La evolución de la automatización, la inteligencia artificial y los nuevos modelos de gestión llevó a que el dato dejara de ser un insumo para reporting y pasara a convertirse en la infraestructura que permite automatizar, decidir mejor y escalar iniciativas de IA con impacto real en el negocio.
Las publicaciones más recientes del mercado convergen sobre una misma idea: el valor no proviene de acumular grandes volúmenes de información, sino de contar con datos confiables, integrados, contextualizados y preparados para alimentar decisiones, automatizaciones y nuevos modelos operativos.
IBM reportó que el 72% de los CEOs considera que los datos propios son clave para capturar valor de la IA generativa y que el 68% identifica como crítica la necesidad de contar con una arquitectura de datos integrada a nivel empresa. Al mismo tiempo, la mitad de las organizaciones reconoce que la velocidad de inversión tecnológica generó entornos fragmentados y difíciles de gestionar.
“La madurez organizacional todavía no avanza al mismo ritmo que la inversión. Aunque el discurso data-driven forma parte de la agenda de prácticamente todas las compañías, la mayoría aún no logró convertirlo en una capacidad madura. Persisten brechas entre la ambición y la ejecución: las organizaciones invierten en inteligencia artificial, automatización inteligente y analítica avanzada, pero todavía enfrentan dificultades para integrar datos, transformar procesos y medir el valor generado por estas iniciativas” menciona Eugenio Punti, Arquitecto en ENTA.
Activo estratégico: del dato para reportar al dato para decidir
La evolución del mercado puede analizarse también desde la forma en que cambiaron los proyectos de transformación dentro de las organizaciones.
Ana Laura Siczkowski; gerente especializada en ENTA observa este cambio de manera concreta: «Si miramos algunos años atrás, el foco de los proyectos estaba puesto principalmente en los pasos de los procesos: qué tareas automatizar. Los datos aparecían más como un insumo operativo, algo que tenía que estar disponible para que el flujo funcione, pero no como un eje central del diseño de la solución.»
Y agrega: «Hoy ese enfoque cambió. Antes de definir qué automatizar, se analiza la información: cómo se genera, qué calidad tiene, cómo circula entre sistemas y qué decisiones necesita soportar. El dato deja de ser soporte y pasa a ser un factor que define el alcance y el valor de cada solución.»
“Concuerdo. Esta evolución coincide con una de las principales conclusiones que venimos observando en el mercado. Los datos no alimentan únicamente herramientas de BI o reporting. También impulsan copilots, agentes inteligentes, modelos predictivos, búsquedas semánticas, automatizaciones adaptativas y sistemas de decisión. En muchos de los proyectos que hoy acompañamos, el primer trabajo no pasa por construir un tablero o corregir información al final del proceso, sino por revisar cómo se registra el dato en los sistemas de origen. Esa reingeniería permite que la información nazca correctamente y pueda ser utilizada de forma consistente por automatizaciones, modelos de inteligencia artificial y procesos de decisión en toda la organización» agrega Eugenio.
Automatización, IA y una nueva exigencia para los datos
La inteligencia artificial aceleró un fenómeno que venía desarrollándose: el valor del dato quedó directamente vinculado a su capacidad para generar acciones.
“Las organizaciones avanzan hacia modelos donde la información no se limita a describir lo que ocurrió, sino que participa activamente en recomendaciones, alertas, decisiones y acciones automáticas dentro de los procesos de negocio” afirma Eugenio.
Deloitte identifica esta evolución como el paso desde la experimentación hacia el escalado empresarial de la IA, mientras que MIT Sloan Management Review plantea una transformación aún más profunda: el diseño de arquitecturas de decisión inteligentes que combinan automatización y criterio humano.
Sin embargo, este avance tiene una condición fundamental.
“A medida que las iniciativas avanzan en complejitud o en impacto en la operación la dependencia de datos confiables es aún mayor, por ejemplo, en sistemas de predicción de demanda o de stock. Sin información consistente, completa y actualizada, estas soluciones directamente no son viables» concluye Ana.
La conversación no pasa solamente por incorporar tecnología. También implica garantizar que la información que alimenta esos sistemas sea consistente, trazable y útil para el negocio.
El costo invisible de la fragmentación
Uno de los problemas más frecuentes que enfrentan las organizaciones es la dispersión de información entre múltiples plataformas.
