Numerosas iniciativas de inteligencia artificial fracasan en todo tipo de empresas alrededor del mundo. Sin embargo, y contrario a lo que muchos creen, la principal causa no es la falta de tecnología avanzada o presupuesto insuficiente. Las principales causas están asociadas a algo mucho más fundamental: la calidad y gobernanza de los datos que alimentan estas iniciativas.

En Colombia, son cada vez más las empresas que realizan inversiones significativas en soluciones basadas en inteligencia artificial. Lo que buscan es revolucionar sus operaciones, automatizar procesos y levantar datos útiles y accionables para la toma de decisiones.

La triste realidad es que muchas de estas iniciativas terminan convirtiéndose en proyectos costosos que no generan el retorno esperado, y terminan por frustrar a los empresarios y cultivar cierto escepticismo hacia estas tecnologías. Sin una gobernanza sólida de datos, la inteligencia artificial falla en cumplir sus promesas y también puede generar más problemas que soluciones.

En este artículo exploraremos por qué la gobernanza de datos se ha convertido en el prerrequisito fundamental para cualquier implementación exitosa de IA empresarial, y cómo las empresas pueden establecer estas bases sólidas antes de dar el siguiente paso hacia la automatización inteligente.

¿Qué es la gobernanza de datos?

La gobernanza de datos comprende un marco integral de políticas, procesos, roles y responsabilidades que garantiza que los datos empresariales sean precisos, consistentes, seguros y estén disponibles para quienes los necesitan, cuando los necesitan.

La diferencia entre “tener datos” y llevar a cabo una buena gobernanza de estos está en el orden y el control que se tiene sobre los mismos. ¿Cómo se recopilan? ¿Cómo se procesan? Y sobre todo: ¿Cómo se utilizan estos activos de información? Son preguntas que ayudan a definir y a perfilar la gobernanza de datos.

En otras palabras, y en el mismo orden de ideas de la International Journal of Information Management, la gobernanza es un ejercicio de autoridad y control sobre la gestión de los datos, con el propósito de aumentar su valor y minimizar los costos y riesgos relacionados.

Por otra parte, la consultora Gartner nos habla de esto como “la especificación de derechos de decisión y un marco de responsabilidad para garantizar el comportamiento adecuado en la valoración, creación, consumo y control de datos y analítica”.

Pero no podemos olvidarnos del marco normativo. Particularmente en Colombia, a la gobernanza de datos debe ir de la mano con la ley 1581 de 20212 y su respectivo decreto reglamentario 1377 de 2013. Allí, se define un régimen de protección de datos personales (la ley Habeas Data) encargado de que las empresas implementen medidas técnicas y administrativas que garanticen seguridad, confidencialidad e integridad de la información personal que manejan.

La gobernanza de datos en el contexto empresarial

Para las pequeñas y medianas empresas, esta práctica representa algo que trasciende el cumplimiento normativo. El contexto es claro: el mercado es cada vez más competitivo y digitalizado (sin mencionar las tendencias de inteligencia artificial y automatización empresarial). Por lo tanto, las empresas que logran dominar sus datos obtienen ventajas significativas en términos de eficiencia operativa, toma de decisiones y capacidad de innovación.

La realidad es que la mala calidad de los datos tiene un costo real y medible. En el caso de Colombia, un estudio de Deyde DataCentric reveló que el 56 % de las bases de datos de grandes empresas presentan problemas de calidad, marcando ineficiencias y riesgos al momento de tomar decisiones estratégicas.

La transformación digital que están viviendo las empresas hace que la gobernanza de datos sea aún más relevante. A medida que las organizaciones digitalizan más procesos e integran más sistemas, la cantidad y complejidad de los datos crece exponencialmente.

Es ahí donde cobra aún más importancia el tener un marco de gobernanza efectiva, donde las empresas vean sus datos como un activo estratégico real, no solo como un subproducto de sus operaciones. Solo de esta manera podrán responderse a preguntas como: ¿cuáles son nuestros clientes más rentables? ¿qué productos tienen mayor demanda en qué regiones? ¿dónde están nuestras ineficiencias operativas? ¿cómo podemos predecir y prevenir problemas antes de que ocurran?

Además, una base sólida de gobernanza de datos facilita el cumplimiento de otras regulaciones empresariales, desde reportes tributarios hasta auditorías de calidad, creando eficiencias operativas que impactan directamente en la rentabilidad y competitividad de la organización.

