Mi querido amigo lector, durante décadas, el petróleo fue el recurso que movió al mundo. Hoy, la Inteligencia Artificial es el motor que impulsa la economía, y su combustible esencial no se extrae de la tierra, sino de la información. Motivo por el cual, los datos son la materia prima de la IA. Sin los cuales, cualquier algoritmo, por sofisticado que sea, es solo una carcasa vacía. De ahí que la fuerza, robustez y valor que pueda generar la IA en una empresa, dependan directamente de la calidad, cantidad y gobernanza de sus datos.
Y es que, la inteligencia artificial depende de la calidad y disponibilidad de los datos. Sin embargo, muchas empresas parecen aun no entender este principio y aún gestionan información de manera fragmentada, sin políticas claras de gobernanza de datos o marcos de gobernanza de IA. A pesar de que ya se encuentran haciendo pilotos o peor aun realizando intentos de implementaciones masivas de IA.
Motivo por el cual, en este post, quiero compartir contigo, por qué los datos son la base de una IA potente a nivel organizacional, cómo diseñar una estrategia de datos y qué elementos de gobernanza necesitas para asegurar confianza, calidad y escalabilidad Y como implementarlos, entre muchas cosas más.
Para empezar, lo primero que tenemos que tener claro es que la Inteligencia Artificial, particularmente el Machine Learning (ML) o aprendizaje automático, aprende a través de ejemplos. Es decir, que funciona como un estudiante al que se le muestran miles de instancias de un concepto hasta que puede reconocerlo por sí mismo. De ahí que:
- Sin datos suficientes (Cantidad): El modelo no tiene suficiente material de entrenamiento y su desempeño es pobre.
- Sin datos de calidad (Calidad): Si los datos son erróneos, incompletos o inconsistentes, el modelo aprenderá a cometer errores («Garbage In, Garbage Out»).
- Sin datos éticos (Gobernanza): Si los datos están sesgados o recopilados sin consentimiento, el modelo perpetuará esos sesgos y generará problemas éticos y legales..
Por lo tanto, una IA empresarial fuerte es un reflejo directo de una estrategia de datos sólida.
En este punto, de seguro te preguntarás, porque hablé de Machine Learning si mucho a nivel empresas hablan de ChatGpt o Gemini como IA en la empresa. Bueno, déjame decirte (aun sin ser este el objetivo de este post) que esas herramientas (ChatGpt o Gemini) son herramientas de IA para aumento de productividad personal pero no son herramientas de IA para consecución de Objetivos de negocio (te lo dejo ahí porque en los próximos días se viene un post al respecto).
Continuando con el post de hoy, debemos decir y tener bien claro que los modelos de IA se alimentan de datos para aprender, predecir y por ende generar valor. De ahí la importancia de tener datos de calidad. Pero, para tener datos de calidad, primeo debemos tener presente como se agrupan estos datos:
| Tipo de Datos | Definición | Ejemplos |
|---|---|---|
| Datos Estructurados | Son datos organizados en filas y columnas. Ideales para modelos predictivos y financieros. | Bases de datos transaccionales, CRMs, ERPs. |
| Datos No Estructurados | Son datos sin un formato fijo | correos electrónicos, chats de servicio al cliente, documentos legales, datos de cámaras de seguridad, inspección de calidad, transcripciones de llamadas de atención al cliente, etc. |
| Datos Semi-estructurados | Son datos con alguna estructura | archivos JSON o XML (datos de sensores IoT, logs de servidores). |
| Datos sintéticos | Son datos generados por IA para entrenar otros modelos | Los generados por ChatGpt, Gemini, etc. |
Ahora, una buena estrategia de datos define cómo recolectar, organizar, proteger y usar la información de manera alineada a los objetivos corporativos. De ahí, que una estrategia de datos correcta debe ser la base para la IA. Debe ser diseñada para activar el valor de los datos, no solo para almacenarlos. Para crear una IA robusta, la estrategia debe enfocarse en los siguientes pilares:
| Pilar | Descripción |
|---|---|
| Visión y objetivos | Los datos deben estar conectados a objetivos de negocio claros. |
| Arquitectura de datos moderna y Flexible | La infraestructura debe permitir que los datos se muevan y se transformen fácilmente (por ejemplo, adoptar arquitecturas como Data Mesh o Data Fabric en lugar de un único Data Warehouse monolítico). |
| Accesibilidad y democratización | Los datos deben ser accesibles para los equipos de IA y análisis, bajo estrictos controles de seguridad y gobernanza. |
| Seguridad y privacidad | Los datos, su recopilación y/o generación, deben garantizar el cumplimiento normativo (GDPR, AI Act, etc.). |
| Calidad en la Fuente | La calidad de los datos debe ser gestionada desde el punto de captura, no corregida al final. |
| Gobernanza robusta | A nivel organizacional, se debe contar con procesos y responsables definidos para calidad y uso ético. |
Ahora bien, ya en este punto, teniendo claro, por qué los datos son la materia prima de la IA, cuáles son los tipos de datos de los que se alimenta la IA y cuáles son los pilares de una buena estrategia de datos para la IA. Veamos entonces cuales son las practicas recomendadas para una buena gobernanza de datos.
