En el entorno empresarial actual, marcado por la aceleración digital, la integración efectiva de IA y BI se ha convertido en un factor determinante para optimizar la toma de decisiones de forma ágil y segura. Una transformación impulsada por datos no solo genera nuevas oportunidades de negocio, sino que exige una gobernanza robusta y la protección de activos, pilares indispensables para garantizar un crecimiento sostenible en entornos altamente digitalizados. En este escenario, resulta imprescindible redefinir el enfoque estratégico para convertir la información en recursos de alto valor que refuercen la competitividad, asegurando al mismo tiempo la estabilidad y la capacidad de respuesta de las organizaciones.
En este sentido, el encuentro directivo impulsado por Strategy, “Transformación Data-Driven: Cómo integrar IA y BI para potenciar la escalabilidad empresarial”, y organizado por Dir&Ge, se centró en los retos que afrontan las compañías al avanzar hacia entornos más inteligentes y conectados. Además, se analizaron las mejores estrategias para integrar automatización avanzada, garantizando una operación flexible, segura y alineada con los objetivos corporativos. Los directivos coincidieron en que el verdadero desafío no está solo en incorporar nuevas tecnologías, sino en cómo desarrollar modelos de gobernanza flexibles, con una cultura organizativa resiliente y un liderazgo preparado para anticipar riesgos, asegurar la continuidad del negocio y aprovechar la disrupción digital como motor de productividad.
Agilidad, control y calidad en entornos Data-Driven
La integración de IA y la automatización de procesos ha multiplicado la capacidad de analizar y aprovechar información en tiempo real. Sin embargo, plantea un desafío estructural: cómo preservar la calidad, seguridad y trazabilidad del dato en ecosistemas cada vez más complejos. Para asegurar una gestión eficiente y alineada con los objetivos corporativos, resulta imprescindible establecer una gobernanza sólida y flexible que garantice control y coherencia estratégica.
“Los límites entre tecnología y análisis financiero son cada vez más permeables, señaló Unai Roldán, Head of Organizational Transformation de Grupo MASMOVIL. Aun así, el desafío radica en comprender a fondo, y de manera transversal, los modelos existentes y priorizar su aplicación en función del valor estratégico que generan”. Según él, es crucial que cada área desarrolle competencias tecnológicas básicas para asegurar la integridad y la calidad del dato, facilitando una toma de decisiones precisa y alineada con los objetivos corporativos. “La selección y priorización de proyectos de innovación debe basarse en un análisis riguroso del ROI, garantizando que la adaptación impulse un crecimiento sostenible y diferenciador, más allá de la actualización de herramientas tecnológicas”.
David Valladares, Account Executive de Strategy,subrayó que “uno de los principales desafíos en la evolución de la IA es controlar las denominadas alucinaciones, que pueden comprometer la fiabilidad de los resultados”. En este contexto, puso en valor el desarrollo de soluciones BI que incorporan capas semánticas capaces de contextualizar, filtrar y supervisar los datos antes de su procesamiento. Para el directivo, “este modelo no solo mitiga errores, sino que refuerza la seguridad, optimiza la agilidad operativa y preserva la integridad de la información en entornos automatizados”. Estas estructuras resultan determinantes para proteger activos estratégicos y garantizar la continuidad del negocio en ecosistemas basados en datos.
Por su parte, Cristina Bonal, Head of Customer Insights EMEA de Goodyear, resaltó la importancia de garantizar la calidad y trazabilidad del dato desde su origen, antes de que se integre en la operativa empresarial. “Una gestión eficaz de la información exige una apuesta decidida por parte del liderazgo y una implicación transversal de todas las áreas de la organización”, subrayó. Además, indicó que el verdadero valor de los datos no depende solo de su tratamiento tecnológico, sino de la capacidad de los profesionales para formular las preguntas adecuadas y extraer conclusiones relevantes: “formar a los equipos en pensamiento analítico y cultura del dato es clave para aprovechar el potencial de la automatización sin perder enfoque estratégico”.
Gobernanza y Adaptabilidad: ejes para la gestión de riesgos
Una visión única del dato, combinada con una capacidad ágil de adaptación, es fundamental para gestionar riesgos y preservar la integridad de los datos en entornos digitales dinámicos. Solo con estructuras bien definidas y flexibilidad operativa se puede proteger el valor de los activos, anticipar errores y garantizar que la información disponible respalde una toma de decisiones fiable y alineada con los objetivos estratégicos de la organización.
