Muchas organizaciones invierten en marcos de gobierno ambiciosos que terminan siendo difíciles de implementar. Proponemos un enfoque que plantea pasar del concepto a la implementación.
Presentamos los resultados del Estudio de madurez en gobierno de datos e identificamos las brechas que más impactan en la capacidad de escalar IA, cumplir con regulaciones y reducir riesgos operativos.
En un contexto donde los datos circulan entre múltiples sistemas, equipos y terceros, proponemos un enfoque práctico sobre cómo pasar de la declaración al control, y del control a la evidencia.
Analizamos un tratado internacional que propone una respuesta estructural a los desafíos de la era digital, estableciendo principios comunes que buscan proteger a las personas sin frenar la innovación tecnológica. Comprender su alcance es clave para anticipar el rumbo que tomará la regulación de datos en los próximos años.
Presentamos una mirada integral sobre las características de un pipeline moderno impulsado por IA, las capacidades que debe reunir y los desafíos que enfrentan las empresas al implementarlo.También analizamos cómo lograr el equilibrio adecuado entre automatización y supervisión humana.
Compartimos una mirada práctica sobre cómo usar el framework 7Rs para racionalizar el portfolio y construir un roadmap de modernización que combine velocidad con control.
Exploramos qué significa realmente la madurez de datos desde una mirada empresarial, cómo identificar el nivel actual de data maturity de una organización, y por qué avanzar en IA sin una base sólida puede generar más riesgos que beneficios.
Analizamos qué significa e implica el data stewardship, y los desafíos que conlleva para personas y organizaciones.También abordamos el rol del data steward y la disrupción que introduce la inteligencia artificial en los procesos de gobierno del dato.
En este artículo ordenamos la discusión en torno a tres ejes clave: las distintas rutas de modernización posibles, los principales trade-offs que condicionan la toma de decisiones, y los criterios concretos para evaluar cada escenario, con métricas y un roadmap ajustado al nivel de madurez de cada organización.
Explicamos qué significa e implica el upskilling de equipos con IA, y las principales competencias que deben desarrollarse para aprovechar al máximo la IA en la gestión de datos. Además, analizamos las claves para impulsar el crecimiento del talento interno.
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