De forma sencilla, podríamos decir que la gobernanza de datos es el sistema de reglas y procesos que garantiza que los datos sean utilizables, accesibles, seguros y cumplidores. Motivo por el cual, es indispensable para la IA que existan como prácticas de gobernanza de datos:
- La Gestión de Sesgos (Bias Management): Auditar los conjuntos de entrenamiento de IA para identificar y mitigar sesgos inherentes que puedan conducir a decisiones algorítmicas injustas o discriminatorias.
- La Definición de Propietarios de Datos: Asignar responsables claros (Data Owners) para cada conjunto de datos importante. Ellos son responsables de la calidad, precisión y uso ético de esos datos.
- La Gestión de Calidad de Datos: Implementar un proceso continuo para auditar, limpiar y estandarizar los datos. Esto incluye definir estándares de nomenclatura, formatos y reglas de validación.
- Un Catálogo de Datos y Metadatos: Crear un inventario centralizado donde se describa qué datos existen, dónde se encuentran, cómo se pueden usar y quién tiene acceso. Esto es vital para que los científicos de datos puedan encontrar y confiar en la información.
- Políticas de Seguridad y Cumplimiento: Aplicar políticas rigurosas de enmascaramiento, anonimización y cifrado de datos sensibles, especialmente los de clientes (PII), para cumplir con normativas como GDPR o CCPA.
Y es que, Tener una estrategia de datos sólida y gobernada es el principal diferenciador competitivo. Y esto lo digo, porque contar con ella te brindaría entre otros beneficios:
| Beneficio | Motivo | Impacto |
|---|---|---|
| Una Innovación Acelerada y Sostenible | Dada la reutilización de conjuntos de datos de alta calidad acelera el desarrollo de nuevos productos y servicios basados en IA. | Creación de nuevos modelos de negocio |
| Contar con Modelos de IA más Precisos | Ya que contar con datos limpios y relevantes conducen directamente a modelos predictivos con mayor exactitud. | IA más confiable y efectiva |
| Realizar una Toma de Decisiones más Rápida y basadas en evidencia | Debido a la fácil localización y acceso a datos confiables, se reduce el tiempo que los equipos de IA dedican a «limpiar» y «preparar» los datos. Además de que se fomenta una cultura Data-Driven | Estrategia basada en evidencia |
| Una Confianza Regulatoria | Debido a que el cumplimiento de las políticas de gobernanza minimiza multas y daños a la reputación. | Reducción de riesgos legales |
| Eficiencia operativa | Debido a la reducción de duplicidades y errores. | Optimización de costos y procesos |
Ahora, ¿cuáles serían los pasos para implementar una Estrategia Exitosa de Datos? Como siempre te digo, estos que te comparto, debes tomarlos como punto de partida y ajustarlos según el estado y/o contexto de tu organización al respecto:
| Paso | Qué Significa |
|---|---|
| Auditar el estado actual de los datos | Entender el estado actual de los datos: ¿dónde están? ¿quién los usa? ¿cuáles son sus problemas de calidad?, detectar brechas de calidad y accesibilidad. |
| Definir la Arquitectura Target | Diseñar el ecosistema de datos ideal (ej. nube, Data Mesh) que pueda soportar las cargas de trabajo de IA. |
| Priorizar los Flujos de Valor | Identificar los flujos de valor empresariales que generarán el mayor ROI con IA y enfocarse primero en los datos que los alimentan. |
| Definir un modelo de gobernanza | Definiendo roles, procesos y políticas claras. |
| Implementar la Gobernanza y el Catálogo | Establecer el Comité de Gobernanza, definir las políticas y lanzar el catálogo de datos para su descubrimiento. |
| Capacitar equipos en cultura de datos | Para garantizar la democratización y analítica básica |
| Conectar la estrategia de datos con la IA | Priorizando casos de uso que generen valor real. |
