Garantizar que el dato que alimenta los sistemas inteligentes sea trazable y confiable implica abordar uno de los principales desafíos en las infraestructuras organizacionales: la falta de estandarización en la definición de la información. En entornos complejos, una misma métrica puede interpretarse de forma distinta según su uso. Esta inconsistencia no solo introduce divergencias operativas, sino que, en el contexto de la IA, también condiciona la capacidad de generar resultados coherentes, comparables y utilizables a escala organizativa.
Para Santiago Cabrera, Account Executive de Strategy, la resolución de este problema no es incremental, sino estructural, y requiere intervenir en el nivel donde se define el significado del dato. En el encuentro “Una verdad, múltiples fuentes: cómo la gobernanza del dato y la IA unifican la información”, subrayó la importancia de incorporar una capa semántica universal, ubicada por debajo de cualquier fuente de datos y que actúe como un nivel de normalización previo al consumo por parte de la IA.
Desde Strategy, esta capa, denominada Mosaic, permite alinear negocio y tecnología en una definición única y consensuada de cada KPI. De este modo, la IA opera sobre una única versión de la verdad, con criterios homogéneos, lo que refuerza la consistencia de los resultados y garantiza que cada respuesta pueda ser auditada y trazable hasta su origen con precisión operativa.
