Gobernanza de datos, el eslabón crítico para el crecimiento de la AI en Colombia

La inteligencia artificial dejó de ser una promesa para convertirse en una realidad
empresarial en Colombia. El 66 % de las compañías ya superó la etapa inicial de
adopción de IA: un 41 % se encuentra en fase intermedia y un 26 % en nivel avanzado,
según un estudio global de IDC encargado por Deel que incluyó a organizaciones del
país.
La cifra confirma que la tecnología avanza. Sin embargo, detrás del entusiasmo por los
algoritmos y la automatización emerge un desafío menos visible, pero determinante: la
gobernanza de datos.
El mismo estudio revela que la implementación de IA se concentra en áreas técnicas:
departamentos de TI e ingeniería (38 %) y equipos de análisis de datos (32 %). Esto
sugiere que el debate ya no gira únicamente en torno a la capacidad tecnológica, sino a
la forma en que las organizaciones gestionan su activo más estratégico: la
información.
Mario Rugeles, Líder de Data en Endava Colombia explica, “Las organizaciones suelen
usar los datos en dos niveles. El primero es el operativo: el uso de datos para soportar
la operación del negocio, por ejemplo, en procesos como ventas, facturación e
inventarios. El segundo es el estratégico, donde los datos se convierten en una ventaja
competitiva al permitir anticipar la demanda, identificar patrones de comportamiento
para comprender necesidades, segmentar clientes y orientar decisiones comerciales, o
diseñar nuevos modelos de negocio. En este contexto, los avances en analítica de
datos e inteligencia artificial tienen el potencial de ampliar y profundizar el uso
estratégico de los datos”.
El problema surge cuando las compañías intentan implementar analítica de datos e
inteligencia artificial sin tener madurez organizacional en gestión de información. En
esa etapa surgen barreras críticas, tanto tecnológicas como de gestión: datos dispersos
entre áreas, responsables y roles de gestión del dato no definidos, información sin los
niveles requeridos de calidad y contexto, y controles de acceso inconsistentes. En un
país donde un gran porcentaje del tejido empresarial está compuesto por micro,
pequeñas y medianas empresas, la ausencia de estructuras formales de gestión de
información amplifica estas brechas.
Ahí es donde entra la gobernanza de datos. Más que un concepto técnico, se trata de
un modelo organizacional que establece reglas, responsabilidades y procesos para
administrar la información de forma estructurada. Su propósito es claro: Asegurar que

los datos se gestionen de forma consistente y confiable para habilitar su uso efectivo en
la operación y la toma de decisiones.
El costo de mirar hacia otro lado
No contar con un modelo de gobernanza no implica ahorro, sino riesgos acumulados.
El primero es reputacional. Filtraciones de datos o usos indebidos de información
pueden erosionar la confianza en un entorno donde los consumidores valoran cada vez
más su privacidad.
El segundo es competitivo. Mientras unas empresas estructuran sus datos para
alimentar modelos predictivos, otras siguen tomando decisiones basadas en intuición.
Y el tercero es operativo: reprocesos, inconsistencias en reportes y proyectos que se
encarecen por fallas en la calidad de la información. Costos que no siempre se ven en
el presupuesto inicial, pero que impactan directamente la rentabilidad.

Datos no estructurados y nuevos desafíos
El valor de la información ya no se concentra solo en las bases de datos
corporativas: correos electrónicos, formularios abiertos, comentarios en redes sociales
o documentos digitales extienden el universo de datos disponibles. La IA permite
convertir ese volumen disperso en información útil para la toma de decisiones.
En paralelo, los agentes de IA están emergiendo como una nueva capa operativa:
sistemas que orquestan tareas complejas y ejecutan acciones sobre la información
(leer, clasificar, extraer, registrar y actualizar) con mínima intervención humana. Si bien
esto representa una oportunidad para acelerar los procesos, también exige controles
de calidad, seguridad y trazabilidad.
Para las empresas que buscan avanzar en analítica o escalar sus proyectos de IA,
desde Endava  se recomienda empezar por lo esencial: definir objetivos antes que
herramientas, priorizar sistemas críticos y asumir que la gobernanza es una inversión
de mediano plazo.
La conclusión es contundente: la gobernanza de datos no es un lujo corporativo. Es la
infraestructura invisible que sostiene la competitividad digital. En Colombia, donde la
transformación tecnológica avanza con rapidez, la pregunta ya no es si las empresas
necesitan gobernanza de datos, sino cuánto tiempo pueden permitirse operar sin ella.