{"id":9428,"date":"2026-01-15T08:54:00","date_gmt":"2026-01-15T08:54:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=9428"},"modified":"2026-01-15T14:45:48","modified_gmt":"2026-01-15T14:45:48","slug":"measure-your-data-readiness","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/measure-your-data-readiness\/","title":{"rendered":"\u00bfSus datos est\u00e1n preparados para los agentes? 5\u00a0formas de saberlo"},"content":{"rendered":"\n
\n

\u00bfA qui\u00e9n no le gusta estrenar algo nuevo? Y si se trata de un agente IA, a\u00fan mejor. Pero antes de adoptarlo, hay una pregunta clave: \u00bfest\u00e1n realmente preparados sus datos? <\/p>\n\n\n\n

La calidad de un agente IA depende de datos bien estructurados. Sin ellos, incluso las soluciones m\u00e1s avanzadas producen resultados poco fiables. Los datos son los cimientos: si no son s\u00f3lidos, todo lo dem\u00e1s falla. Aun as\u00ed, muchas empresas implementan agentes con IA<\/a> sin evaluar primero su estado. Seg\u00fan una encuesta<\/a>, el 90% de los profesionales de datos afirma que los directivos subestiman la mala calidad de los datos. Solo una de cada cinco empresas tiene un buen nivel de preparaci\u00f3n de datos, y apenas un 9% est\u00e1 totalmente lista para la integraci\u00f3n e interoperatividad que exige la IA (Capgemini<\/a>). <\/p>\n\n\n\n

\u201cDesplegar agentes IA sin una estructura de datos s\u00f3lida genera resultados poco fiables, riesgos de seguridad y desconfianza\u201d<\/em>, explica Kuber Sharma, director de Marketing de Productos para Tableau en Salesforce.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n

\n\t\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t

AI Synopsis<\/h2>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t