La inteligencia artificial dejó de ser una promesa para convertirse en una realidad empresarial en Colombia. El 66 % de las compañías ya superó la etapa inicial de adopción de IA: un 41 % se encuentra en fase intermedia y un 26 % en nivel avanzado, según un estudio global de IDC encargado por Deel que incluyó a organizaciones del país.
La cifra confirma que la tecnología avanza. Sin embargo, detrás del entusiasmo por los algoritmos y la automatización emerge un desafío menos visible, pero determinante: la gobernanza de datos.
El mismo estudio revela que la implementación de IA se concentra en áreas técnicas: departamentos de TI e ingeniería (38 %) y equipos de análisis de datos (32 %). Esto sugiere que el debate ya no gira únicamente en torno a la capacidad tecnológica, sino a la forma en que las organizaciones gestionan su activo más estratégico: la información.
Mario Rugeles, Líder de Data en Endava Colombia explica, “Las organizaciones suelen usar los datos en dos niveles. El primero es el operativo: el uso de datos para soportar la operación del negocio, por ejemplo, en procesos como ventas, facturación e inventarios. El segundo es el estratégico, donde los datos se convierten en una ventaja competitiva al permitir anticipar la demanda, identificar patrones de comportamiento para comprender necesidades, segmentar clientes y orientar decisiones comerciales, o diseñar nuevos modelos de negocio. En este contexto, los avances en analítica de datos e inteligencia artificial tienen el potencial de ampliar y profundizar el uso estratégico de los datos”.
El problema surge cuando las compañías intentan implementar analítica de datos e inteligencia artificial sin tener madurez organizacional en gestión de información. En esa etapa surgen barreras críticas, tanto tecnológicas como de gestión: datos dispersos entre áreas, responsables y roles de gestión del dato no definidos, información sin los niveles requeridos de calidad y contexto, y controles de acceso inconsistentes. En un país donde un gran porcentaje del tejido empresarial está compuesto por micro, pequeñas y medianas empresas, la ausencia de estructuras formales de gestión de información amplifica estas brechas.
Ahí es donde entra la gobernanza de datos. Más que un concepto técnico, se trata de un modelo organizacional que establece reglas, responsabilidades y procesos para administrar la información de forma estructurada. Su propósito es claro: Asegurar que los datos se gestionen de forma consistente y confiable para habilitar su uso efectivo en la operación y la toma de decisiones.
El costo de mirar hacia otro lado
No contar con un modelo de gobernanza no implica ahorro, sino riesgos acumulados.
El primero es reputacional. Filtraciones de datos o usos indebidos de información pueden erosionar la confianza en un entorno donde los consumidores valoran cada vez más su privacidad.
El segundo es competitivo. Mientras unas empresas estructuran sus datos para alimentar modelos predictivos, otras siguen tomando decisiones basadas en intuición.
Y el tercero es operativo: reprocesos, inconsistencias en reportes y proyectos que se encarecen por fallas en la calidad de la información. Costos que no siempre se ven en el presupuesto inicial, pero que impactan directamente la rentabilidad.
Datos no estructurados y nuevos desafíos
El valor de la información ya no se concentra solo en las bases de datos corporativas: correos electrónicos, formularios abiertos, comentarios en redes sociales o documentos digitales extienden el universo de datos disponibles. La IA permite convertir ese volumen disperso en información útil para la toma de decisiones.
En paralelo, los agentes de IA están emergiendo como una nueva capa operativa: sistemas que orquestan tareas complejas y ejecutan acciones sobre la información (leer, clasificar, extraer, registrar y actualizar) con mínima intervención humana. Si bien esto representa una oportunidad para acelerar los procesos, también exige controles de calidad, seguridad y trazabilidad.
Para las empresas que buscan avanzar en analítica o escalar sus proyectos de IA, desde Endava se recomienda empezar por lo esencial: definir objetivos antes que herramientas, priorizar sistemas críticos y asumir que la gobernanza es una inversión de mediano plazo.
La conclusión es contundente: la gobernanza de datos no es un lujo corporativo. Es la infraestructura invisible que sostiene la competitividad digital. En Colombia, donde la transformación tecnológica avanza con rapidez, la pregunta ya no es si las empresas necesitan gobernanza de datos, sino cuánto tiempo pueden permitirse operar sin ella.
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