En un artículo anterior hablamos sobre la basura digital. Hoy retomo el tema para profundizar en su impacto económico. Aunque la acumulación de información innecesaria, desactualizada o contradictoria suele asociarse con problemas de almacenamiento, calidad de los datos o sostenibilidad, también puede generar costos que reducen el valor de las inversiones en inteligencia artificial.
La depuración de datos y la higiene digital pueden analizarse, por tanto, desde la perspectiva del retorno de inversión (ROI). Su valor potencial se encuentra en cuatro áreas principales: ahorro en infraestructura y almacenamiento, mejora de la precisión de los sistemas de IA, incremento de la productividad operativa y mitigación de riesgos normativos.
El costo de no actuar
Según las estimaciones de Gartner, recogidas en el documento de investigación sobre el ROI de la depuración de datos, la mala calidad de la información cuesta a las organizaciones al menos 12.9 millones de dólares anuales, en promedio.
El mismo documento señala que el 84 % de los directores financieros (CFO), afirma tener dificultades para medir o justificar el retorno de sus inversiones en inteligencia artificial, debido, entre otros factores, a los costos no controlados de datos e infraestructura.
Estas cifras ponen de manifiesto una contradicción empresarial: una organización puede invertir en herramientas avanzadas de inteligencia artificial para mejorar sus resultados y, al mismo tiempo, mantener deficiencias en la información que alimenta esas herramientas.
Cuando los sistemas trabajan con datos redundantes, obsoletos o contradictorios, parte de la inversión puede perder efectividad. Los equipos deben dedicar tiempo a verificar respuestas, corregir resultados y conciliar diferentes versiones de una misma información.
Por ello, evaluar el retorno de la inteligencia artificial no consiste únicamente en medir cuánto contenido puede producir una herramienta o cuántas tareas puede automatizar. También implica considerar la calidad de los datos utilizados, el costo de procesarlos y los recursos que se destinan a corregir sus deficiencias.
Menos almacenamiento innecesario, menores costos de infraestructura
Una primera oportunidad de ahorro se encuentra en la reducción de los datos que ocupan almacenamiento de alto rendimiento sin aportar valor.
La investigación sobre el ROI de la depuración recoge estimaciones de IDC según las cuales la consolidación de información y su traslado a capas de almacenamiento de menor costo pueden generar ahorros en los costos globales de almacenamiento y licencias de datos.
Asimismo, el documento señala que la depuración sistemática puede reducir la huella de información en determinadas bases de datos de alta velocidad y sistemas de almacenamiento activo.
Estos posibles ahorros deben entenderse como estimaciones recogidas en el documento de referencia, no como resultados garantizados para todas las organizaciones. El ahorro real dependerá del volumen de información innecesaria, de la infraestructura existente y de las características de cada implementación.
La lógica económica, sin embargo, es clara: no toda la información necesita permanecer en sistemas de alto rendimiento. Los documentos vigentes y de uso frecuente pueden mantenerse disponibles para las operaciones cotidianas, mientras que los archivos que deben conservarse, pero se consultan con poca frecuencia, pueden trasladarse a sistemas de almacenamiento de menor costo.
La información que ha perdido su utilidad puede eliminarse cuando las políticas de conservación y las obligaciones aplicables lo permitan.
Esta clasificación permite utilizar los recursos de almacenamiento de acuerdo con el valor y las necesidades reales de cada conjunto de datos.
Datos limpios para mejorar el rendimiento de la inteligencia artificial
El retorno potencial no se limita al ahorro en infraestructura. También se encuentra en el funcionamiento de los modelos y agentes de inteligencia artificial.
En los sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG), que consultan fuentes de información para elaborar sus respuestas, eliminar documentos duplicados y versiones obsoletas puede disminuir la posibilidad de recuperar contenido contradictorio.
También conviene depurar los repositorios vectoriales, que permiten buscar información por su similitud de significado. Dependiendo del diseño del sistema, esta limpieza puede mejorar la selección del contenido que se envía al modelo y reducir el consumo de tokens, las unidades de texto utilizadas para medir el procesamiento y parte de los costos de estas herramientas.
El documento sobre el ROI recoge proyecciones de Gartner para 2027, según las cuales las organizaciones que priorizan la preparación y limpieza de sus datos para la inteligencia artificial podrían conseguir hasta un 80 % de incremento en la precisión de las respuestas o los modelos y una reducción hasta del 60 % en los costos operativos de IA.
También recoge un estudio de IDC patrocinado por DataHub Cloud, de marzo de 2026, que relaciona las plataformas de gobernanza y los datos depurados con un 119 % más de modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático que pasan de la experimentación a producción, así como con una reducción del 24 % en la tasa de fracaso de los proyectos de IA.