Una base para la inteligencia artificial empresarial

La relación entre gobernanza de datos e inteligencia artificial es fundamental y directa: la calidad de los resultados de cualquier sistema de IA está limitada por la calidad de los datos que lo alimentan. Los algoritmos de inteligencia artificial, sin importar qué tan sofisticados sean, funcionan identificando patrones en datos históricos para hacer predicciones o clasificaciones. Si estos datos históricos contienen errores, sesgos o inconsistencias, el algoritmo no solo aprenderá estos problemas, sino que los amplificará y perpetuará a escala masiva.

Un ejemplo documentado de esto ocurrió cuando Amazon desarrolló una herramienta de IA para automatizar la revisión de currículums. El sistema fue entrenado con datos históricos de contrataciones de la empresa, que reflejaban sesgos inconscientes hacia candidatos masculinos en áreas técnicas. El resultado fue un algoritmo que sistemáticamente penalizaba currículums que incluían palabras como “mujeres”. Con ello, la empresa tuvo que abandonar el proyecto después de descubrir que su IA había institucionalizado y automatizado la discriminación.

La explicabilidad es otro aspecto crucial que depende directamente de la gobernanza de datos. Cuando los sistemas de IA generan una recomendación o toman una decisión automatizada, las empresas deben poder explicar el razonamiento detrás de esa decisión, especialmente en sectores regulados o cuando impactan a clientes.

Sin un linaje claro de los datos y documentación de las transformaciones aplicadas, estos sistemas se convierten en “cajas negras” que generan desconfianza tanto interna como externa.

Por último, la gobernanza propicia la escalabilidad de las iniciativas en inteligencia artificial. Empresas que han invertido en estructuras sólidas de datos pueden expandir sus iniciativas de IA más rápidamente y con mayor confianza, porque saben que sus fundamentos son sólidos.

Buenas prácticas para las empresas

Las organizaciones deben aprovechar las hojas de ruta establecidas por cada gobierno para la gestión de los datos. En el caso de las empresas colombianas, el “camino a seguir” es el establecido por el Ministerio de las TIC mediante el decreto 620 de 2020 donde habla de la Estrategia de Transformación Digital.

Ahora, veamos algunas prácticas que aportan a la gobernanza de datos.

Inventario y clasificación por prioridad

Las grandes empresas destacan la importancia de realizar un inventario sistemático que clasifique los datos según lo siguiente.

• Sensibilidad: segmentar los datos públicos, internos, confidenciales, restringidos, entre otros.
• Relevancia para el negocio: datos esenciales, importantes, útiles y por último los prescindibles.
• Calidad actual: Alta, media, baja o desconocida.

Esta clasificación permite priorizar recursos en los datos de mayor impacto estratégico.

Asignación clara de responsabilidades

Es muy probable que las pequeñas y medianas empresas no cuenten con un Chief Data Officer (CDO), un cargo directivo especializado en gestionar y sacar valor de los datos. Por ello, la recomendación es asignar un un “administrador de datos” por cada departamento.

Esta persona debe entender los procesos de negocio, tener autoridad para establecer estándares y documentar políticas claras sobre acceso y uso de información. La responsabilidad específica es más efectiva que la responsabilidad difusa.

Controles de calidad sistemáticos

Más que una “buena práctica”, los controles de calidad son un “no negociable”. La recomendación es implementar ciclos de validación en puntos críticos de entrada de datos (formularios, registros, importaciones) que identifiquen y corrijan errores antes de que contaminen el sistema.

Otra clave es definir métricas específicas: completitud, exactitud, consistencia y actualidad. Por último, Establezca procesos claros de corrección que especifiquen responsables, tiempos de resolución y métodos de verificación manual.

Es un enfoque estratégico, no solo técnico

La gobernanza de datos determina la capacidad de una empresa para competir, innovar y crear valor sostenible a partir de sus activos de información.

Si algo debemos tener claro, es que la implementación exitosa de inteligencia artificial no comienza con algoritmos sofisticados o infraestructura tecnológica avanzada, sino con fundamentos sólidos de calidad, trazabilidad y gobierno de datos.

La evidencia es contundente y prueba de ello es el estudio de la consultora Protiviti. Allí, se afirma que las organizaciones que invierten en gobernanza antes de implementar IA obtienen retornos tres veces mayores en sus proyectos de automatización.

Como reflexión final, es importante recordar que la inteligencia artificial sin gobernanza de datos es como construir un rascacielos sobre arena: puede lucir impresionante desde fuera, pero inevitablemente colapsará cuando enfrente las presiones reales del entorno empresarial.