La aceleración en la generación y consumo de datos ha consolidado un reto estructural en las organizaciones: transformar grandes volúmenes de información en decisiones coherentes y alineadas con la estrategia. En un contexto donde los entornos tecnológicos evolucionan más rápido que los modelos organizativos, persisten fragmentaciones que generan interpretaciones divergentes del dato, afectando directamente a la eficiencia operativa y a la gestión del riesgo. La creciente adopción de IA amplifica tanto el potencial como las vulnerabilidades de estos ecosistemas, situando la calidad, la trazabilidad y la interpretación del dato como factores críticos para sostener la confianza.
Cómo evolucionar hacia modelos en los que el dato actúe como un activo estratégico fue el eje central del encuentro impulsado por Strategy “Una verdad, múltiples fuentes: cómo la gobernanza del dato y la IA unifican la información”, organizado por Dir&Ge. Los directivos analizaron los modelos necesarios para integrar arquitecturas complejas y coincidieron en la necesidad de garantizar una gobernanza efectiva, así como de construir una cultura organizativa capaz de interpretar el dato de forma homogénea, alineando las capacidades tecnológicas con los objetivos de negocio.
Del dato fragmentado al activo estratégico
La consolidación del dato como palanca competitiva exige superar la fragmentación estructural y establecer criterios comunes que conecten información, contexto y decisión en toda la organización.
Juan Carlos González Cruz, Director de Proyectos y Servicios TIC de Grupo Eulen, subrayó que es prioritario desarrollar capacidades internas que permitan interpretar el dato desde negocio, trasladando conocimiento técnico a todas las áreas de la organización. La información debe ser comprensible y aplicable en la toma de decisiones. Además, destacó la necesidad de reforzar la formación interna para reducir dependencias externas y asegurar autonomía en el uso del dato en entornos complejos y cambiantes, especialmente en estructuras descentralizadas.
Santiago Cabrera, Account Executive de Strategy, puso de relieve el papel de las capas semánticas como elemento estructural para integrar sistemas heterogéneos sin intervenir en los entornos críticos. La organización gana escala cuando el dato se interpreta de forma consistente con independencia de su origen. Añadió que la definición de reglas de negocio en una capa intermedia permite ordenar la complejidad sin frenar la evolución tecnológica en la organización, manteniendo coherencia operativa.
Para Berta Aramburu, Head of Innovation Laboratories de Moeve, es fundamental estructurar el dato como condición para sostener su valor en el tiempo. El crecimiento del volumen de información pierde eficacia sin un orden operativo que permita su explotación continua. Además, destacó que la trazabilidad se convierte en un factor decisivo para garantizar que el dato conserve utilidad más allá de su generación inicial en contextos analíticos exigentes, especialmente en entornos donde conviven múltiples fuentes.
Gobernanza y cultura: el equilibrio que define el valor
El avance hacia modelos de datos más abiertos exige un equilibrio entre acceso, control y alineamiento cultural, donde la gobernanza actúa como elemento articulador entre tecnología y negocio.
Pablo Blanco, Director de Riesgo Operacional y Seguridad de la Información – CISO de CBNK Banco, subrayó la gobernanza como el marco que permite traducir el dato en un lenguaje común para la organización. Vincular la interpretación del dato a los objetivos de negocio resulta clave para evitar lecturas fragmentadas que deterioren la calidad de las decisiones. Además, señaló que la consistencia en los criterios de uso refuerza la confianza en los sistemas analíticos en toda la organización, especialmente en entornos complejos.
Por su parte, David Sanz Bascuas, Head of Corporate Business Intelligence de Logista, enfatizó la necesidad de consolidar una cultura corporativa en la que las reglas de negocio y el dato operen de forma integrada. La coherencia entre áreas funcionales resulta determinante para evitar disfunciones entre tecnología y operación. Añadió que la democratización del dato solo genera valor cuando existe un entendimiento compartido de su propósito dentro de la organización y de su impacto en la estrategia global de negocio.
Para Yvonne Gala, Directora de Data de Iberia Express, es necesario vincular la gobernanza con la alineación efectiva entre equipos, indicadores y estrategia corporativa. La proximidad entre negocio y data facilita una lectura más homogénea de la información y mejora la calidad de las decisiones. Además, destacó el papel de la formación continua como elemento que acelera la adopción de modelos basados en datos en todos los niveles organizativos, reforzando la cohesión interna y la operativa global.
IA, confianza y control en entornos de decisión avanzados
La incorporación de IA en los procesos de decisión introduce nuevas exigencias en términos de validación, trazabilidad y definición del rol humano dentro de la organización.
Pedro Sánchez Álvarez, Digital & Analytics Director de Cbre, puso de relieve la validación del dato como nuevo eje crítico en un entorno donde la generación de información se acelera de forma constante. Asegurar su fiabilidad en tiempo real se convierte en una condición imprescindible para sostener la calidad de las decisiones. Además, afirmó que el control del dato gana relevancia a medida que aumenta la automatización de los procesos en todas las áreas operativas.
Jesús Rodríguez Peña, Head of Artificial Intelligence at Prosegur CASH de Prosegur, resaltó la importancia de preservar el rol del decisor como figura central en la cadena de valor del dato. Subrayó que el conocimiento de las fuentes y la capacidad de validación siguen siendo esenciales para garantizar la coherencia estratégica. La supervisión humana actúa como garantía de alineamiento entre resultados analíticos y objetivos corporativos en entornos cada vez más automatizados y distribuidos.
Jaime Sánchez Gallego, Director Global de Estrategia y Gestión de Innovación de Iveco, enfatizó el valor del criterio humano en entornos altamente automatizados. La capacidad de integrar experiencia, intuición y contexto operativo marca la diferencia en la toma de decisiones complejas. Además, señaló que la interpretación cualitativa del dato adquiere mayor relevancia cuando la información cuantitativa no es suficiente por sí sola para orientar decisiones de negocio en escenarios de alta incertidumbre operativa.
En este sentido, Santiago Cabrera puso de relieve la necesidad de reforzar la trazabilidad a lo largo de todo el ciclo del dato y a medida que la IA gana protagonismo en la toma de decisiones. Garantizar la conexión entre origen, transformación y uso del dato se convierte en un requisito clave para escalar modelos de IA con consistencia estratégica.
Los directivos coincidieron en que la generación de valor sostenible a partir del dato depende de la integración efectiva entre gobernanza, cultura organizativa e IA, asegurando coherencia entre sistemas, procesos y decisiones estratégicas.
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