En muchas organizaciones, existe una brecha de confianza preocupante en la calidad de los datos. Mientras que el 47 % de los ejecutivos de alto nivel asegura que sus datos están maduros para la inteligencia artificial, solo el 37 % de los responsables técnicos —como directores de datos y responsables de IA— está de acuerdo.
Cuanto más cerca se está de los datos, mayor es el escepticismo sobre su calidad. Esta desconexión entre la cúpula y los equipos operativos puede comprometer seriamente la toma de decisiones basada en datos.
Infraestructura fragmentada y visibilidad limitada
Uno de los principales problemas es la fragmentación de la infraestructura tecnológica. Muchas empresas combinan servicios en la nube, bases de datos, herramientas de IA y sistemas de acceso de diferentes proveedores sin una arquitectura de datos integrada.
“Los paneles de control que ve la alta dirección no muestran las grietas del sistema”, advierte Timothy Bates, ex CTO de Lenovo. La falta de visibilidad impide detectar errores que los equipos técnicos identifican a diario: datos duplicados, definiciones incoherentes o sistemas sin integración.
En los últimos años, el auge de la inteligencia artificial generativa ha empujado a muchas compañías a implementar soluciones sin planificación. Iniciar proyectos de IA sin limpiar y centralizar los datos lleva a errores graves, como resultados sesgados o decisiones empresariales basadas en información incompleta.
“No puedes presentar informes de IA a la junta con datos defectuosos y esperar credibilidad”, advierte Ram Palaniappan, CTO de TEKsystems. El problema no es la tecnología, sino la falta de una base sólida de datos sobre la que construirla.
Liderazgo directivo: del impulso a la gobernanza
Para revertir esta situación, es necesario que la alta dirección impulse una gestión estratégica de datos realista y sostenible. No basta con marcar objetivos tecnológicos: hay que planificar cómo llegar a ellos con datos fiables.
Entre las claves para una buena estrategia de datos se incluyen:
- Establecer hojas de ruta claras y realistas para la madurez de los datos.
- Asignar responsables del control de calidad de datos en cada iniciativa digital.
- Incluir perfiles escépticos que identifiquen posibles fallos antes de escalar proyectos.
- Priorizar la preparación de los datos al mismo nivel que su explotación.
Convertir los datos en un activo competitivo
En definitiva, la gestión de los datos ya no es una cuestión operativa, sino estratégica. Las empresas que no aborden con seriedad la gobernanza de sus datos seguirán enfrentándose a fallos, retrasos y pérdida de competitividad.
Un modelo de IA solo será tan fiable como los datos que lo alimentan. Por ello, el papel de los CIO y de toda la cúpula directiva debe ir más allá de liderar la innovación: deben garantizar que los cimientos —los datos— sean sólidos, accesibles y gobernables.
Fuente: CIO
