Tech Mahindra: sin datos limpios en la nube no hay IA

Datos sin limpiar, IA sin futuro: la advertencia de Tech Mahindra desde ANDICOM 2026

En el congreso ANDICOM 2026, celebrado del 1 al 4 de septiembre en Cartagena, Jorge Álvarez, Country Head de Tech Mahindra en Colombia —la firma india de servicios de TI e integración— defendió desde el Pixel Room de Oracle una idea que muchas empresas se saltan por desesperación: para que la Inteligencia Artificial funcione primero hay que migrar a la nube y, sobre todo, hay que limpiar los datos. «La IA finalmente es un habilitador de todo este manejo del Big Data y el Business Intelligence que necesitamos», resumió, antes de advertir que ningún modelo aguanta si se apoya sobre información desordenada.

El mensaje coincide con lo que arroja el '2026 Cloud Security Report' de Check Point Software: el 77% de las organizaciones ajustó su estrategia de seguridad cloud para adaptarse al auge de la IA, pero solo el 26% cuenta con la arquitectura necesaria para ejecutarla — una brecha de 51 puntos entre intención y capacidad real. Tech Mahindra lo dice desde el lado del dato; Check Point lo mide desde el lado de la seguridad. Las dos lecturas apuntan al mismo agujero.

La secuencia correcta: nube, datos limpios, después IA

Tech Mahindra se presenta en ANDICOM como un integrador agnóstico, una compañía que no ata al cliente a un fabricante específico y que lo acompaña desde la infraestructura física hasta los entornos cloud. A ese proceso Álvarez lo llama «cloudificación»: llevar al cliente desde servidores propios hacia la nube antes de ofrecerle cualquier servicio por encima.

🤖 La IA no es solo para leer sobre ella

En la comunidad la aplicamos: automatización, agentes IA y herramientas reales para emprender, no solo para informarte.

👥 Aplicarla en la comunidad

La Inteligencia Artificial no aparece en el primer eslabón de la cadena. Aparece al final, y solo si las dos etapas previas se completaron.

El paso intermedio —el que casi nadie factura en su pitch comercial— es la depuración de datos. Una vez en la nube, la firma actúa como un filtro que revisa lo que llega a la base de datos, separa lo aprovechable de lo que no y entrega al cliente datos estructurados y con calidad. Sin esa capa, cualquier modelo que se monte encima queda contaminado por información desordenada, y los resultados prometen más de lo que cumplen.

Para Álvarez, la IA solo se vuelve un habilitador real del manejo de Big Data y Business Intelligence cuando el dato ya pasó por ese filtro. De lo contrario, según su lectura, no es Inteligencia Artificial: es un modelo caro entrenado con basura.

Escalar con velocidad: la nueva consigna interna

Bajo la dirección global actual, Tech Mahindra cambió la fórmula operativa con la que venía trabajando. La consigna anterior era «run, change, grow»: operar sobre infraestructura física, migrar y luego crecer. La nueva es «escalar con velocidad».

El motivo, según Álvarez, es de calendario. «Hace unos dos años», con lo que describe como la democratización de la Inteligencia Artificial, el acceso a la información y al desarrollo pasó de estar restringido a proyectos cerrados a estar disponible de forma masiva. Las expectativas de tiempo de implementación se reconfiguraron, y los clientes que no han hecho la transición quedan expuestos a perder ventaja.

«A veces algunos están dormidos y toca despertarlos», resumió sobre el trabajo con perfiles que todavía dudan entre mantener infraestructura on-premise o mover cargas críticas a la nube.

Esa presión conversa con el reporte de Check Point: cuando la IA se vuelve masiva, también lo hacen los vectores de ataque. El 78% de las organizaciones reportó el último año incidentes de seguridad confirmados o sospechosos ligados a la IA, según el mismo informe.

¿Está Colombia lista? Álvarez apuesta por la resiliencia

Sobre el mercado colombiano, Álvarez evitó elucubrar con indicadores macro y apeló a una lectura más de carácter. Describió a Colombia como «un país que ha demostrado su resiliencia en todos los tiempos», capaz de avanzar «a pesar de las guerras, a pesar de todo». Ese historial —dijo— es el activo sobre el que se construye la confianza para encarar el salto tecnológico.

La advertencia vino al final: la inversión tecnológica tiene que llegar a sectores más allá del empresarial. Álvarez mencionó específicamente a la agricultura, donde la captura de datos en campo y la conexión a la nube todavía es desigual y donde, justamente, datos limpios podrían traducirse en decisiones concretas de riego, cosecha y precio.

ANDICOM 2026 fue el escenario natural para ese mensaje. Bajo el lema «Unleashing the Power of AI», el congreso reunió a conferencistas como Pilar Manchón (Google Cloud), Marc Reguera (Microsoft Fabric), Raju Vegesna (Zoho) y Andrés Barrantes (Blend360), y contó con la Unión Europea como invitada de honor: según la organización, el bloque representa el 22% de la inversión extranjera directa en tecnología en Colombia y más de 120.000 empleos generados a través de empresas europeas.

¿Qué significa esto para tu startup?

La charla de Tech Mahindra confirma algo que muchos founders descubren a fuerza de reescribir prompts: la capa de IA funciona —o no— según lo que pasa por debajo. Si los datos viven en hojas de cálculo, ERPs viejos o nubes distintas sin contrato entre ellas, lo que entregue un modelo va a ser consistente con ese desorden.

Audita tu fuente de verdad antes de comprar herramientas de IA. Define qué sistema es la fuente única de cada dato crítico —clientes, pagos, inventario, conversaciones— y conecta el resto a él. Sin esa decisión tomada, cualquier piloto de IA amplifica el problema que ya tienes.
Piensa la migración a la nube como pre-requisito, no como feature. Si tu stack todavía depende de servidores propios para procesos clave, la prioridad es cerrar esa migración —aunque no tenga glamour— antes de enchufar Copilot, Claude o un agente encima. Saltarse este paso es lo que después se paga en resultados inconsistentes.