Para Ricardo Enríquez, Head of Quantum Technologies Team de Repsol, “es fundamental construir una estrategia de digitalización clara con KPIs transversales que alineen tecnología y negocio”. Destacó la importancia de analizar cómo los usuarios configuran sus herramientas digitales, ya que ofrece información clave para anticiparse sus necesidades y pueden guiar la transformación organizacional. Además, resaltó la creciente complejidad de los modelos IA, por lo que es crucial aplicar mecanismos de control interno y transparencia operativa para garantizar decisiones fiables en entornos automatizados. “En este escenario, la agilidad solo es viable si existe una hoja de ruta clara y una gobernanza del dato que permita equilibrar velocidad, seguridad y dirección estratégica”, aclaró.
Amaury Boulin, Supply Chain, Fleet, BI & Quality Director de Rentokil, destacó que “la agilidad en la toma de decisiones debe entenderse como un objetivo estratégico esencial”. En ese sentido, una estructura organizativa clara, con una responsabilidad definida del dato, es clave para optimizar los procesos empresariales. La gobernanza, señaló, se sostiene en la capacidad de mejorar continuamente la eficacia; sin este pilar, cualquier iniciativa pierde valor. Además, enfatizó la importancia de invertir en la formación continua de los equipos, incorporando el entrenamiento específico para cada modelo. “La verdadera transformación requiere que el talento esté preparado para acceder y utilizar la información con rapidez y seguridad”, indicó.
“La seguridad y privacidad de los datos van más allá del cumplimiento: impulsan una gobernanza que garantiza transparencia y responsabilidad en toda la organización”, señaló Pablo Blanco, Director de Riesgo Operacional y Seguridad de la Información | CISO de CBNK Banco. Resaltó que “la digitalización debe ser un motor para replantear las estructuras y dinámicas internas, fomentando la colaboración interdisciplinar y el empoderamiento de los equipos en la gestión del dato”. En este sentido, “la adaptabilidad se convierte en un activo estratégico que exige más que flexibilidad: requiere anticipación y capacidad para reconfigurar procesos y modelos de negocio en tiempo real”. Además, puso en valor la integridad del dato como pilar fundamental en la construcción de confianza, donde cada área asume un rol activo en la gobernanza para fortalecer la resiliencia y la competitividad.
El factor humano, motor de integración de IA y BI
La adopción de IA y BI están redefiniendo el rol del talento en las organizaciones, donde el equilibrio entre innovación tecnológica y la supervisión humana se vuelve un factor decisivo. Gestionar la transición efectiva requiere una cultura organizacional que integre la colaboración transversal como una ventaja competitiva, asegurando la calidad y confianza en los datos.
Para Miguel Ángel Sánchez, Iberia MIS Manager & Digital Transformation Program Director – People & Processes de Antalis, el principal desafío en la gestión de datos es definir con precisión las funciones y obligaciones en cada área. “La digitalización evoluciona hacia sistemas que toman decisiones de forma autónoma, lo que genera nuevos retos sobre la atribución de responsabilidad y la protección de la información”. En este escenario, destacó la importancia de combinar IA con un programa continuo de formación impulsa el desarrollo de modelos más intuitivos y efectivos, fortaleciendo la colaboración entre capacidades humanas y tecnológicas para una gestión estratégica y conjunta.
Israel García Real, Director de Aplicaciones y Operaciones IT. (Blackstone & Banco Santander) de Aliseda Inmobiliaria, destacó la importancia de reconocer y potenciar el valor diferencial que aportan las personas en un entorno donde la automatización avanza rápidamente. “Aunque la tecnología impulsa el cambio, una cultura integrada debe garantizar que el talento siga siendo el motor de decisión”. Asimismo, indicó que uno de los mayores retos en la adopción de IA radica en cómo se gestionan los agentes, según los distintos niveles de autonomía y responsabilidad que se le asignan. “La transición desde algoritmos más tradicionales a sistemas complejos exige repensar por completo los modelos de gestión y supervisión para asegurar un equilibrio eficaz entre tecnología y capital humano”, subrayó.
Rubén del Campo, Head of Advanced Analytics, AI and Data Monetization de Nationale-Nederlanden, puso en valor el papel de la tecnología como potenciador del talento. “Más allá de la digitalización, el desafío radica en integrar los modelos int
