En este artículo, analizamos cómo diseñar una estrategia de gobierno de datos para inteligencia artificial, moderna y escalable, clave para que la IA genere valor real. Un enfoque práctico para alinear datos, negocio e IA de cara a 2026.
“Este año queremos potenciar los casos de uso de IA”, probablemente sea una de las demandas más repetidas a las áreas de datos. No importa la industria ni el tamaño de la empresa. El negocio quiere ver el retorno de las inversiones que hizo en IA. Y no está mal que así sea. Hay algo que tiene que quedar claro: implementar una estrategia de gobierno de datos sólida es el único camino para que la inteligencia artificial pase de ser una promesa a un motor de ingresos reales en 2026.
Hace unos 15 años, cuando se empezó a hablar de gobierno de datos, el foco estaba puesto en el control. Quizás, de allí —en parte—venga la resistencia que el tema arrastra hasta el día de hoy.
Corrió mucha agua bajo el puente. En 2026 el foco de cualquier estrategia de gobierno tiene que estar en habilitar a las personas y en permitir a las organizaciones ser más ágiles y más rápidas.
Para echar un poco de luz a este desafío, a continuación, resumimos los diez puntos que recomendamos tener en cuenta para diseñar la estrategia de gobierno de datos.
1. El valor del dato como activo estratégico para la IA
Sí, sabemos que es algo que repetimos desde hace años. Pero, bajemos la idea a tierra y respondamos estas preguntas:
- En los próximos 18-24 meses, ¿qué resultados de negocio deberían habilitar nuestros datos?
- La IA y las automatizaciones, ¿cómo transformarán las necesidades de datos de la empresa?
- ¿Qué productos o servicios de datos van a necesitar los stakeholders?
Una respuesta clara a estas preguntas, nos ayudará a ubicar al gobierno de datos en un lugar que sea un acelerador para el negocio. Tengamos en cuenta que las reglas deben estar para facilitar el trabajo, no para frenarlo.
2. El gobierno de datos debe ser escalable
La estrategia de gobierno de datos debe dejar en claro cómo se toman y ejecutan las decisiones. A modo de guía, un modelo exitoso debe combinar:
- Sponsorship del C-Level (CDAO, CISO, CIO).
- Un consejo de gobierno central.
- Equipos de gestión basados en dominios y champions de datos en las unidades de negocio.
- Flujos de trabajo automatizados para excepciones y escalaciones.
Implementar una estructura escalable es entender que el gobierno de datos no se trata de imponer controles, sino de democratizar la responsabilidad. Cuando los procesos de decisión son claros y los flujos están automatizados, las personas responsables por los datos surgen de forma natural en las áreas de negocio. De esta manera, la estrategia deja de ser un documento estático para convertirse en el tejido conectado que permite que el valor de los datos crezca al mismo ritmo que la empresa.
3. Cómo identificar y priorizar dominios de datos críticos
Los dominios son formas de agrupar la información de una empresa a partir de su significado o de la función que cumplen para el negocio.
En teoría parece algo simple, pero en la práctica es muy complejo de hacer (hemos trabajado con clientes que tardaron años en llegar a acuerdos en este punto). Es muy común que haya dificultades para definir los dominios de datos, pero no hay que desesperarse, hay que ocuparse.
Con la transformación digital, la estructura de dominios parece un objetivo cada vez más difícil de alcanzar. Entonces, recomendamos empezar por identificar los más críticos a partir de estos criterios:
- Valor de negocio y contexto del área temática.
- Exposición regulatoria.
- Impacto operativo.
- Madurez para IA/ML y requisitos de productos de datos.
A partir de esta priorización, podremos enfocar el esfuerzo en aquellos datos que tengan más valor y más riesgo.
4. Adaptar las políticas a la era de la IA
Las políticas de datos tradicionales no se diseñaron para un mundo en el que la IA generativa es una pieza clave del negocio. Por tal motivo, en 2026 la estrategia de gobierno debe prestar especial atención a:
- Los requisitos y la procedencia de los datos para entrenar los modelos de IA.
- Los estándares de IA responsable y ética.
- La transparencia en las decisiones automatizadas (auditabilidad y explicabilidad).
- Las políticas de uso de datos sintéticos, la minimización y la retención de datos.
Tengamos en cuenta que contar con políticas modernas y claras reduce la ambigüedad y evita cuellos de botella.
