Los modelos de gestión de datos se han consolidado como un pilar estratégico en los procesos de transformación empresarial, especialmente en entornos cada vez más dinámicos y exigentes. La incorporación de IA y analítica avanzada permite disponer de una visión más precisa, conectada y predictiva de la información crítica, facilitando decisiones ágiles y basadas en evidencia. No obstante, la integración de las arquitecturas tecnológicas en toda la cultura organizacional plantea grandes desafíos en materia de escalabilidad, gobernanza y alineación con los objetivos corporativos. El reto no está únicamente en adoptar nuevas capacidades, sino en cómo estructurar una cultura del cambio sostenible, que garantice efectividad, seguridad y rentabilidad en mercados cambiantes.
Para abordar la innovación desde una perspectiva estratégica y operativa, el encuentro directivo impulsado por Strategy, “Transformando la Gestión de Datos con IA y Analítica Avanzada”, organizado por Dir&Ge, analizó las prácticas más eficaces en la integración de tecnologías avanzadas en los modelos de gestión, así como su impacto en la resiliencia y competitividad empresarial. Además, destacó la capacidad de convertir información en iniciativas de valor como un factor diferencial para sostener el crecimiento y asegurar una transformación eficiente.
Estrategia, adopción y gestión organizativa de la IA
La adopción de IA en la gestión de datos exige más que una inversión en nuevas tecnologías: requiere una estrategia definida y una gestión organizativa capaz de acompañar su implantación. Más allá de su potencial técnico, el valor de la IA depende de su capacidad para integrarse en los procesos clave de la organización y consolidarse como parte de su cultura, aportando ventajas competitivas reales y sostenidas.
Francesca Laurie, Customer Success Director Europe, Middle East, Turkey & South Africa de Strategy, destacó que la gestión efectiva de la IA debe integrarse en la operativa diaria de la empresa, definiendo claramente su ámbito de aplicación y gobernanza. “Una infraestructura tecnológica transversal que conecte las diferentes herramientas, garantizando una experiencia de uso segura y fluida, y unificando los datos en una plataforma única, facilita una visión integral y coherente para la toma de decisiones”. Además, recordó que la automatización de tareas rutinarias libera los recursos y el talento para que estos pueden reorientarse hacia la innovación.
«Una de las principales barreras en la adopción de IA en las empresas reside en que, con demasiada frecuencia, se aborda desde una perspectiva táctica orientada a la reducción de costes, sin una reflexión estratégica previa sobre su capacidad real para generar valor y transformar el modelo de negocio», señaló Francisco Javier Martín Coteño, Global IT CX Manager, Service Desk Manager & End User Services Site Lead Iberia and Denmark de CNH Industrial: “La clave está en estructurar una hoja de ruta clara, acompañada de una fase de descubrimiento y validación que permita identificar áreas donde la IA aporte valor real”. Además, subrayó la importancia de implicar al usuario desde el inicio del proceso, para asegurar una integración eficaz y maximizar su impacto en la operativa diaria.
Por su parte, Juan Carlos Peña, Chief Digital Officer (CDO) de Cash Converters, destacó el valor de aplicar modelos OKR (Objectives and Key Results) como marco de gestión para vincular las iniciativas de IA a objetivos estratégicos concretos, movilizar indicadores clave y asegurar una integración alineada con las prioridades empresariales. “Un modelo de gestión en el que todos los equipos contribuyen en función de sus objetivos estratégicos, alineados con los márgenes de contribución, permite estructurar proyectos con mayor proyección y priorizar aquellos que garantizan un retorno tangible y sostenible para la organización”, explicó.
Valor del dato, analítica y gobernanza para IA
La capacidad para extraer valor de la IA depende fundamentalmente de la calidad, accesibilidad y gobernanza de los datos. La implementación de modelos avanzados de analítica requiere asegurar la fiabilidad del dato y establecer marcos de control sólidos que conviertan la información en un activo estratégico, capaz de anticipar escenarios y acelerar decisiones empresariales.
En este sentido, José Ignacio Suñé, Jefe de Área de Servicios y Mantenimiento Centro de Ingesan, resaltó que la permeabilidad y la calidad del dato resultan esenciales para asegurar su fiabilidad y utilidad en la toma de decisiones. Destacó además que, «aunque el dato por sí mismo no da valor ni modifica el criterio de juicio en la toma de decisiones, su correcta interpretación y gobernanza permiten evaluar de manera rigurosa diferentes escenarios, aportando una perspectiva más amplia y fundamentada”. Así, el dato se convierte en un activo estratégico que, gestionado con transparencia y precisión, fortalece la capacidad de anticipación y la resiliencia organizativa frente a la complejidad del entorno empresarial actual.
