El dato muestra una brecha que ya no puede medirse únicamente por la cantidad de hogares conectados. También importa qué tan estable es la red, qué tecnologías puede soportar y qué capacidad tienen las personas y las empresas para aprovecharla.

En Colombia, el acceso a internet alcanza al 72,5 % de los hogares urbanos y al 56,9 % de los rurales, de acuerdo con la Encuesta de Calidad de Vida del DANE y el Ministerio TIC. La diferencia entre acceso y uso avanzado de la tecnología es especialmente relevante para actividades que dependen de datos, automatización y sistemas conectados.

Una finca que incorpora sensores para vigilar cultivos, una empresa que instala un ERP o una planta que utiliza sistemas de monitoreo necesitan algo más que una conexión disponible. Si la red presenta interrupciones o no tiene capacidad suficiente, las herramientas pueden dejar de funcionar como fueron diseñadas.

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El problema también aparece en las ciudades. Una caída de internet puede detener una venta, impedir una transacción bancaria, interrumpir una plataforma de atención o paralizar temporalmente una operación industrial. Cuando estos incidentes se repiten, el costo deja de estar relacionado únicamente con el tiempo que dura la desconexión.

Para Daniel Niño, gerente de Plataforma de Axity, uno de los errores está en analizar la infraestructura de red únicamente desde su precio. Una alternativa inicialmente económica puede terminar generando mayores costos si no ofrece suficiente soporte, seguridad, capacidad de crecimiento o mecanismos para detectar fallas.

La próxima discusión será sobre qué puede hacer la red

El crecimiento de tecnologías como la IA está aumentando las exigencias sobre las conexiones. Ya no basta con que una organización pueda acceder a internet; necesita que sus sistemas puedan intercambiar información de forma constante y que la infraestructura responda cuando aumenta el volumen de datos.

Una de las tecnologías que entra en esta discusión es el Edge Computing. Su función es acercar el procesamiento al sitio donde se producen los datos. En una operación agrícola o industrial, por ejemplo, la información captada por sensores y cámaras puede procesarse directamente en el lugar donde se genera, sin depender de enviar todo a un punto distante.

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También cambia la forma de administrar las redes. Axity plantea recurrir a servicios administrados para que un proveedor especializado supervise su funcionamiento, actualice capacidades y atienda incidentes en tiempo real. La propuesta apunta a reducir la distancia entre detectar un problema y solucionarlo.

El desafío resulta particularmente importante en el campo colombiano. La expansión de la conectividad ha permitido conectar más hogares y escuelas, pero los datos de uso de IA muestran que todavía existe una diferencia considerable entre disponer de internet y utilizarlo para transformar actividades productivas o educativas.

La pregunta que queda abierta para los próximos años ya no es únicamente cuántos colombianos tienen conexión. También será necesario medir qué pueden hacer con ella: si permite automatizar procesos, utilizar IA, analizar datos, operar sistemas críticos y mantener funcionando los servicios de los que dependen empresas y usuarios.

El Mundial que se jugará en México, Estados Unidos y Canadá llegará acompañado de una transformación silenciosa: la consolidación del análisis avanzado como apoyo para tomar decisiones. Hoy los datos participan en la preparación física, el estudio de rivales, el seguimiento táctico y hasta en situaciones puntuales como los penaltis.

Alemania es uno de los casos más visibles. Su trabajo con plataformas de análisis le permite reunir información de jugadores y contrincantes para convertirla en instrucciones tácticas apoyadas por videos y visualizaciones. El objetivo es reducir incertidumbre y detectar oportunidades antes de entrar al campo.

Argentina también incorporó métricas más detalladas para entender el rendimiento físico. Variables como aceleraciones explosivas, intensidad de movimientos y cambios de dirección ayudan a ajustar cargas de entrenamiento y preparación deportiva.

Del camerino a la sala de juntas

La lógica detrás de estas decisiones empezó a replicarse en el mundo empresarial. La razón es simple: los negocios también operan bajo presión, compiten por recursos limitados y necesitan reaccionar rápido.

Sin embargo, tener grandes volúmenes de información no significa automáticamente tomar mejores decisiones. Mario Cruz, Head de Datos en Axity, explica que muchas organizaciones cometen el error de iniciar procesos de modernización comprando herramientas antes de entender qué problema quieren resolver.

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Para el experto, una organización orientada por datos necesita comenzar desde las necesidades reales del negocio. Si una empresa implementa infraestructura compleja sin un objetivo definido, existe el riesgo de acumular costos sin obtener beneficios claros.

Otro elemento está relacionado con el acceso a la información. Así como un equipo necesita que todos entiendan la estrategia de juego, las empresas requieren que distintas áreas puedan interpretar y utilizar datos para actuar más rápido.

Cuando la IA depende de buenos datos

La conversación también llega inevitablemente a la inteligencia artificial. Con la expansión de modelos generativos y herramientas predictivas, muchas compañías aceleraron inversiones en automatización y análisis avanzado.

Pero existe un problema frecuente: la calidad de los datos.

Según Cruz, construir agentes de IA o automatizaciones complejas pierde valor cuando la información base tiene errores o está fragmentada entre diferentes áreas. Sin controles adecuados, distintas unidades pueden terminar trabajando con versiones distintas de la misma información.

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Por eso aparecen conceptos como gobernanza, observabilidad y responsables de datos, figuras encargadas de garantizar consistencia y trazabilidad.

En el fútbol, una estadística equivocada puede alterar una táctica. En las empresas, un dato incorrecto puede impactar presupuestos, inventarios o decisiones comerciales.

La enseñanza que deja el deporte parece sencilla: ganar no depende únicamente de tener más tecnología. La diferencia suele aparecer cuando los datos se convierten en decisiones útiles y repetibles.