Los líderes y responsables de análisis de datos de empresas de todo el mundo se encuentran hoy ante un escenario único: el avance de la Inteligencia Artificial generativa promete grandes ventajas y oportunidades, pero también presenta desafíos para los cuales deben estar preparados. El mayor interrogante es quizás cómo garantizar la seguridad y fiabilidad de los datos, fundamentales para la estrategia de negocios de cualquier empresa, en un contexto en constante transformación.
Analizando este desafío, Jorge Collado, vicepresidente regional de ventas de Tableau, una compañía de análisis visual adquirida por Salesforce, expresó: “Los datos y la analítica mejoran la toma de decisiones, siempre que los resultados de los datos sean precisos y accesibles. Pero liberar el valor de los datos no es tarea fácil. Puede que los responsables técnicos tengan mucho trabajo por delante, pero con el apoyo de la empresa en general, los beneficios de maximizar el valor de sus datos, que allana el camino para aumentar el potencial de la IA, merecen la pena”.
En esa línea, el 92% de los responsables de las Tecnologías de la Información de todo el mundo reafirman que la necesidad de datos confiables es mayor que nunca, según el informe el último informe de Salesforce publicado hasta la fecha sobre State of Data and Analytics, donde se encuestó a más de 10.000 referentes de Norteamérica, Latinoamérica, Europa y Asia‑Pacífico.
Índice de temas
Cómo lograr una buena gobernanza de datos
La IA generativa está siendo implementada en múltiples áreas, desde la creación de contenido hasta el desarrollo de software, toma de decisiones, abordajes estratégicos o incluso la atención al cliente. Sin embargo, los resultados de su uso dependen de la calidad de los datos en los que se basa la tecnología.
En sintonía con el estudio de Salesforce, el informe “AI: A Declaration of Autonomy: Is trust the limit of AI’s limitless possibilities?, de Accenture, llega a la conclusión de que el 77% de los ejecutivos creen que solo es posible liberar todo el valor de la IA sobre una base de datos confiables y trazables.
Sin embargo, un relevamiento de Snow Flake Research y que cita Business Wire, muestra que el 58% de los líderes empresariales y de TI encuestados en nueve países, considera que preparar sus datos para la IA sigue siendo un desafío.
Entendiendo la complejidad de este escenario, a continuación, Collado expone 6 aspectos a considerar para lograr una buena gobernanza de datos.
Compartir Indicadores clave de rendimiento (KPI)
Aumentar el seguimiento de las métricas críticas como la calidad de los datos, su utilización, gestión y costos, la prestación de servicios de datos y el retorno de la inversión de las iniciativas relacionadas puede ayudar a generar una cultura empresarial orientada a la gobernanza de la información.
Dar relevancia a los equipos de datos y análisis
Son quienes tienen más confianza en la precisión de la información, por lo que es importante identificar sus márgenes de mejora y vulnerabilidades, a medida que se integran nuevas tecnologías y fuentes de datos.
Garantizar la seguridad
Implementar estrategias de protección y ciberseguridad, para accionar de inmediato ante ataques que puedan vulnerar la información, y prevenir cualquier tipo de filtración.
Trasladar la buena gestión de datos a la experiencia del cliente
Dado que el volumen y la complejidad de los datos escala continuamente, es importante estar siempre un paso adelante de posibles aplicaciones que permitan ofrecer una mejor experiencia de usuario, y generar ventaja competitiva.
Generar una cultura que valore la información
Junto a las soluciones técnicas, es importante fomentar la confianza en los datos y la adopción de políticas de gestión dentro de la empresa. Equipar a todos los miembros con conocimientos permite abordar los desafíos en esta nueva era de la IA.
Lograr la madurez de los datos
Uno de los pilares del éxito se refiere a la infraestructura, estrategia y alineación de los datos con los objetivos de la compañía. Si se cuenta con una política de datos eficaz, posiblemente la acompañe la calidad de la información, necesaria para que la IA funcione eficientemente.
Hacia adelante
Los directivos coinciden en la necesidad de mejorar la alineación de la información con las metas. Solo 27% de los directivos afirma que la tecnología (incluida la analítica) está plenamente alineada con los objetivos corporativos, según la Encuesta de Transformación Digital de Grant Thornton, a más de 550 ejecutivos, liderada por David Koppy, Dana Lance, Nick Vellani.
Sin embargo, en la mayoría de las compañías ya se están tomando medidas. De acuerdo al estudio de Data IQ, 2025 AI & Data Leadership Executive Benchmark Survey:
- 98,4 % de los líderes de datos y AI (CDO/CAIO) aumentaron el presupuesto dedicado a iniciativas de Data & AI en 2025.
- Esto representa un crecimiento notable frente al 82% que lo hizo en 2024.
Por otro lado, Gartner señala que muchos Chief Data and Analytics Officer (CDAO) están lanzando programas de alfabetización de datos destinados a desarrollarla y fomentar una cultura basada en datos dentro de su organización. “Estos programas están tan extendidos que el 83% de los CDAO informan que su organización cuenta con un programa de alfabetización de datos en marcha o planea implementar uno en los próximos 12 meses”, indica la consultora.
Establecer una buena gobernanza de datos, es decir, normas de recopilación, gestión, almacenamiento, medición y comunicación de la información, permite a las empresas sentar las bases del éxito de la IA generativa con precisión, privacidad y seguridad de la información. Sin dudas, es el próximo gran desafío a afrontar por las empresas luego de la digitalización.
