Gestión de datos: clave para el éxito en la era de la inteligencia artificial

Gestión de datos: clave para el éxito en la era de la inteligencia artificial

Publicado por Andrés Aldama y Félix Moreno

enero, 2026

Puntos clave

  • Es fundamental adoptar marcos de referencia y estándares que fortalezcan la gestión de datos y permitan aprovechar su potencial de manera integral

  • El marco Data Management Association (DAMA) se ha consolidado como un estándar de facto en la materia, pues permite que las empresas evalúen si sus prácticas cumplen con criterios esenciales de seguridad, fiabilidad y madurez

  •  Contar con un responsable de la gestión de datos (es decir, un Chief Data Officer o CDO) brinda a las organizaciones una ventaja significativa para asegurar la calidad de la información y el cumplimiento de buenas prácticas

La gestión de datos se ha convertido en una prioridad estratégica para las organizaciones. Por ello, resulta interesante que, según el estudio de KPMG México, Panorama de la inteligencia artificial en México y Centroamérica 2025,[1] cuatro de cada diez empresas en México (41%) y Centroamérica (45%) operen con estrategias en las que los datos se utilizan de forma aislada entre equipos, sin una dirección central coherente ni una implementación sólida de buenas prácticas.

Además, tres de cada diez compañías (31% en México y 30% en Centroamérica) presentan un uso aún más limitado de los datos, sin principios ni procesos centrales de gestión. Esta situación restringe significativamente su capacidad para generar valor a partir de la información disponible.

1 Panorama de la inteligencia artificial en México y Centroamérica 2025. Estrategias para acelerar la adopción efectiva, KPMG México, 2025.

Descargue la publicación: Panorama de la inteligencia artificial en México y Centroamérica 2025.

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En este contexto, contar con un responsable de la gestión de datos (es decir, un Chief Data Officer o CDO) brinda a las organizaciones una ventaja significativa para asegurar la calidad de la información y el cumplimiento de buenas prácticas.

En cuanto al estado actual, las empresas identifican como principal acción en la gestión de datos la verificación de su calidad (59% en México y 52% en Centroamérica), seguida del uso estandarizado de herramientas o plataformas para la presentación de información (56% y 64% respectivamente).

Ahora bien, ¿cuáles son los riesgos de una gestión deficiente de los datos? Las consecuencias pueden manifestarse en distintos niveles, siendo algunas de las más relevantes la generación de conclusiones erróneas o sesgadas, así como la posibilidad de incurrir en las llamadas “alucinaciones” de la IA, lo que puede derivar en decisiones equivocadas o inoportunas, con impactos negativos en la reputación corporativa. Además, un uso poco transparente de la IA puede traducirse en una pérdida de competitividad.

Sin embargo, el mayor riesgo es no avanzar. En un entorno donde la IA evoluciona rápidamente e impacta múltiples procesos y niveles organizacionales, quedarse atrás representa una amenaza real para la sostenibilidad y el crecimiento empresarial.

Opine: ¿Cuáles son los riesgos de una gestión deficiente de los datos?

"La calidad de los datos es esencial para garantizar la efectividad de cualquier iniciativa de IA. En este sentido, la figura del CDO cobra especial relevancia, ya que no solo asegura la aplicación de estándares y buenas prácticas, sino que también orienta las implementaciones tecnológicas en función de los objetivos estratégicos del negocio, diseñando arquitecturas que respondan a las necesidades reales y urgentes de la compañía."

– Andrés Aldama
Socio de Asesoría en Estrategias y Procesos de Transformación Tecnológica (CIO Advisory) de KPMG México

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