La inteligencia artificial promete transformar la forma en que operan las empresas. Desde automatizar procesos y optimizar operaciones hasta mejorar la toma de decisiones, sus aplicaciones se multiplican a medida que las organizaciones avanzan en sus procesos de transformación digital. Sin embargo, detrás de esta revolución tecnológica existe un requisito menos visible, pero igual de importante: contar con datos confiables, ordenados y bien gestionados.
“La inteligencia artificial puede acelerar decisiones y procesos, pero también puede amplificar errores, sesgos o riesgos si se apoya en datos deficientes o poco confiables”, explica Jessica Cornejo, directora de Consultoría Tecnológica de PwC y una de las responsables del estudio La madurez del dato y su impacto en la toma de decisiones. elaborado para la Sociedad Nacional de Minería, Petróleo y Energía (SNMPE) por la empresa de servicios profesionales y de consultoría.
El informe, que evaluó a un grupo de empresas de los sectores minería, energía, hidrocarburos y proveedores, muestra que el gobierno del dato ha dejado de ser un tema exclusivamente tecnológico para convertirse en un factor clave para la competitividad. Una adecuada gestión de la información permite mejorar la calidad de las decisiones, fortalecer la eficiencia operativa y reducir riesgos, aspectos que cobran aún mayor relevancia en un contexto marcado por el avance de la inteligencia artificial.
Un tema que ya está en la agenda empresarial
Uno de los hallazgos más alentadores del estudio es que ninguna de las empresas participantes se encuentra en un nivel básico de madurez del dato. Todas muestran algún grado de avance en la definición de políticas, roles, responsabilidades y mecanismos para gestionar la información.
Para realizar la evaluación, PwC empleó una escala de cinco niveles de madurez. El primero corresponde a organizaciones con capacidades mínimas o incipientes; el segundo refleja la existencia de iniciativas con propósito definido; el tercero, denominado “evolutivo”, evidencia prácticas más estructuradas; el cuarto corresponde a una etapa de excelencia funcional; y el quinto representa un nivel de excelencia integrada, donde la gestión de datos forma parte de toda la organización y de sus procesos de toma de decisiones.
Como referencia, el estudio estableció un benchmark de 3.40 puntos sobre esta escala, considerado como el nivel deseable de desarrollo en gobierno del dato. Ninguno de los sectores evaluados superó dicho umbral, aunque los proveedores fueron los que más se aproximaron a esta referencia.
Esto confirma que el tema ya forma parte de la agenda empresarial.
Sin embargo, el diagnóstico también revela que el desafío ha cambiado. Si hace algunos años el objetivo era sensibilizar a las organizaciones sobre la importancia de gestionar adecuadamente sus datos, hoy el reto consiste en convertir esa intención en una práctica cotidiana.
Según PwC, el diagnóstico confirma que el reto del sector ya no radica en definir la gobernanza del dato, sino en convertirla en una capacidad operativa que genere valor. Si bien existen avances importantes en políticas y estructuras de gobierno, las principales brechas se encuentran en la ejecución, la estandarización de los datos y el desarrollo de capacidades que permitan implementar y escalar iniciativas de inteligencia artificial con información confiable y de calidad.
El liderazgo marca la diferencia
Uno de los aspectos que más llamó la atención a los autores del estudio fue identificar qué tienen en común las organizaciones con mejores resultados. La respuesta no está necesariamente en la tecnología. De acuerdo con Jessica Cornejo, las empresas más avanzadas suelen contar con un patrocinio ejecutivo efectivo, donde la alta dirección entiende la importancia estratégica del dato y promueve activamente su adopción en toda la organización.
Cuando el liderazgo impulsa estas iniciativas, el gobierno del dato deja de ser una responsabilidad exclusiva de las áreas tecnológicas y se convierte en un componente transversal de la gestión empresarial.
“Las organizaciones que reportaron mayor nivel de madurez cuentan con apoyo ejecutivo que entiende la relevancia del tema, impulsa su adopción y exige su cumplimiento”, señala Cornejo.
Realidades por sector
El estudio también encontró diferencias importantes entre los sectores evaluados. Más que identificar ganadores o rezagados, los resultados muestran distintos ritmos de avance y desafíos específicos en la construcción de capacidades para el gobierno del dato.
En Minería, por ejemplo, el nivel de madurez presenta una alta heterogeneidad. Mientras algunas compañías han logrado consolidar capacidades más avanzadas, otras aún se encuentran en etapas intermedias de desarrollo. Según PwC, esta dispersión refleja que todavía no existe un estándar en la forma en que las organizaciones abordan el gobierno del dato, pese a que la industria viene acelerando la incorporación de herramientas de automatización, analítica e inteligencia artificial.
En el sector Energía, los resultados muestran una mayor consistencia entre las empresas participantes, posiblemente debido a las exigencias regulatorias que caracterizan a esta actividad. Sin embargo, persisten desafíos relacionados con la definición de responsabilidades sobre los datos, la automatización de controles y la capacidad de escalar iniciativas de inteligencia artificial.
Por su parte, las empresas del sector Hidrocarburos registran algunos de los mejores indicadores entre las divisiones productivas evaluadas. No obstante, aún enfrentan retos asociados a la documentación del origen y recorrido de los datos, así como a la consolidación de mecanismos de gobierno para proyectos basados en inteligencia artificial.
Uno de los resultados más interesantes corresponde al sector Proveedores, que obtuvo el nivel de madurez más alto entre los grupos evaluados. Las empresas participantes mostraron avances importantes en la documentación de procesos de calidad de datos, la formalización de catálogos de información y el involucramiento de la alta dirección en iniciativas de gobernanza.
