De cara a 2026, los datos dejaron de ser un activo exclusivamente tecnológico para convertirse en un factor estratégico que impacta directamente el crecimiento, la competitividad y el riesgo empresarial.
Para los equipos ejecutivos, CEO, CIO, CTO, CFO y otros CxOs, el desafío ya no es si avanzar en iniciativas de datos e inteligencia artificial, sino cómo hacerlo de forma segura, escalable y sostenible, sin comprometer la operación ni la flexibilidad futura.
Con más de 25 años de experiencia apoyando entornos empresariales y de telecomunicaciones altamente críticos, en Gold Data observamos patrones claros que se repiten en organizaciones de distintos sectores. Esta guía resume los principales riesgos y oportunidades que los líderes deben tener en cuenta al tomar decisiones clave sobre datos y conectividad.
Riesgos críticos que los CxOs enfrentan en 2026
Cumplimiento regulatorio y exposición legal
Las regulaciones de privacidad y protección de datos continúan expandiéndose a nivel global, aumentando la complejidad para las organizaciones que operan en múltiples regiones.
De acuerdo con el IBM Cost of a Data Breach Report, el costo promedio de una brecha de datos supera los USD 4.4 millones, con impactos mayores en industrias reguladas. A su vez, Gartner estima que más del 75% de la población mundial estará cubierta por regulaciones de privacidad, lo que eleva el nivel de escrutinio sobre cómo se almacenan, procesan y mueven los datos.
Hoy, decisiones como dónde viajan los datos, por qué rutas y bajo qué infraestructura tienen implicaciones directas en el riesgo regulatorio y reputacional de una empresa.
Degradación de modelos y calidad de los datos
A medida que las organizaciones adoptan inteligencia artificial, surge un riesgo menos visible pero igual de crítico: la degradación del rendimiento de los modelos a lo largo del tiempo.
Estudios de McKinsey señalan que muchos modelos de AI pierden precisión en períodos de 12 a 18 meses debido a cambios en los datos, en los contextos de uso o en las condiciones del entorno. Cuando la infraestructura y la conectividad no acompañan estos cambios, los resultados se ven afectados.
En la práctica, el éxito de la AI depende tanto de la calidad, estabilidad y velocidad de los datos, como de los propios algoritmos.
Dependencia de proveedores y rigidez tecnológica
El crecimiento acelerado del volumen de datos hace que las decisiones de infraestructura sean cada vez más difíciles de revertir.
Gartner identifica el vendor lock-in como una de las principales preocupaciones de los líderes tecnológicos, ya que arquitecturas rígidas limitan la capacidad de adaptación, negociación y expansión futura.
Para los CxOs, esto implica que las decisiones de conectividad y red tomadas hoy pueden condicionar la estrategia del negocio durante años.
Oportunidades de alto valor para las organizaciones
Monetización de datos y ventaja competitiva
Las organizaciones que utilizan los datos de forma estratégica superan consistentemente a sus competidores.
McKinsey indica que las empresas data-driven son 23 veces más propensas a adquirir nuevos clientes y 19 veces más propensas a ser rentables. En este contexto, la conectividad deja de ser un costo operativo para convertirse en un habilitador directo de nuevos ingresos y modelos de negocio.
GenAI y eficiencia operativa
La inteligencia artificial generativa está pasando rápidamente de la experimentación a la adopción real.
Gartner proyecta que más del 80% de las empresas utilizarán modelos o APIs de IA generativa para 2026, con mejoras de productividad estimadas entre 10% y 30% en funciones específicas. Sin embargo, estos beneficios solo se materializan cuando existe una infraestructura capaz de soportar baja latencia, alta disponibilidad y movimiento eficiente de datos.
Acciones prioritarias para los próximos 90 días
Las organizaciones que avanzan con mayor solidez suelen comenzar por tres pasos fundamentales:
1. Comprender los flujos críticos de datos
Identificar dónde se generan los datos, cómo se mueven y en qué puntos existen riesgos de latencia, congestión o exposición.
2. Alinear la infraestructura con la estrategia de crecimiento
La conectividad debe acompañar los planes de expansión, las cargas de trabajo en tiempo real y los proyectos de AI. Iniciativas como el proyecto Manta están redefiniendo la forma en que las empresas abordan la latencia y la resiliencia regional.
3. Reducir complejidad y aumentar confiabilidad
Infraestructuras bien diseñadas reducen riesgos operativos, dependencia tecnológica y el tiempo necesario para capturar valor real de los datos.
La perspectiva de Gold Data
Después de 25 años en el sector, en Gold Data entendemos que no existe una estrategia de datos sólida sin una base de conectividad confiable.
El rendimiento, la seguridad y la escalabilidad no pueden tratarse por separado. Las redes que soportarán el crecimiento de los próximos años deben anticiparse a la demanda, no reaccionar cuando ya es tarde.
No solo conectamos datos.
Ayudamos a las organizaciones a reducir riesgos, acelerar decisiones y prepararse para el futuro.
Mirando hacia 2026
A medida que los datos, la AI y las telecomunicaciones convergen, la diferencia entre las empresas líderes y las rezagadas estará definida por la calidad de su infraestructura y la claridad de sus decisiones estratégicas.
La conectividad será un factor determinante.