“La IA tiene el poder de ampliar las capacidades de la organización -indicó Miguel Ángel Domínguez, Gerente del Canal Ecommerce y Estrategia CRM de Grupo Prisa-, pero para maximizar su impacto es fundamental unificar y gestionar el dato de forma integral, transformando los indicadores estáticos en métricas tácticas y predictivas mediante analítica avanzada”. Además, señaló que la IA debe entenderse como un asistente que potencia la labor del talento, no como un sustituto, y que el pensamiento crítico continúa siendo esencial para asegurar decisiones estratégicas acertadas y aprovechar plenamente el valor que esta tecnología ofrece.
Asimismo, Javier Martínez Martín, Corporate Chief Data Officer de Codere, subrayó la relevancia de contar con datos estructurados, una gobernanza robusta y criterios definidos para asegurar decisiones objetivas y coherentes. “Una formación integral, desde el liderazgo y en todos los niveles de la organización, resulta fundamental para potenciar las capacidades analíticas y liberar el máximo valor estratégico”, afirmó. Además, resaltó que, más allá del interés en la IA generativa, su auténtico poder radica en alinear su implementación con la visión y objetivos corporativos, traduciendo esa alineación en tecnología y competencias que impulsen resultados tangibles y sostenibles.
Cultura, comunicación y formación para el éxito de la IA
Una cultura organizativa orientada a la colaboración, el aprendizaje constante y la comunicación efectiva resulta esencial para abordar los retos que plantea la integración de nuevas tecnologías en la gestión de datos. Estos elementos facilitan la adaptación y el compromiso de los equipos, condiciones indispensables para que la transformación tecnológica se consolide.
Para Christopher Tapia, Global Procurement Lead for Business Platforms-Digital & Technology de Roche, “la formación integral y transversal de todos los equipos resulta esencial para mitigar riesgos y disipar falsas percepciones sobre la tecnología”. Resaltó la importancia de vincular la adopción tecnológica con los objetivos estratégicos, tanto desde una perspectiva de individuo como operativo, hasta una visión global de negocio, y mantener una comunicación constante que involucre a todos los niveles. Según el directivo, es fundamental identificar las áreas clave para desarrollar un mapa de implementación de soluciones avanzadas que permitan anticiparse a la demanda y planificar iniciativas con un retorno claramente definido”.
Por su parte, Raquel Jorge, Directora de TI de American Tower, subrayó la importancia de impulsar espacios formales e informales dentro de la organización donde se compartan casos prácticos y lecciones aprendidas, fomentando así una cultura de aprendizaje continuo. “Este intercambio dinámico no solo facilita la adaptación al cambio, sino que también promueve la colaboración transversal, fortaleciendo la capacidad de la empresa para innovar y responder con agilidad a los retos del mercado español”, afirmó. Además, resaltó que la adopción de la IA está todavía en etapas iniciales y demanda un compromiso más decidido para avanzar siendo conscientes de sus riesgos. “Si bien la IA impacta transversalmente en toda la organización, su implementación debe abordarse con rigor y cautela, combinando creatividad y control del dato para maximizar su rentabilidad”.
Para Miguel Amérigo, Jefe Corporativo de I+D e Innovación de OHLA, el entorno actual exige un compromiso significativamente más profundo de los usuarios en la implementación de la IA, en comparación con otras tecnologías. En este contexto, una comunicación transparente y constante resulta esencial para comprender plenamente su impacto, compartir aprendizajes y fomentar una cultura de adaptación continua. Además, en la gestión del dato, el factor humano seguirá siendo determinante, asegurando que su uso se mantenga alineado con los objetivos estratégicos de la organización y facilite la toma de decisiones basadas en información fiable y contextualizada.
“El verdadero desafío -resaltó Francesca Laurie– radica en conectar eficazmente la IA con el usuario final, asegurando que su adopción genere un impacto tangible en la operativa diaria”. Para ello, la integración de la tecnología debe diseñarse como un apoyo funcional que simplifique y potencie los procesos de análisis, facilitando su implementación según los objetivos estratégicos de las organizaciones.
Los directivos coincidieron en que la aplicación de IA y analítica avanzada solo genera valor cuando se integra de forma ágil, escalable y alineada con los objetivos corporativos, sobre una base de datos estructurados, fiables y bien gobernados. Sin esa solidez, la toma de decisiones estratégicas se debilita. Asimismo, destacaron que el verdadero impacto llega cuando la tecnología se convierte en un facilitador para las personas, impulsando una cultura de adopción, conocimiento compartido y retorno medible, que permita acelerar resultados y reforzar la competitividad empresarial.
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