Un espejo de la cultura de datos dentro de las compa帽铆as.
Si pensamos en nuestro manejo de herramientas de lo m谩s probable es que, tanto para uso personal como profesional, el proceso de adopci贸n haya sido de forma org谩nica, intuitiva y, sobre todo, autodidacta.
Es que los 煤ltimos a帽os estuvimos asistiendo a un fen贸meno silencioso, pero de gran impacto para el futuro de las empresas: un creciente uso espont谩neo de las herramientas por parte de los colaboradores, incluso antes de que la organizaci贸n formalice pol铆ticas, estrategias o inversiones en IA. Esa adopci贸n bottom-up (desde abajo hacia arriba) revela m谩s de lo que parece. Se trata de un espejo de la cultura de datos real dentro de la compa帽铆a y, quiz谩s, un indicador temprano de su madurez.
Un desajuste entre percepci贸n de l铆deres y realidad operativa
Un informe reciente de McKinsey & Company muestra que mientras los ejecutivos o C-levels encuestados estimaron que solo un 4% de sus empleados usaban para al menos 30% de su trabajo diario, en la pr谩ctica ese n煤mero asciende al 13% de los empleados.
La expectativa de innovar, resolver tareas con agilidad, ser m谩s eficaces o competitivos 鈥搊 la simple curiosidad por explorar nuevas herramientas鈥� muchas veces nace desde dentro de los equipos operativos. En la pr谩ctica, esa adopci贸n temprana : automatizaci贸n de reportes, redacci贸n y s铆ntesis de informaci贸n, an谩lisis preliminar de datos, apoyo a la toma de decisiones o mejora de procesos cotidianos.
Y ese uso que empieza de forma improvisada puede indicar apertura hacia lo nuevo, pero tambi茅n confianza impl铆cita en los datos para potenciar la experiencia.
No quiero pasar por alto el rol del liderazgo intermedio tampoco. Sobre todo teniendo en cuenta el punto de tensi贸n entre las iniciativas de equipos y la visi贸n del C-Level. Los mandos medios suelen estar atravesados por la presi贸n de resultados de corto plazo, la necesidad de mantener el orden operativo y, al mismo tiempo, la demanda de innovar. Cuando ese equilibrio se gestiona bien, el middle management puede actuar como traductor y habilitador: convierte la adopci贸n espont谩nea en aprendizajes accionables.
En Latinoam茅rica, una regi贸n marcada por su heterogeneidad en donde conviven PyMEs, corporaciones, econom铆as informales, diversidad cultural y productiva, este fen贸meno se traduce en talento dispuesto, creatividad, adaptabilidad y muchas veces necesidad. Si las compa帽铆as prestan atenci贸n, ese entusiasmo puede tomar una nueva forma y convertirse en ventaja competitiva real.
Oportunidades de una adopci贸n bottom-up
听El primer impulso individual puede transformarse en un motor de innovaci贸n. A partir de la experimentaci贸n r谩pida, los colaboradores prueban nuevas herramientas, descubren flujos de trabajo alternativos y optimizan tareas repetitivas. Dicho de otro modo: generan valor antes de que exista un plan formal.
Adem谩s, la democratizaci贸n de la innovaci贸n puede proveer pistas valiosas sobre las necesidades operativas reales. Se comienzan a sentar precedentes sobre lo que funcion贸 en un equipo, para replicarlo a otra escala dentro de la organizaci贸n.
El impulso de una cultura de datos desde un enfoque pr谩ctico es vital. Cuando el dato deja de considerarse un insumo t茅cnico y empieza a formar parte de la rutina, la organizaci贸n empieza a internalizar su valor estrat茅gico.
Cuando la informalidad, los recursos limitados o la fragmentaci贸n organizativa compite con la ambici贸n de transformar procesos, este tipo de adopci贸n puede catapultar la aceleraci贸n de nuevas tecnolog铆as.