ERP, CRM, sistemas financieros, aplicaciones logísticas y herramientas específicas de distintas áreas suelen convivir dentro de un mismo ecosistema tecnológico. Cada sistema resuelve necesidades particulares, pero no siempre comparte una lógica común de información. El resultado suele traducirse en inconsistencias, retrabajos y dificultades para construir una visión integral de la operación.
Ana lo explica con un ejemplo habitual en muchos proyectos: «¿Qué pasa cuando esos sistemas manejan información distinta? ¿O cuando necesito buscar un artículo en el stock (en un WMS) y no logro vincularlo con la compra al proveedor (en un ERP) porque tienen distintos identificadores? Todo ese tiempo perdido tiene un costo.»
«Una parte significativa de las organizaciones reconoce haber quedado con arquitecturas fragmentadas como consecuencia de la velocidad de adopción tecnológica de los últimos años. Sin embargo, no siempre se trata únicamente de incorporar nuevas tecnologías. Muchas veces responde a la propia evolución del negocio: las empresas crecen, cambian sus procesos, incorporan nuevas operaciones y la información que necesitan para gestionar deja de ser la misma. A eso se suma el crecimiento exponencial del volumen de datos, que vuelve cada vez más complejo construir una visión integrada de la organización. En nuestros encuentros con CIOs de grandes compañías, la discusión actual se está desplazando desde el almacenamiento hacia la integración, el contexto y la capacidad de utilizar la información de manera consistente en toda la organización», agrega Eugenio.
Gobernar datos para escalar valor
Además de ordenar, estructurar y velar por la calidad del dato, otra de las tendencias relevantes es la evolución del concepto de gobernanza.
“Históricamente, el gobierno del dato fue percibido como una función de control orientada al cumplimiento de políticas y estándares. Hoy el mercado comienza a entenderlo como una capacidad necesaria para escalar en iniciativas de automatización, inteligencia artificial y toma de decisiones”, menciona Eugenio.
Desde la experiencia de proyectos, Ana destaca que esta discusión comienza mucho antes de la tecnología. «Ahí empiezan a tomar forma aspectos como la definición de un dato único, los criterios de calidad, los responsables de la información y las reglas de uso.»
Sin embargo, para que esas definiciones tengan impacto, primero es necesario entender qué información necesita realmente la organización y para qué la necesita.
«El primer paso es entender el negocio: qué hace la organización, cómo lo hace y, sobre todo, para qué. Muchas veces los datos ya existen, pero no están alineados a un objetivo claro, están dispersos e incluso llegan a descartarse. El siguiente paso es averiguar qué preguntas necesitamos responder. A partir de esa definición, se empieza a clarificar qué problemas se quieren resolver.»
A medida que las organizaciones avanzan en este proceso, la gobernanza comienza a vincularse con la capacidad de generar información confiable y útil para el negocio. Contar con criterios compartidos sobre los datos facilita la colaboración entre áreas, reduce inconsistencias y permite construir una visión común de la operación.
Ana también destaca que el trabajo no termina en la organización de los datos. «En paralelo, es fundamental trabajar sobre la adopción: acercar los datos a los usuarios en el contexto de sus decisiones, simplificar el acceso y asegurar que sean útiles.»
La gobernanza deja entonces de ser una práctica asociada exclusivamente al control para convertirse en una capacidad que facilita la adopción, la escalabilidad y el aprovechamiento efectivo de los datos dentro de la organización.
Datos para operar el negocio
Eugenio afirma que el valor ya no está en el dashboard como producto final. El valor aparece cuando la información activa recomendaciones, automatizaciones, decisiones y acciones concretas.
«Cuando el dato se vuelve accesible y confiable, cambia la forma de trabajar: las decisiones dejan de depender exclusivamente de la intuición o la experiencia individual y pasan a apoyarse en evidencia. Porque el valor no está en tener datos disponibles, sino en lograr que se transformen en acciones concretas» complementa Ana.
La capacidad de transformar información en decisiones se está convirtiendo en uno de los principales diferenciales competitivos de las organizaciones.
La nueva generación de valor basada en datos
Después de más de una década de evolución tecnológica, la conversación cambió. Hoy el dato no compite por un lugar en un tablero de indicadores. Compite por un lugar en el centro de cada decisión, cada automatización y cada iniciativa de inteligencia artificial. Una transformación que redefine la manera en que las organizaciones generan valor y construyen ventajas competitivas sostenibles.
En ENTA ayudamos a las organizaciones a identificar oportunidades de mejora, construir capacidades de gestión de datos y diseñar estrategias que conecten tecnología, información y objetivos de negocio para generar valor sostenible.
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