5. Fortalecer la propiedad de los datos y la gestión por dominios
La responsabilidad es el pilar más importante de la política de gobierno de datos exitosa. Es el negocio quien debe abrazar este reto, por eso, para pensar esto recomendamos tener en claro:
- La asignación de propiedad de dominio (Data Owners) clara para los datos prioritarios.
- Definición de roles de gestión (Data Stewards) para metadatos, calidad, acceso y compliance.
- Dar a las personas encargadas de la gestión las herramientas, la capacitación y la autoridad para decidir.
- Dejar documentado por escrito quién hace qué en situaciones clave. Una buena opción para eso es explorar las matrices RACI (Responsible, Accountable, Consulted, Informed por sus siglas en inglés).
La clave, es que la responsabilidad esté integrada en el negocio y no aislada en el departamento de TI.
6. Gestión de metadatos: el secreto del self-service
El —tan anhelado— self service y el consumo de los productos de datos dependen de una buena gestión de los metadatos. Es decir, si la persona usuaria de negocio no puede encontrar, entender y confiar en el dato por su cuenta, la promesa de la autonomía quedará solo en eso, en promesa.
Por lo tanto, en 2026, recomendamos enfocarse en:
- Monitorear la calidad de datos en tiempo real mediante machine learning.
- Capturar linaje y catalogación centralizada de forma automatizada.
- Contar con capas semánticas para IA y analítica.
- Automatizar las políticas vinculadas a los metadatos, de forma que la clasificación dicte las reglas de acceso.
Para que la IA y la analítica funcionen a escala, primero debemos asegurar que los datos estén debidamente etiquetados, organizados y listos para usarse.
7. Reforzar los controles de acceso y la seguridad
En un contexto donde el trabajo remoto y la colaboración en nube son la norma, la seguridad de los datos cobra más importancia. Por eso, recomendamos a las empresas evolucionar sus esquemas hacia entornos con:
- Control de acceso basado en atributos (ABAC).
- Acceso just-in-time y de privilegios mínimos.
- Ejecución automatizada de políticas y contratos de datos.
- Cifrado en todos los niveles y monitoreo conductual continuo.
8. Calidad de datos: el pilar para modelos de IA confiables
Los datos de mala calidad arruinan cualquier estrategia de Data & AI. Para evitar esto, tenemos que considerar a la calidad de datos como una disciplina medible y, sobre todo, obligatoria:
- Definir métricas basadas en dimensiones (precisión, puntualidad, integridad, consistencia).
- Integrar controles de calidad y observabilidad en sus flujos de datos (pipelines).
- Establecer acuerdos de nivel de servicio (SLA) de calidad por dominio.
En este link dejamos un webinar con una guía práctica para implementar calidad de datos.
9. Trabajar la alfabetización de datos (Data Literacy)
Cuando hablamos de Data Literacy nos referimos a que la mayor cantidad de personas dentro de la organización tenga el vocabulario básico para poder trabajar con datos. Esto no significa que deben tener conocimientos de Data Scientist o Data Engineers, pero sí deberían poder comunicarse con estos perfiles.
Hasta la mejor estrategia falla si no se adopta, por eso, es clave invertir en el lado humano a partir de iniciativas como:
- Capacitación por roles sobre políticas y herramientas.
- Programas de alfabetización de datos para equipos de negocio.
- Planes de comunicación claros sobre los nuevos estándares.
El objetivo es que el gobierno sea parte de la cultura organizacional y no un proyecto aislado.
10. Definir resultados realistas y medibles
Como siempre decimos, para comerse un elefante, hay que hacerlo en partes. Por eso, tenemos que finalizar la estrategia de gobierno con un plan que sea realista y medible. Para eso, lo recomendable es establecer fases definidas:
- Quick wins (entre 45 y 90 días).
- Mejoras a mediano plazo (entre 3 y 9 meses).
- Cambios estructurales (entre uno y dos años).
Vinculen cada iniciativa a KPIs medibles, como, por ejemplo, la reducción en los tiempos de solicitud de acceso o una implementación más rápida de modelos de IA.
Conclusión
La estrategia de gobierno de datos para 2026 debe estar centrada en modernizar los marcos de trabajo para generar información más confiable. Las empresas que lo logren, serán las que realmente puedan acelerar la adopción de la IA y construir ventajas competitivas a largo plazo.
Para quienes aún no saben por dónde empezar, les recomendamos hacerlo por una visión clara y una estructura de responsabilidad sólida. Esa será la mejor base para construir un futuro resiliente y basado en datos.
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Para la escritura de este artículo, tomamos los aportes realizados por Eric Falthzik, Data Governance Practice Leader de Lovelytics.
