{"id":6838,"date":"2025-09-19T12:46:34","date_gmt":"2025-09-19T12:46:34","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.edu\/standout\/data-strategy-ai-success\/"},"modified":"2026-03-11T14:46:43","modified_gmt":"2026-03-11T14:46:43","slug":"estrategia-datos-exito-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.edu\/standout\/es\/estrategia-datos-exito-ia\/","title":{"rendered":"Estrategia de datos para gestionar la IA con \u00e9xito: ganar la carrera contra el tiempo"},"content":{"rendered":"

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\u00bfQuieres aprovechar todo el potencial de la IA? Empieza por tus datos<\/strong><\/h2>\n

\u00bfC\u00f3mo se puede ganar la carrera contra el tiempo y extraer recursos de los datos de tu empresa y traducirlos en una mayor eficiencia y productividad?<\/p>\n

Ese es uno de los retos fundamentales a los que se enfrentan los ejecutivos que buscan aprovechar la Inteligencia Artificial (IA) para el crecimiento empresarial. Si bien la IA promete transformar las industrias, su poder depende en \u00faltima instancia de la calidad de los datos que la alimentan<\/strong>.<\/p>\n

\u201cLos datos son el combustible de la Inteligencia Artificial\u201d, explica el profesor del IESE Luis Ferr\u00e1ndiz<\/strong><\/a>. \u201cSi se incorporan datos mediocres a los algoritmos, los resultados tambi\u00e9n lo ser\u00e1n\u201d.<\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 es importante la calidad de los datos?<\/strong><\/h2>\n

Las inversiones en herramientas digitales ser\u00e1n insuficientes si la informaci\u00f3n subyacente es inconsistente, incompleta o est\u00e1 mal estructurada.<\/p>\n

Cuando los modelos de IA se entrenan con datos defectuosos, las decisiones resultantes se ven fundamentalmente comprometidas<\/strong>. Por eso, en tu empresa, no solo debes revisar la calidad de los conjuntos de datos existentes, sino tambi\u00e9n examinar la solidez de los procesos que se utilizan para recopilar y administrar la informaci\u00f3n.<\/p>\n

\u201cLos datos de alta calidad, coherentes y bien gestionados son la base esencial para crear modelos de IA fiables y escalables que puedan aportar un valor empresarial real\u201d, afirma Ainhoa Alonso<\/strong><\/a>, EMBA del IESE y actual directora de datos e IA en la empresa de pagos PagoNxt.<\/p>\n

Cinco pasos clave para poner en marcha tu plan de datos<\/strong><\/h2>\n

A continuaci\u00f3n, te presentamos algunos pasos que puedes seguir como directivo para alinear tu organizaci\u00f3n con una s\u00f3lida estrategia de datos:<\/p>\n

1. Crear una cultura basada en los datos<\/strong><\/h3>\n

Seg\u00fan Ferr\u00e1ndiz, es fundamental fomentar una cultura corporativa que reconozca la importancia de contar con datos fiables. Esto significa garantizar que los datos sean accesibles en toda la empresa<\/strong> y que los empleados tengan los incentivos adecuados para utilizarlos. Solo as\u00ed las empresas podr\u00e1n planificar sus inversiones con confianza y tomar las decisiones necesarias para ejecutar una estrategia digital exitosa a largo plazo.<\/p>\n

2. Formar y empoderar a los empleados<\/strong><\/h3>\n

Las empresas deben ir m\u00e1s all\u00e1 de los proyectos piloto e integrar la IA en los procesos empresariales y en las pr\u00e1cticas de trabajo<\/strong>, seg\u00fan un equipo del Centro de Investigaci\u00f3n de Sistemas de Informaci\u00f3n del MIT en el que participa el profesor del IESE Evgeny K\u00e1ganer<\/strong><\/a>. Crear equipos preparados para la IA significa proporcionar oportunidades y recursos para el reciclaje profesional. Tambi\u00e9n es fundamental romper los silos entre departamentos y garantizar que las fuentes de datos est\u00e9n perfectamente conectadas.<\/p>\n

3. Implementar los sistemas adecuados<\/strong><\/h3>\n

K\u00e1ganer insta a implementar las plataformas modulares e interoperables y los ecosistemas de datos adecuados para permitir el libre flujo de inteligencia en toda la organizaci\u00f3n<\/strong>. Elegir la arquitectura adecuada es una decisi\u00f3n estrat\u00e9gica que determinar\u00e1 el flujo y la fiabilidad de los datos.<\/p>\n

4. Establecer definiciones coherentes<\/strong><\/h3>\n

\u201cAseg\u00farate de implementar y mantener un marco sem\u00e1ntico com\u00fan que estandarice las definiciones de datos en todas las unidades de negocio<\/strong>\u201d, afirma Alonso, de PagoNxt. Esto garantizar\u00e1 la coherencia, la interoperabilidad y una comprensi\u00f3n compartida de los conceptos de negocio y operativos clave en toda la empresa.<\/p>\n

5. Fortalecer la gobernanza y la calidad de los datos<\/strong><\/h3>\n

\u201cRefuerza el marco de gobernanza de los datos para garantizar la precisi\u00f3n, el linaje y la confianza en la informaci\u00f3n que alimenta la toma de decisiones y los modelos de IA\u201d, afirma Alonso. \u201cLa gobernanza y la propiedad de la administraci\u00f3n de los datos deben estar en manos del Chief AI Officer<\/strong><\/a>, con un mandato claro para implementar normas y supervisar los niveles de acceso\u201d, insta Ferr\u00e1ndiz.<\/p>\n

De la estrategia a la ventaja competitiva<\/strong><\/h2>\n

Para los l\u00edderes empresariales, el reto que plantean los datos es tanto t\u00e9cnico como cultural. Las organizaciones ganadoras ser\u00e1n aquellas que inviertan en procesos s\u00f3lidos, capaciten a sus empleados para valorar los datos y act\u00faen con decisi\u00f3n antes de que la competencia les supere.<\/p>\n

En el entorno actual, en el que la IA est\u00e1 remodelando la ventaja competitiva, la cuesti\u00f3n no es si actuar o no, sino con qu\u00e9 rapidez se pueden convertir los datos de la empresa en un catalizador de la productividad y el crecimiento.<\/p>\n

\u00bfQuieres saber m\u00e1s sobre la transformaci\u00f3n de la IA y prepararte para llevar tu carrera al siguiente nivel? El programa enfocado Artificial Intelligence for Executives<\/strong><\/a> del IESE, que se imparte en nuestros campus de M\u00fanich, Madrid, Nueva York y Barcelona, te ayudar\u00e1 a perfeccionar tus habilidades y a ser un l\u00edder m\u00e1s eficaz en la era de la IA.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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