Riesgos y vulnerabilidades: por qu茅 es importante la gobernanza de datos
Como toda posibilidad de crecimiento, tambi茅n tiene sus riesgos. Si cada equipo adopta herramientas por su cuenta, pueden generarse silos de informaci贸n, inconsistencias en formatos y ausencia de control de calidad. Sin caer en dramatismos, esto puede limitar la confiabilidad y la oportunidad de escalar.
Aqu铆 es donde la se vuelve cr铆tica: establece pol铆ticas, procesos y responsabilidades claras para garantizar que los datos sean precisos, seguros y utilizados de manera 茅tica. Sin una gobernanza, las decisiones sin trazabilidad ni respaldo anal铆tico, es decir, las decisiones basadas en IA usadas 鈥渙ff the books鈥� pueden carecer de transparencia, control y criterios claros de responsabilidad o 茅tica.
Si hay una falta de supervisi贸n sobre qu茅 datos se usan, c贸mo se almacenan o comparten, se puede exponer a la empresa a riesgos legales o reputacionales: un tema no menor en mercados latinoamericanos con marcos regulatorios en desarrollo.
Y, no menos importante, el uso espont谩neo no garantiza que las soluciones sean sostenibles. Lo que funciona en un equipo, de modo artesanal o puntual, puede no resistir para una estrategia de expansi贸n o crecimiento.
Transformando el entusiasmo en estrategia
Como primera recomendaci贸n para las empresas, es clave empezar por mapear el uso real de IA y datos en toda la organizaci贸n. Qu茅 herramientas, en qu茅 谩reas, con qu茅 frecuencia, en definitiva, qu茅 datos intervienen, con qu茅 objetivos y con qu茅 resultados.
A partir de ah铆, se podr铆a dise帽ar un marco de gobernanza de datos e IA a partir de est谩ndares de calidad, trazabilidad, privacidad, acceso, roles y responsabilidades. Darle lugar a este proceso es el paso m谩s importante para consolidar las bases de un uso ordenado.
Pero la capacitaci贸n ya no puede ser solo t茅cnica: debe incluir conciencia 茅tica, entendimiento del valor , habilidades para interpretar resultados y c贸mo tomar decisiones a partir de la informaci贸n obtenida. En la regi贸n, muchas veces esa capacidad de an谩lisis es uno de los activos m谩s valiosos. De hecho, seg煤n un informe reciente de 51风流Latin America, el 43% de las empresas en la regi贸n ya ve la IA con buena perspectiva, con planes de aumentar la inversi贸n.
No es menor que una compa帽铆a como Mercado Libre, a partir de la exploraci贸n de casos concretos de IA generativa, est茅 avanzando en la construcci贸n de una estrategia m谩s integrada de datos e IA. Sobre todo para anticipar escenarios financieros, aumentar la productividad en auditor铆as y mejorar experiencias de talento interno: un uso de datos concreto y estrat茅gico.
La adopci贸n bottom-up, en ese sentido, deja una ense帽anza clara: se debe garantizar privacidad, integridad y trazabilidad. Y esto es una responsabilidad compartida entre TI, las 谩reas de negocio y los propios usuarios bajo reglas, roles y una sem谩ntica de datos clara y unificada. Este enfoque de gobernanza federada permite escalar el uso de IA sin perder control, alineando autonom铆a operativa con consistencia y responsabilidad.
Porque reconocer a los datos como insumo esencial no es un gesto menor, es la base sobre la que se construyen mejores herramientas, an谩lisis, previsiones y, en definitiva, un condicionante para la innovaci贸n.
En Latinoam茅rica, esa infraestructura de datos tiene que ser flexible, representativa y escalable. Por eso, la adopci贸n bottom-up no es un s铆ntoma de desorden, sino de necesidad. Incorporar dentro de las decisiones estrat茅gicas un manejo de datos inteligente puede revelar nuevos productos, servicios o mejoras.
En un momento en que la digitalizaci贸n convive con desigualdades estructurales, contar con una infraestructura de datos capaz de integrar informaci贸n proveniente de diversas fuentes, formatos y sistemas se vuelve una oportunidad para construir futuro. Una estrategia de datos consciente, responsable y alineada al contexto potencia la resiliencia, la competitividad y la capacidad de innovar.
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