| Ejecución Piloto | Aplicar la nueva estrategia de datos a un proyecto de IA pequeño y de alto impacto para validar el modelo y las prácticas de gobernanza. |
| Escalamiento y Cultura | Extender las prácticas de gobernanza a toda la organización e impulsar una cultura donde el dato se trata como un activo estratégico. |
| Conexión con Gobernanza de la IA | Conectar en la práctica las políticas, procesos y estándares de ambas gobernanzas al servicio de la organización. |
En este punto, ten presente que muchas organizaciones cometen los siguientes errores, los cuales, como siempre, te comparto como puedes evitarlos o solucionarlos:
| Error | Impacto en la IA | Solución y Práctica Clave |
|---|---|---|
| Acumular y luego limpiar | La limpieza de datos consume el 80% del tiempo de los científicos de datos, ralentizando los proyectos. | Solución: Estrategia Data-at-Source. Práctica: Validación en la Ingesta – Implementar reglas de calidad al momento de la creación de los datos. |
| Gobernanza de TI vs. Negocio | La gobernanza es vista solo como un problema técnico, no de valor. Las reglas son ignoradas por el negocio. | Solución: Comités de Gobernanza Multidisciplinarios. Práctica: Propietarios de Datos – Hacer que los líderes de negocio sean responsables de la calidad. |
| Enfoque de «Silos de Datos» | Los datos permanecen aislados por departamento, impidiendo una visión de 360 grados del cliente/proceso. | Solución: Arquitectura Data Mesh o Data Fabric. Práctica: Productos de Datos – Tratar los datos como productos con SLAs y consumidores claros. |
| Falta de Catálogo | Los científicos de datos no confían en los datos o no saben qué existe, llevando a la duplicación de esfuerzos. | Solución: Invertir en herramientas de Catálogo de Datos (ej. Alation, Collibra) para documentar metadatos y linaje de datos. |
| Separar la IA de la estrategia de datos | Modelos que generan alucinaciones y proyectos de IA no escalables | Integrar la Gobernanza de la IA con la Gobernanza de los Fatos |
Ya para finalizar, recuerda que a Nivel Organizacional debe haber una buen Alfabetización en Datos (Data Literacy). Es decir que todos, desde la dirección hasta los analistas, deben entender el ciclo de vida del dato y su valor. Y que dentro de la organización debe haber roles bien definidos para dicho propósito como son:
- Chief Data Officer (CDO): El líder estratégico, responsable de definir la estrategia y la gobernanza.
- Data Stewards (Guardianes de Datos): Personal de negocio que implementa las reglas de calidad diariamente.
- Data Engineers: Responsables de construir la infraestructura técnica y los pipelines para mover y transformar los datos.
- Comité de Gobernanza de Datos: Equipo ejecutivo que aprueba las políticas y resuelve conflictos.
Ten siempre presente que los datos son la esencia de la inteligencia artificial. Una estrategia de datos robusta, acompañada de gobernanza de datos y gobernanza de IA, convierte la información en un activo estratégico que impulsa la agilidad empresarial y la transformación digital.
Y que si bien, la transformación digital prometió la eficiencia; la adopción de la IA la hace realidad. Pero el puente entre la promesa y la realidad no es el modelo de IA en sí, sino la calidad de los datos que con que este se alimenta. Y que una estrategia de datos con una gobernanza rigurosa no es un costo de cumplimiento, sino una inversión en agilidad empresarial. Dado que, al convertir sus datos dispersos en activos confiables, su organización se vuelve predictiva, ética y adaptable, asegurando que el motor de la IA funcione con el combustible de la más alta calidad.
«Los datos bien gobernados son la base de la confianza, y la confianza es la velocidad del negocio moderno.«
Mi querido amigo lector una vez más, gracias por tu tiempo.
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Lecturas Recomendadas
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