Estas estimaciones y los resultados de los estudios citados deben interpretarse dentro de sus contextos originales. No garantizan los mismos beneficios para todas las empresas, pero permiten dimensionar el valor potencial de preparar y mantener datos confiables.
La lógica es la misma que explica el riesgo de las alucinaciones: cuanto más confiable y actualizada sea la información que utiliza un sistema, mejores condiciones tendrá para producir respuestas útiles y consistentes.
La depuración no sustituye otras medidas necesarias para evaluar y controlar los modelos, pero contribuye a mejorar uno de los elementos fundamentales de su funcionamiento: la calidad de la información disponible.
Menos tiempo buscando, verificando y corrigiendo
Existe una tercera dimensión económica que suele pasar inadvertida: el tiempo que los colaboradores dedican a encontrar información confiable.
Cuando un repositorio contiene múltiples versiones de un documento, los equipos deben identificar cuál es la correcta, verificar su vigencia y, en ocasiones, compararla con otras fuentes antes de utilizarla.
Este trabajo consume tiempo y aumenta la posibilidad de errores.
El documento de referencia sobre el ROI cita estudios de IDC sobre cinco clientes empresariales de DataHub Cloud, según los cuales los analistas y científicos de datos pueden reducir de 50 minutos a 5 minutos por consulta el tiempo dedicado a buscar y validar información confiable.
También recoge estimaciones de incrementos del 17 % al 18 % en la productividad global de los equipos de ingeniería de datos y analítica cuando dejan de invertir tanto tiempo en conciliar versiones contradictorias.
Más allá de los porcentajes específicos, el mecanismo es comprensible: cuando la información está organizada, actualizada y disponible en una fuente confiable, los equipos pueden dedicar menos tiempo a verificar documentos y más a utilizar los datos para realizar su trabajo.
La higiene digital puede convertirse así en una herramienta para mejorar tanto la eficiencia tecnológica como la productividad de las personas.
El tiempo recuperado no se convierte automáticamente en un ahorro monetario. Su valor depende de cómo se aproveche: atender más solicitudes, reducir retrasos o dedicar mayor esfuerzo a actividades prioritarias. Por ello, conviene distinguir entre la reducción efectiva de gastos y el aumento de la capacidad de trabajo de los equipos.
Menos información innecesaria, mayor control de los riesgos
La cuarta dimensión económica es la gestión de riesgos asociados con la información. La higiene digital requiere criterios para decidir qué conservar, quién puede acceder a los datos y cuándo corresponde eliminarlos.
Estas decisiones forman parte de la gobernanza de datos: el conjunto de responsabilidades, políticas y controles que orientan su manejo dentro de la organización.
Una depuración responsable debe respetar las obligaciones de conservación y evitar que se elimine información necesaria para las operaciones, auditorías o compromisos de la empresa.
Al evaluar el retorno, conviene considerar las posibles pérdidas que estos controles ayudan a prevenir, distinguiéndolas de los ahorros directamente medidos.
El ROI como parte de la decisión empresarial
El retorno de inversión de un programa de higiene digital no debería calcularse únicamente a partir del espacio liberado en los servidores.
Una evaluación completa necesita considerar los costos evitados de almacenamiento y licencias, los cambios en los costos de procesamiento de la IA, el tiempo recuperado por los equipos y la reducción de pérdidas asociadas con errores, fallas o incumplimientos.
A estos beneficios potenciales deben restarse los costos de las herramientas de depuración, su implementación, la clasificación de la información y el mantenimiento de las políticas de gobernanza.
Para un período definido, el ROI puede calcularse restando los costos totales del programa a los beneficios económicos cuantificados, dividiendo el resultado entre esos mismos costos y multiplicando por cien.
Por ejemplo, si durante un año un programa cuesta 10,000 dólares y genera beneficios cuantificados de 15,000 dólares, su ROI sería del 50 %. Este ejemplo es hipotético y supone que ambos valores corresponden al mismo período. El plazo de recuperación, por su parte, indica cuánto tiempo se necesita para que los beneficios acumulados compensen la inversión.
El resultado dependerá de las condiciones iniciales de cada empresa, de la magnitud del problema y de la capacidad para mantener los procesos de depuración en el tiempo.
La higiene digital puede evaluarse como una inversión orientada a proteger el valor de la información y mejorar la eficiencia de la empresa. Para comenzar, es posible seleccionar un repositorio o proceso concreto, medir el tiempo y los recursos que consume y comparar esos resultados después de depurarlo. Esto permite tomar decisiones basadas en evidencia y determinar si conviene ampliar la iniciativa.
Así, la limpieza de datos se conecta directamente con una pregunta que toda empresa debería hacerse al adoptar nuevas tecnologías: ¿estamos obteniendo el valor esperado de nuestra inversión o estamos destinando recursos a procesar y conservar información que ya no necesitamos?
