La paradoja de los datos de la IA: Por qué más no siempre es mejor en 2026

La sed en medio de la inundación

¿Alguna vez se ha preguntado por qué, en una era en la que generamos trillones de bytes diariamente, los desarrolladores de IA se quejan de una sequía? Es una pregunta que resulta contraintuitiva. A principios de 2026, el archivo CommonCrawl se ha disparado a más de 300 mil millones de páginas web. Vivimos en un diluvio digital, donde cada reserva en un restaurante, cita médica y lectura de un sensor se suma a un depósito global de información. Sin embargo, la industria está chocando contra un muro.

Esta es la paradoja de los datos de la IA. A pesar del volumen sin precedentes de contenido en línea, la oferta de datos de alta calidad, diversos y legalmente permitidos está disminuyendo. En 2024, IBM identificó la escasez de datos como el principal obstáculo para los desarrolladores y, para 2025, la OCDE advirtió sobre una inminente crisis de datos. Básicamente, tenemos mucha agua, pero muy poca es potable. La era del "Lejano Oeste" del raspado web (web scraping) indiscriminado está alcanzando su límite natural, forzando una transición de paradigma hacia el intercambio de datos sostenible y ético.

El precario legado del raspado web

Durante la última década, el raspado ha sido el mecanismo por defecto para formar a un aprendiz de IA. Al recolectar miles de millones de imágenes y artículos de la web abierta, los desarrolladores construyeron los modelos fundacionales que utilizamos hoy. No obstante, este método se ha vuelto cada vez más volátil. Internamente, la infraestructura legal y ética que sustenta el raspado se está fracturando. Los creadores exigen compensación, las plataformas están cerrando sus API para evitar la recolección no autorizada y la calidad de los datos "públicos" se está diluyendo por una inundación de contenido generado por IA.

Cuando viajo para ver startups en centros tecnológicos emergentes, a menudo pienso en los desafíos de infraestructura de mi ciudad natal. Al crecer, no nos preocupábamos por la última red social; nos preocupaba si las tuberías de agua aguantarían o si la red eléctrica sería lo suficientemente resistente para el invierno. Veo un paralelismo aquí. Construimos la primera generación de IA sobre una base precaria de datos "prestados". Ahora que la IA se está convirtiendo en una red de servicios públicos para la sociedad moderna, necesitamos un plan más robusto sobre cómo se obtienen y mantienen esos datos.

Hacia el intercambio ético de datos

Curiosamente, la solución a la crisis de datos no es necesariamente generar más datos, sino desbloquear los que ya existen. El nuevo informe asociado a la GPAI, From scraping to ethical data sharing, producido bajo la iniciativa VIADUCT, destaca un camino crítico a seguir. Basado en extensos talleres realizados a lo largo de 2025, el informe sugiere que el próximo salto en el rendimiento de la IA provendrá de conjuntos de datos privados y de alta calidad que actualmente están bloqueados tras silos organizacionales.

En la práctica, esto significa alejarse de la mentalidad de "tomar primero, preguntar después" del raspado. En su lugar, estamos viendo el auge de acuerdos de intercambio de datos multifacéticos. Estos marcos, basados en las Recomendaciones de la OCDE sobre la Mejora del Acceso y el Intercambio de Datos (EASD), tienen como objetivo equilibrar las necesidades de los desarrolladores de IA con los derechos de los titulares de los datos. Dicho de otro modo, estamos pasando de un modelo de extracción a uno de gestión responsable.

La anatomía de la crisis de datos

¿Por qué está ocurriendo este cambio ahora? Varios factores han convergido para que los viejos métodos queden obsoletos:

• Colapso del modelo: A medida que el contenido generado por IA satura Internet, raspar la "web abierta" significa cada vez más entrenar modelos con la producción de otros modelos, lo que lleva a una disminución de la calidad y la diversidad.
• Fricción legal: Demandas de alto perfil de organizaciones de noticias y artistas han convertido el uso de datos raspados en una responsabilidad legal en lugar de un activo.
• La bóveda de datos privados: Algunos de los datos más valiosos para resolver problemas del mundo real —como optimizaciones en agrotecnología o avances en telemedicina— residen en bases de datos privadas que no pueden ser raspadas.

Una lección personal sobre sostenibilidad

Mi pasión por la ecología a menudo informa mi visión de la tecnología. Cuando practico una desintoxicación digital u opto por el ecoturismo, recuerdo que cada ecosistema tiene una capacidad de carga. El ecosistema de datos no es diferente. No podemos simplemente extraer valor indefinidamente sin reponer la fuente o respetar el entorno del que proviene.

En mi ciudad natal, aprendimos que un recurso compartido —como un pozo local— solo sobrevive si todos están de acuerdo con las reglas de uso. Los datos de IA son nuestro nuevo pozo colectivo. Si continuamos tratando a Internet como un recurso para ser minado sin consecuencias, corremos el riesgo de envenenar el pozo con contenido de baja calidad, sesgado o restringido. En consecuencia, el paso hacia el intercambio ético no es solo una elección moral; es una necesidad funcional para la supervivencia de una IA eficiente.

Construyendo la infraestructura del mañana

Entonces, ¿cómo es un futuro de datos sostenible? Implica crear vías fluidas y seguras para que los datos fluyan de las organizaciones a los desarrolladores sin comprometer la privacidad. Esto requiere soluciones técnicas innovadoras como el aprendizaje federado y la privacidad diferencial, que actúan como un sistema inmunológico de seguridad para la información sensible.

Como resultado de estos cambios, estamos viendo startups que se centran en "cooperativas de datos" donde los colaboradores son compensados de manera justa y tienen voz en cómo se utiliza su información. Este es un cambio notable respecto a los modelos opacos de caja negra del pasado. Hace que la tecnología sea más accesible para la gente común, asegurando que los beneficios de la IA no se reserven solo para la élite de Silicon Valley, sino que se distribuyan a través del organismo vivo de nuestra sociedad global.

Pasos prácticos para una nueva era

Si usted es un desarrollador o un líder empresarial que navega por esta transición, considere los siguientes pasos para asegurar que su estrategia de datos sea resistente:

1. Audite sus fuentes: Aléjese de los conjuntos de datos obsoletos que carecen de una procedencia clara. Asegúrese de que sus datos de entrenamiento se obtengan mediante acuerdos transparentes.
2. Priorice la calidad sobre la cantidad: En 2026, un conjunto de datos pequeño y sofisticado de información verificada por humanos es más valioso que un billón de filas de ruido raspado.
3. Invierta en tecnología que preserve la privacidad: Explore herramientas que permitan el intercambio de datos sin la exposición de los mismos. Esta es la clave para desbloquear las bases de datos "cerradas" mencionadas en el informe VIADUCT.
4. Participe en la gestión de datos: Trate los datos de sus usuarios como una responsabilidad, no solo como una mercancía. Esto construye la confianza necesaria para la sostenibilidad a largo plazo.

La transición del raspado al intercambio ético es un viaje desde el salvaje oeste hacia una sociedad civilizada. Es una evolución sofisticada que promete hacer que la IA sea más determinista, fiable y centrada en el ser humano.

• Global Partnership on Artificial Intelligence (GPAI), Informe de la Iniciativa VIADUCT: "From scraping to ethical data sharing" (2025).
• OECD, "Recommendations on Enhancing Access to and Sharing of Data (EASD)" (Actualización 2019/2025).
• IBM Institute for Business Value, "AI Data Challenges Report" (2024).
• CommonCrawl Foundation, "2026 Repository Statistics and Growth Trends."