Por Pablo Arévalo, vicepresidente de Datos, Veris
Cuando los datos dejan de utilizarse únicamente para reportar y comienzan a integrarse en los procesos del negocio, su papel cambia. La información deja de ser un registro del pasado y empieza a participar directamente en decisiones operativas, dando lugar a lo que hoy se conoce como productos de datos.
Ejes de análisis
Durante años las organizaciones construyeron sistemas de información orientados principalmente a producir reportes. La información permitía observar el desempeño del negocio, revisar indicadores financieros o evaluar resultados operativos. En ese esquema, los datos cumplían una función descriptiva: explicar lo que ya había ocurrido.
Ese modelo comienza a modificarse cuando la información deja de limitarse a describir el pasado y empieza a intervenir directamente en la operación. En lugar de alimentar reportes periódicos, los datos se integran en los procesos del negocio y pasan a influir en decisiones que se ejecutan de forma continua y aparece el concepto de producto de datos.
Desde la lógica del negocio, un producto de datos puede entenderse como un sistema que utiliza información para producir decisiones repetibles que generan valor económico. Su definición no depende de la herramienta utilizada ni del algoritmo que lo sustenta, sino del resultado que produce dentro de la operación.
Cuando un modelo ajusta precios en función de la demanda, cuando un sistema evalúa el riesgo de una transacción o cuando una plataforma recomienda contenidos o productos a un usuario, el dato pasa de ser un insumo analítico a convertirse en parte activa del proceso de decisión.
Activación de productos
La diferencia con los modelos tradicionales de análisis es evidente. Un dashboard permite interpretar una situación; un producto de datos interviene en ella. Mientras el primero describe lo que ocurrió, el segundo participa en lo que está por suceder.
Este cambio ha transformado la manera en que las organizaciones utilizan la información. Muchas decisiones operativas —especialmente aquellas que se repiten con frecuencia y que dependen de múltiples variables— pueden ejecutarse con mayor precisión cuando se apoyan en modelos analíticos construidos sobre grandes volúmenes de datos. Pricing dinámico, optimización de inventarios, segmentación de clientes, evaluación de riesgo o recomendación de productos son ejemplos de decisiones que pueden beneficiarse de este tipo de sistemas.
La incorporación reciente de inteligencia artificial generativa amplía estas capacidades. Además de generar predicciones, comienzan a aparecer agentes capaces de explicar por qué determinados indicadores cambian o por qué una proyección varía. Esta posibilidad abre nuevas formas de interpretar el comportamiento del negocio y entender los factores que influyen en su desempeño.
El desafío del exceso de información
Paradójicamente, en muchas organizaciones el desafío actual no está relacionado con la falta de información. El problema suele ser el contrario: una abundancia de reportes, métricas e indicadores que no siempre se conectan con decisiones concretas. Los equipos directivos reciben múltiples informes que describen la situación del negocio, pero pocos de ellos señalan qué acción debería ejecutarse.
Esta acumulación de información puede generar discusiones sobre la validez de los datos, interpretaciones divergentes entre áreas o incluso una parálisis analítica que termina devolviendo las decisiones al terreno de la intuición. La calidad de la gestión no mejora necesariamente cuando aumenta la cantidad de reportes. Lo que realmente determina la calidad de una decisión es la claridad sobre la acción que debe tomarse.
Las organizaciones que avanzan hacia el desarrollo de productos de datos tienden a resolver parte de este problema. Cuando los sistemas analíticos se integran en los procesos operativos, las decisiones pueden ejecutarse diariamente a partir de información consistente. El resultado es mayor velocidad operativa, mayor precisión y mejoras en eficiencia.
Este principio explica en buena medida la ventaja competitiva de muchas plataformas digitales. Empresas como Uber o Netflix han construido su operación alrededor de sistemas que toman decisiones continuamente a partir de datos: asignación de precios, recomendación de contenidos o asignación de recursos. Cada interacción genera información adicional que alimenta nuevamente el sistema, creando ciclos permanentes de aprendizaje.
Datos y decisiones en la organización
Avanzar hacia este modelo, sin embargo, no depende únicamente de la tecnología. En muchas organizaciones el desafío aparece antes, en la forma en que se toman las decisiones. Incorporar datos dentro de la operación implica rediseñar procesos, establecer mecanismos de calidad de la información y definir responsabilidades sobre el dato dentro de la organización.
Cuando las decisiones empiezan a depender directamente de la información, la consistencia del dato es parte de la gestión del negocio.
Uno de los errores más comunes al intentar avanzar hacia organizaciones orientadas a datos consiste en suponer que el cambio se logra incorporando más dashboards o ampliando los equipos de analítica. En realidad, la transformación ocurre cuando los procesos del negocio se diseñan de manera que las decisiones se tomen sistemáticamente a partir de información confiable.
Una vez que el dato deja de limitarse a explicar lo ocurrido, comienza a formar parte de cómo la organización toma decisiones.
