Por qué es lo primero

Hasta ahora los datos informaban decisiones humanas, y un error se filtraba en la lectura. Un sistema que decide y ejecuta no tiene esa instancia. Si la organización no confía en sus datos para un reporte al directorio, tampoco puede confiarlos a un sistema que actúa solo.

La mayoría de los proyectos de IA que se caen no se caen por el modelo. Se caen porque nadie podía decir de dónde salía un dato ni quién respondía por él.

Qué ordenamos

El inventario de fuentes, el responsable de cada dominio, las reglas de calidad y la trazabilidad de origen a uso. También qué datos no deberían estar alimentando un sistema, que suele ser la parte incómoda.

Trabajamos sobre DAMA y sobre los requisitos de protección de datos que apliquen, y el resultado se integra al ciclo de compra y de desarrollo: una regla que no cambia cómo se compra no cambia nada.

Cómo se mide

Con evidencia verificable: un registro de fuentes que se pueda auditar, responsables designados por acta y controles de calidad que dejan traza de su ejecución. No con una declaración de madurez.

Preguntas frecuentes

¿Hay que ordenar todos los datos antes de empezar con IA?
No, y esperar a eso es la forma más común de no empezar nunca. Se ordena el dominio que alimenta el caso de uso priorizado, y se extiende desde ahí.
¿Esto es un proyecto de tecnología?
Casi nunca. La parte difícil es acordar quién responde por cada dominio. La herramienta llega después y es la parte fácil.
¿Quién debería liderarlo?
Alguien del negocio con autoridad sobre el dominio, acompañado por tecnología. Si lo lidera tecnología sola, termina siendo un inventario técnico que nadie usa.
¿Se puede hacer sin un CDO?
Sí. Hace falta la función, no el cargo: alguien que decida sobre los datos y responda por ellos.

Gobierno de datos

El estado de los datos que alimentan cualquier iniciativa de IA: origen, calidad, responsables y trazabilidad.