Por Carlos Calderón, Gerente de Gobierno de Información y Protección de Datos de Banco Diners.
Una organización moderna se define por su infraestructura tecnológica, pero sobre todo por la capacidad de convertir los datos en un activo estratégico. Hablar de cultura del dato es hablar de personas, procesos y tecnología alineados para tomar decisiones con sentido, innovar y mejorar la rentabilidad. En una empresa con una cultura de datos madura, todos sin importar su rol o jerarquía entienden, interpretan y aplican la información en sus acciones cotidianas. Además, se promueve la alfabetización digital y el uso ético, seguro y responsable de la información.
La cultura del dato es un componente esencial dentro de la gobernanza de datos y de la adopción de inteligencia artificial. El gobierno de datos establece reglas, roles y procesos para asegurar calidad, seguridad e interpretación adecuada de la información, pero solo una cultura permite que esas políticas se conviertan en comportamientos reales. La cultura vuelve tangible la gobernanza y facilita la adopción de tecnologías avanzadas como la IA. Cuando esa base existe, los equipos comprenden mejor los objetivos de cada implementación, cómo aplicarla en su trabajo diario y de qué manera contribuye a los resultados del negocio. Esto genera confianza, compromiso y una comprensión más profunda del impacto de la tecnología en la organización.
Los equipos que conviven con herramientas de inteligencia artificial y analítica avanzada deben prepararse más allá del dominio técnico. La formación continua en habilidades digitales, analíticas y ética es indispensable para entender el propósito, los límites y el impacto de estas herramientas. El trabajo debe ser transversal: las áreas técnicas y de negocio deben colaborar desde el diseño de las soluciones, compartiendo conocimiento y entendiendo cómo la IA puede potenciar cada proceso y aportar valor. Cuando la interacción ocurre desde etapas tempranas, los resultados son más consistentes y el aprendizaje se integra naturalmente en el día a día.
Asimismo, las empresas deben fomentar una mentalidad que vea a los datos y la IA como aliados. Esto implica promover la curiosidad, el aprendizaje permanente y la apertura al cambio. Junto a las habilidades técnicas, es necesario fortalecer el pensamiento crítico, la creatividad y la resolución de problemas, formando líderes capaces de tomar decisiones basadas en evidencia y no solo en intuición.
Para fortalecer esta cultura, las organizaciones pueden iniciar con programas de alfabetización de datos que abarquen desde los conceptos básicos hasta la interpretación y aplicación práctica de la información en decisiones cotidianas. También es recomendable crear comunidades internas de práctica en analítica e inteligencia artificial, espacios donde los equipos compartan experiencias, experimenten y aprendan en conjunto. Además, formar a los colaboradores en gobernanza de datos permite que comprendan la importancia de la calidad, la trazabilidad y el uso ético de la información.
La ética digital debe ser un eje transversal. Incorporarla en la formación sobre datos e inteligencia artificial permite que las personas comprendan las implicaciones de cada decisión que involucre información personal o sensible. Anticipar sesgos, evitar discriminaciones y usar los datos de manera responsable no solo protege a clientes y colaboradores, sino que también fortalece la reputación y la confianza hacia la organización.
El liderazgo, especialmente desde las áreas de tecnología y transformación digital, cumple un papel importante en conectar la estrategia de datos con las personas. Su responsabilidad es predicar con el ejemplo: usar datos para sustentar decisiones, demostrar cómo una buena gestión y un gobierno de datos se traducen en valor real y en el cumplimiento de los objetivos del negocio. También deben habilitar a los equipos, ofreciendo acceso a herramientas y un entorno donde trabajar con datos sea simple, natural y colaborativo.
Medir el avance en la construcción de una cultura del dato también forma parte del proceso. Las organizaciones pueden hacerlo a través de indicadores que muestren cómo las personas usan y confían en la información. Un punto de partida es evaluar cuántas decisiones se toman basadas en evidencia, ya sea por eficiencia, reducción de costos o impacto en clientes. La mejora en la calidad de los datos, con menos errores y duplicaciones, también refleja mayor madurez y compromiso. Otras señales son el incremento de personas involucradas en roles de gobernanza, la participación en programas de formación y la confianza percibida en encuestas internas. Finalmente, los indicadores de auditoría sobre seguridad, calidad y ética ofrecen evidencia objetiva de una gestión responsable y sostenible de los datos.
De mi experiencia, fortalecer la cultura del dato requiere reconocer que, antes de hablar de dashboards, inteligencia artificial o productos de datos, es imprescindible manejar un mismo lenguaje. Para lograrlo, impulsamos la creación de un glosario centralizado de conceptos, construido en talleres donde equipos de distintas áreas se reunían a debatir, acordar definiciones y documentarlas. Este ejercicio representó un cambio profundo, especialmente para quienes venían de trabajar en silos y no estaban habituados a la colaboración transversal.
Para facilitar aún más el acceso a ese conocimiento, desarrollamos agentes de IA capaces de responder en tiempo real preguntas sobre definiciones, reglas de negocio y criterios de cálculo. De esta manera, cualquier persona sin importar su rol o nivel de experiencia— podía entender los conceptos correctamente y aplicarlos en sus análisis o diseños.
Mirando hacia la inteligencia artificial, esta experiencia deja una lección, la alfabetización en conceptos de negocio, los glosarios compartidos y la colaboración entre áreas son esenciales para que todos hablen el mismo lenguaje, que los datos sean consistentes y que los modelos se entrenen con información clara y de calidad. Esto reduce sesgos, evita contradicciones, acelera el desarrollo de soluciones y aumenta la confianza en los resultados.
