Hacia organizaciones data-driven con GenAI: de los proyectos aislados a los productos de datos sostenibles

En un escenario cada vez más atravesado por datos y automatización, las organizaciones enfrentan un desafío estratégico: dejar de pensar en proyectos de datos como iniciativas aisladas y avanzar hacia un modelo sostenible, centrado en productos de datos con impacto real en la toma de decisiones. En ese camino, la inteligencia artificial generativa (GenAI) aparece no solo como una herramienta transformadora, sino como un catalizador de cambios culturales, estructurales y de liderazgo.

El punto de partida: cultura de innovación

Convertirse en una organización “data-driven” —es decir, orientada a tomar decisiones basadas en datos confiables y en tiempo real— no se trata solo de incorporar tecnología. Como señala la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), el verdadero cambio requiere una cultura de innovación que atraviese todos los niveles de la institución: estructuras ágiles, liderazgo activo, formación continua y una mentalidad que valore la experimentación y el aprendizaje del error.

Casos como el de Amazon ilustran esta integración. Su capacidad para usar datos de forma estratégica no se basa solamente en tecnología de punta, sino en una estructura que incentiva la colaboración entre equipos, la autonomía para iterar sobre productos y una visión compartida que cruza áreas técnicas y de negocio.

Según el Foro Económico Mundial, muchas organizaciones aún operan con una lógica de proyectos: objetivos de corto plazo, entregables cerrados y equipos temporales. El enfoque de data products plantea una alternativa más cercana al desarrollo de productos digitales: pensar en los datos como activos reutilizables, que se diseñan, versionan y escalan para distintos usos dentro de la organización. Este cambio implica, entre otras cosas, definir responsables claros (data product owners), integrar feedback de los usuarios y trabajar con métricas de valor que midan el impacto real en decisiones o procesos, no solo la cantidad de dashboards o reportes generados.

GenAI: más que una herramienta, un cambio de paradigma

La llegada de la inteligencia artificial generativa marca un punto de inflexión. Ya no se trata solo de automatizar tareas repetitivas: GenAI puede asistir en la redacción de informes, generar código, crear visualizaciones a partir de lenguaje natural o incluso detectar patrones ocultos en grandes volúmenes de datos.

Según un informe de McKinsey & Company (2023), el 75% de las organizaciones que implementaron GenAI en áreas clave reportaron mejoras significativas en productividad, innovación y satisfacción del cliente. Y aunque todavía hay desafíos importantes en materia de gobernanza, privacidad y sesgos, el potencial transformador es innegable.

El nuevo mapa: personas, procesos y tecnología

Lograr una adopción efectiva de GenAI y una transición hacia productos de datos sostenibles requiere una integración coherente de tres dimensiones: personas, procesos y tecnología. Esto implica formar equipos multidisciplinarios, rediseñar flujos de trabajo con foco en el valor agregado del dato y adoptar herramientas que permitan escalar sin perder control ni calidad.

En este contexto, organismos como la Unión Europea y el MIT Center for Information Systems Research recomiendan avanzar hacia modelos de data governance colaborativos, con principios éticos claros y una visión estratégica del dato como activo compartido.

La transformación hacia una organización verdaderamente data-driven no ocurre de un día para otro. Pero lo que antes era una ventaja competitiva, hoy es una necesidad estructural. Adoptar un enfoque de productos de datos y aprovechar el potencial de la inteligencia artificial generativa no solo mejora la eficiencia: redefine el modo en que las organizaciones piensan, deciden y se vinculan con su entorno.

¿Y en América Latina? El desafío de escalar con inclusión y visión estratégica

En nuestra región, el camino hacia organizaciones data-driven con uso intensivo de inteligencia artificial aún enfrenta barreras estructurales, pero también muestra signos de avance. Según el informe Digital Talent in Latin America del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), menos del 20% de las empresas latinoamericanas cuenta con una estrategia clara para el uso de datos y tecnologías emergentes como IA. Sin embargo, aquellas que lo hacen reportan mejoras en eficiencia de hasta un 30% y mayor capacidad de adaptación a contextos cambiantes.

En Argentina, una encuesta de la Cámara Argentina de la Industria del Software (CESSI) de 2023 reveló que el 57% de las empresas del sector ya están explorando o implementando soluciones basadas en inteligencia artificial, con foco en automatización de procesos, análisis predictivo y mejora de la experiencia del cliente. Además, el Observatorio Permanente de la Economía del Conocimiento destaca que los perfiles más demandados en el país incluyen data scientists, data engineers y especialistas en IA generativa, lo que marca una tendencia hacia equipos con fuerte integración entre tecnología y negocio.

A nivel público, iniciativas como la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial impulsada por la Secretaría de Innovación de la Nación buscan sentar las bases para un desarrollo ético, inclusivo y sostenible de estas tecnologías, fomentando la colaboración entre Estado, academia y sector privado. En definitiva, si bien el camino en América Latina todavía es desigual, los casos emergentes muestran que la transición hacia organizaciones impulsadas por datos y potenciadas por GenAI es posible, especialmente cuando se parte de una visión compartida, se invierte en talento y se construyen capacidades institucionales sólidas.