Las empresas chilenas enfrentan una encrucijada: mientras la regulación y la tecnología avanzan, muchas organizaciones aún toman decisiones estratégicas basadas en la intuición, dejando de lado la información concreta que ya poseen. Así lo plantea Alejandro Inzunza, founder y CEO de CyneAI, quien advierte que la falta de una gobernanza de datos sólida no solo expone a riesgos legales y reputacionales, sino que también limita la competitividad futura.
GOBERNANZA DE DATOS EN CHILE: ENTRE LA REGULACIÓN Y LA INTUICIÓN
Inzunza describe un panorama heterogéneo en el país. Sectores como la banca y los seguros han debido adoptar estructuras de datos robustas por exigencia normativa. Sin embargo, en áreas productivas o ligadas a commodities, el valor de ordenar la información aún no se percibe con claridad. “Muchas empresas sienten primero la presión por incorporar nuevas tecnologías y luego descubren los problemas de gobernanza”, señala. Al comenzar a trabajar con ellas, aparecen inconsistencias: datos incompletos, respuestas contradictorias para una misma pregunta o ausencia de trazabilidad. Para Inzunza, todavía no se puede hablar de un grado sólido de madurez; muchas compañías están recién “ordenando la casa”.
EL DATO COMO ACTIVO ESTRATÉGICO
Históricamente, los datos se gestionaban desde áreas técnicas u operativas, y las decisiones ejecutivas se apoyaban en gran medida en la intuición. Inzunza explica que hoy existe una mayor comprensión de que el dato es un activo estratégico, especialmente con el auge del Big Data. Contar con información de alta calidad permite validar hipótesis, mejorar la experiencia del cliente, aumentar la productividad y reducir riesgos. Las organizaciones buscan volverse “data driven”, dejando atrás las decisiones basadas en corazonadas. Este cambio, sin embargo, no es solo técnico: implica una transformación cultural que debe ser liderada desde la alta dirección.
RIESGOS DE INCORPORAR INTELIGENCIA ARTIFICIAL SIN GOBERNANZA
Inzunza advierte que casi ninguna empresa incorpora inteligencia artificial con una gobernanza de datos completamente definida desde el inicio. Lo habitual es probar la tecnología, ver que funciona y solo entonces comprender que es necesario ordenar los datos. Pero adoptar IA exige una transformación más profunda, que incluye cambios culturales y de procesos. Si esto no ocurre, los resultados son ineficientes, aparecen pilotos aislados, falta de credibilidad interna y problemas de adopción. La diferencia entre una implementación estratégica y otra improvisada es enorme, y los riesgos legales y reputacionales se multiplican cuando no hay trazabilidad ni control sobre los datos utilizados por los algoritmos.
DESAFÍOS ANTE LA NUEVA LEY DE PROTECCIÓN DE DATOS
La nueva legislación chilena sobre protección de datos personales representa un avance importante. Inzunza lamenta que muchas empresas no hayan descubierto antes el valor de una buena gobernanza más allá de la obligación legal. “Ordenar años de información desestructurada requiere un esfuerzo significativo”, afirma. La gestión de datos debe abarcar todo su ciclo de vida: creación, almacenamiento, transformación, uso, intercambio y eliminación. Las organizaciones que hoy están quedando al debe son aquellas donde los ejecutivos todavía no perciben que esta transformación es indispensable para competir en el futuro.
EL ERROR COMÚN: DATOS COMO SUBPRODUCTO
Para Inzunza, el principal error es seguir considerando los datos como un subproducto aislado del negocio. Cuando se dice que “el algoritmo no funciona”, en realidad el problema suele estar en la calidad y estructura de los datos. Este enfoque equivocado genera inversiones ineficientes y soluciones que no logran escalar.
CAMBIO CULTURAL: MÁS ALLÁ DE LA TECNOLOGÍA
La adopción exitosa de nuevas tecnologías depende, al menos en un 50%, del cambio cultural y de procesos, más que de los algoritmos mismos. Inzunza subraya que este cambio debe involucrar a todas las áreas de la organización. Los trabajadores enfrentan el desafío de dejar de ser analfabetos digitales en muy poco tiempo, lo que genera incertidumbre y resistencia. Integrar a todos los actores es clave para que las automatizaciones se utilicen realmente, los pilotos escalen y se genere valor. A nivel ejecutivo, muchas decisiones ahora podrán tomarse con evidencia y no únicamente con intuición, lo que modifica dinámicas de poder y exige nuevas competencias.
VENTAJA COMPETITIVA O ESTÁNDAR MÍNIMO
Inzunza reflexiona sobre el futuro: las ventajas competitivas son siempre transitorias. Las organizaciones que logren antes una buena gobernanza de datos podrán tomar mejores decisiones y desarrollar modelos más precisos mientras el resto se pone al día. No obstante, llegará un momento en que esto dejará de ser una ventaja y pasará a ser un estándar mínimo para competir. Las empresas que no se adapten a tiempo probablemente no podrán sostenerse en igualdad de condiciones.
Nota del Editor: Fotografía referencial generada por Inteligencia Artificial.
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