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.
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.
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.
Aportamos claves para elegir casos que realmente muevan KPIs de negocio., usando una matriz de impacto/KPI, factibilidad y evaluación del riesgo. Incluye una checklist y pasos para avanzar en una estrategia efectiva.
En este artículo compartimos una guía práctica para CIOs, CDOs, CISOs, arquitectos de datos, áreas de compliance y equipos de compras que necesitan evaluar proveedores de IA y definir el mínimo aprobable para llevar una solución a producción sin caer en compras fallidas.
