan. Cuenta con clientes globales como Bimbo y América Móvil, posiciones que convierten a Oracle México en su segunda subsidiaria más importante en Latinoamérica y una de las más relevantes mundialmente.
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Entre los recientes avances anunciados por Oracle se encuentran su base de datos Oracle 26 AI con integración nativa de IA y cifrado cuántico, 600 agentes de IA incorporados en sus aplicaciones, la AI Data Platform para unificación de datos, y AI Factory como herramienta de desarrollo y acompañamiento empresarial.
