La adopción de inteligencia artificial (IA) no es un proyecto de tecnología: es una decisión de gobierno corporativo. Sin un proceso de gobierno de datos robusto, la IA se convierte en un riesgo sistémico más que en una ventaja competitiva. Por eso, la supervisión activa del directorio sobre el gobierno de datos es condición indispensable para desplegar IA con seguridad, ética y impacto.

¿Qué es el Gobierno de Datos? En simple: es la manera en que la empresa cuida sus datos para que generen valor y no problemas. Pone reglas y define responsables sobre qué datos se reúnen, para qué se usan, quién puede acceder, cómo se verifica su calidad y cómo se protegen. También deja claro de dónde vienen los datos y qué cambios sufren, para poder explicar una decisión tomada con ellos. Si el Data Management es el “hacer” (integrar, limpiar, almacenar), el Gobierno de Datos es el “decidir y controlar”: fijar las reglas y pedir cuentas para que ese trabajo esté alineado con la estrategia, la ley y los valores de la empresa, incluyendo datos de proveedores y terceros.

Los directorios tienen el deber de supervisar estrategia y riesgos. Hoy, los datos son un activo crítico que habilita —o compromete— la IA. Calidad, integridad, trazabilidad, seguridad y derechos de uso no son asuntos operativos menores: determinan sesgos en modelos, decisiones erróneas, vulneraciones de privacidad y pérdidas reputacionales.

Además, el entorno regulatorio se acelera. La Ley de IA de la UE, el GDPR y normas sectoriales exigen explicabilidad, gestión de riesgo y responsabilidad sobre los datos que alimentan los modelos. La supervisión del directorio no puede delegarse ciegamente: debe asegurar que la organización entiende qué datos tiene, cómo los obtiene, quién los controla y para qué los usa.

¿Qué implica una supervisión efectiva del directorio?

• Integrar el Gobierno de Datos al apetito de riesgo y a la estrategia: sin datos confiables, no hay casos de uso de IA viables.
• Designar responsables (por ejemplo, un Chief Data Oficer - CDO) con mandato claro y recursos; alinear tecnología de la información, negocio, riesgo, cumplimiento y auditoría.
• Aprobar políticas de datos (calidad, acceso, ética, privacidad, seguridad) y exigir métricas periódicas: calidad, completitud, trazabilidad, incidencias, tiempos de remediación.
• Establecer un comité de tecnología/riesgo que monitoree el ciclo de vida de datos y modelos, incluidos proveedores y terceros.
• Exigir aseguramiento independiente sobre controles de datos y modelos (auditorías, validaciones, pruebas de sesgo y robustez).
• Impulsar cultura y alfabetización de datos: incentivos, formación y canales de alerta para uso indebido o de baja calidad.

La IA magnifica lo que encuentra en los datos. Un buen gobierno de datos convierte esa magnificación en valor; uno deficiente la convierte en un riesgo. La pregunta clave para el directorio no es “qué modelo implementar”, sino “cuán gobernados están nuestros datos”. Responderla, con evidencia y supervisión continua, es la base para una adopción de IA responsable, sostenible y competitiva.