Gobierno del dato: c-level en los enfoques data driven / IA driven

El dato es uno de los activos más valiosos de las organizaciones, sin importar el sector en el que operen o la actividad que desarrollen. Por su importancia, la gestión de los datos se ha convertido en una absoluta prioridad. Por eso, la visión y misión de las compañías orientadas por los datos, o basadas en ellos, deben garantizar su correcta gestión, que ha de incluir la seguridad desde el principio.

Sin un entendimiento común sobre para qué y por qué se recopilan, procesan y comparten los datos, cualquier iniciativa (y todavía no hablamos de IA, que vendrá más adelante) correrá riesgos de diferente naturaleza que no serán gestionados de forma adecuada. Para evitar esto aparece la figura de los c-level como líderes de esa necesaria estrategia que permite maximizar, directa o indirectamente, el valor mientras se preserva la confianza de ciudadanos y clientes. Y se evitan sanciones.

Seguridad del dato y estrategia corporativa

Desde hace años, los perfiles ejecutivos ya no se definen solo por el P&L. Hoy se les exigen habilidades relacionadas con la mentalidad estratégica, la transversalidad y la capacidad tanto de orquestar como de innovar a todos los niveles.

En el ámbito tecnológico y del dato, perfiles como los CISO, CDO y CIO comparten un mandato: convertir las necesidades corporativas (visión y misión) en capacidades habilitadoras para el negocio y alineadas con la estrategia corporativa. Eso implica priorizar proyectos, definir métricas y, sobre todo, impulsar constantemente una cultura basada en el dato, la seguridad y el riesgo informado.

Estos roles, junto con la alta dirección, son coordinadores y motores de cambio, en línea con lo que las normas ya vigentes o venideras, como el NIS2, exigen en el ámbito de la ciberseguridad y la protección de datos personales.

Debemos dejar de concebir el gobierno del dato como un mero conglomerado de políticas que se revisan periódicamente. Un CDO dispone y engrasa esas bisagras que alinean procesos, personas y tecnología alrededor del dato, que maximizan su valor y hacen posible su explotación responsable. Es el encargado de crear el lenguaje común que permite la eficiencia, trazabilidad e interoperabilidad entre diferentes unidades de la compañía; es también quien se alinea con las áreas de tecnología y ciberseguridad para establecer cómo hacer todo eso, además, de manera eficiente y segura.

Cuando el gobierno del dato funciona, la fricción interna se reduce, disminuyen los riesgos y se aceleran los casos de negocio. Además, cuando esta colaboración funciona, se manifiesta en todo su esplendor la capacidad multiplicadora que la seguridad del dato ejerce en las iniciativas corporativas.

En la era de la IA

Podemos hablar de visión, misión, gobierno y seguridad como las piezas con las que hasta ahora jugábamos en un tablero medianamente controlado, que se hizo más grande con el big data, pero que, aun así, solo había que gestionar en extensión, en los propios límites del tablero.

La irrupción generalizada de la IA ha acelerado la percepción del dato como activo estratégico y ha elevado el listón en el ámbito técnico. Pero, además, con ella han llegado nuevas cuestiones legales y éticas a las que hacer frente. Nuevo tablero y nuevas reglas del juego que hacen más necesarios que nunca el gobierno y el control.

Sin datos de calidad, gobernados y protegidos, los modelos de IA simplemente fallan. Garbage in, garbage out dicen los angloparlantes: si los datos con los que entrenas un modelo son basura, basura serán los resultados que obtengas. Y con ellos, más riesgos, por muchos recursos que pongamos para entrenarlos; y, sin seguridad, la confianza sobre los casos de negocio será nula.

Además, carente de un alineamiento estratégico, el retorno de la IA quedará en algo anecdótico. Por eso CDO, CISO y CIO deben concretar los grandes principios en prácticas concretas orientadas a la IA, mientras la alinean con el nuevo reglamento.

De la analítica descriptiva a los modelos fundacionales

Este nuevo tablero empezó con dashboards, llegó a la analítica predictiva y culmina con los modelos fundacionales e IA generativa, que escriben código, redactan artículos (no este, descuiden), elaboran campañas de marketing o simulan proteínas para casos de uso en el ámbito de la medicina. Todos ellos parten del dato, pero requieren un refuerzo crítico en varios pilares:

• Inventario y linaje. Cada dataset que alimente un modelo de IA deberá tener un responsable, una procedencia y un propósito claros. No solo por la componente técnica y de calidad del entrenamiento, sino, también por la ética.
• Principio de minimización. El RGPD dejaba clara la necesidad de utilizar la cantidad de datos estrictamente necesarios para los diferentes tratamientos y casos de uso. Esto adopta una nueva dimensión con respecto a la IA y tecnologías avanzadas de analítica del dato, ya que el tamaño del cuerpo con el que se entrenan los modelos afecta a los resultados e incide en su coste.
• Validación continua. La calidad deja de ser un hito de carga para convertirse en un flujo continuo que debe detectar desvíos y derivar alertas sobre el complejo ciclo de vida del dato.
• Defensa en profundidad. Ya no es suficiente con el cifrado, se hacen necesarios controles contra la exfiltración de parámetros de entrenamiento de los modelos y otros riesgos específicos de la IA, como el envenenamiento de prompts o toma de ventaja de sesgos y alucinaciones.

Todas estas líneas deben gestionarse a través de perfiles estratégicos entrelazados y coordinados. El CDO debe establecer el gobierno, incluyendo las reglas de calidad, linaje y minimización; el CIO, proporcionar las herramientas para gestionar y automatizar validaciones; y el CISO, vigilar que en todo el proceso se tienen en cuenta requisitos básicos de prevención de fugas y asegurar la resiliencia del conjunto. Sin ese equipo, las iniciativas se degradarían muy rápido, así como el apetito de negocio por ellas y por su retorno.

De stopper a enabler

Las organizaciones han de adaptarse; de manera específica, las direcciones que deben ser el centro de la innovación. La nueva generación de directivos, llamada a cambiar las organizaciones a través del dato, debe mostrar la voluntad y vocación claras de ser motor y no freno, habilitador y no stopper de iniciativas basadas en el dato.

Cuando el gobierno del dato funciona, disminuyen la fricción interna y los riesgos, y se aceleran los casos de negocio

Estos directivos tendrán que hallar soluciones que aúnen los requisitos innovadores de negocio con las garantías necesarias para asegurar la calidad, gobierno, seguridad y resiliencia de las iniciativas. Eso será la clave para el éxito en los enfoques data driven/IA driven perseguidos hoy por muchos consejos de administración.