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¿Cómo empezó el Gobierno del dato?
El Gobierno del Dato o Data Governance, emergió a principios del siglo XXI, en un momento en que las organizaciones enfrentaban desafíos relacionados con la calidad, seguridad y cumplimiento normativo de sus datos. A medida que los datos se convirtieron en activos estratégicos, surgió la necesidad de establecer políticas, procesos y roles responsables para garantizar su precisión, disponibilidad y confidencialidad.
Desafío y percepciones del Data Governance
A pesar de su importancia, muchas organizaciones han visto la Gobernanza del Dato como un proceso impuesto por la regulación, lo que ha llevado a que esta práctica sea vista como compleja y costosa. Se percibe como una carga más que como una oportunidad de generación de valor. La resistencia al cambio cultural y la falta de comprensión de los beneficios a largo plazo contribuyen a esta percepción. Es decir, la falta de visibilidad inmediata del retorno de inversión han hecho que se perciba más como un costo que como una oportunidad.
Lecciones y buenas prácticas de la Gobernanza del Dato
En Berocam, hemos aprendido que el éxito en los programas de gobierno es posible y necesario, de hecho, la gobernanza del dato es un motor de valor.
Con una selección cuidadosa de casos de uso que realmente aporten valor, junto con frameworks simples y pragmáticos, y una gestión adecuada del cambio cultural que se requiere, conseguiremos sacar ese valor.
La importancia de los datos y su sinergia con la IA
Hoy en día, no hay dudas sobre el valor estratégico de los datos para las empresas; su gestión y análisis adecuados son esenciales para la toma de decisiones informadas e innovadoras. Pero la llegada de activos de inteligencia artificial ha cambiado las reglas del juego.
La IA ha transformado cómo se utilizan los datos, permitiendo la automatización de procesos, la personalización de experiencias del cliente y la optimización operativa. La combinación de Gobernanza del Dato con la gobernanza de la IA permite que las organizaciones sean más ágiles y competitivas en un entorno en constante cambio.
sto implica definir políticas claras, monitorizar el rendimiento de los algoritmos y garantizar que las decisiones automatizadas sean justas y equitativas, evitando sesgos. Este enfoque no solo protege a las organizaciones contra riesgos potenciales, sino que también fomenta la confianza en la IA, maximizando su valor y contribuyendo a la sostenibilidad del negocio.
Gobernanza de la Inteligencia Artificial
Así como es fundamental gestionar los datos, ahora también es crucial “gobernar” los activos de inteligencia artificial. A medida que las empresas adoptan soluciones de IA, es esencial establecer marcos de gobernanza que aseguren un uso ético y responsable de estas tecnologías, así como la calidad, transparencia y seguridad de los modelos utilizados.
Esto implica definir políticas claras, monitorizar el rendimiento de los algoritmos y garantizar que las decisiones automatizadas sean justas y equitativas, evitando sesgos. Este enfoque no solo protege a las organizaciones contra riesgos potenciales, sino que también fomenta la confianza en la IA, maximizando su valor y contribuyendo a la sostenibilidad del negocio.
La necesidad de un marco de gobernanza para la IA
Al igual que el Data Governance, la gobernanza de la IA contará también con un impulso regulatorio, que en este caso será de mayor alcance, afectando a todas las organizaciones. Así, por ejemplo, en nuestro caso, el 1 de agosto de 2024 entró en vigor el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, que será de cumplimiento obligatorio en dos años.
Esto obliga a todas las organizaciones a adaptar sus frameworks para garantizar que cumplen con las normativas vigentes, y que sus modelos de IA operan de manera transparente y ética.
Framework de Gobernanza de IA
La adopción de un framework de gobierno de la IA debe considerar diversas tipologías de activos que incluyen, como mínimo, modelos desarrollados internamente, activos que utilizan datos de la organización con modelos de terceros y software de terceros que integra IA en sus funciones.
Es crucial que las políticas y estándares definidas sean livianas, que aseguren el cumplimiento de la regulación sin frenar la innovación, y contemplen desde el inicio el alineamiento con la estrategia de negocio y los aspectos éticos, culturales y de sostenibilidad como requisitos fundamentales y decisivos.
Las oportunidades de la implementación de la Gobernanza de IA
Aunque la gobernanza de la IA puede parecer un reto complejo, su implementación representa una oportunidad para las organizaciones de fomentar la innovación responsable y reforzar la confianza de clientes y stakeholders. Aprovechar el impulso regulatorio también ayuda a garantizar que las empresas hacen un uso ético de las tecnologías, contribuyendo a la sostenibilidad del negocio.
El valor de la Gobernanza del Dato y de la IA
La Gobernanza del Dato sigue siendo esencial, pero la transición hacia la gobernanza de la IA marca un nuevo capítulo en la gestión empresarial. En Berocam, contamos con la experiencia necesaria para ayudar a nuestros clientes a implementar de manera efectiva estas iniciativas, maximizando el valor de sus datos y asegurando que los modelos de IA se utilicen de forma ética y conforme a la normativa.
Si estás interesado en saber más sobre la Gobernanza del Dato, le hicimos una pequeña entrevista a Juan José Alonso (Data Governance en Orange), un referente en el campo de la gestión de datos a nivel nacional.
