La Lucha de Poderes Interna sobre los Datos: Un Obstáculo para la Gobernanza y la Eficacia de la IA en Latinoamérica. 

1. Fragmentación de Datos y Silos Organizacionales

En muchas organizaciones latinoamericanas, los datos están fragmentados en silos departamentales. Cada departamento tiende a custodiar sus propios datos, lo que lleva a una falta de integración y coherencia en toda la organización. Esta fragmentación puede ser producto de luchas de poder internas donde los departamentos buscan mantener el control sobre "sus" datos, viendo a otros departamentos más como competidores que como colaboradores.

Según McKinsey, la falta de una gobernanza centralizada y la presencia de silos de datos pueden llevar a conflictos sobre la propiedad de los datos y dificultar los esfuerzos de integración y uso efectivo de la información. [23 source]

2. Resistencia al Cambio y Autonomía Departamental

La resistencia al cambio es otra manifestación de la lucha de poderes. Los departamentos que han operado de manera autónoma durante mucho tiempo pueden ver las iniciativas de gobernanza de datos como una amenaza a su autonomía y control. Esto puede llevar a la resistencia a compartir datos, adoptar nuevas políticas de datos o implementar herramientas de gestión de datos centralizadas.

IBM destaca que sin un mandato claro de la alta dirección y una estructura de gobernanza bien definida, la resistencia de los departamentos puede obstaculizar significativamente la implementación de proyectos de IA y la mejora de la calidad de los datos. [20 source]

3. Impacto en la Calidad y Eficacia de la IA

La lucha de poderes sobre los datos no solo crea ineficiencias operativas, sino que también tiene un impacto directo en la calidad y eficacia de las iniciativas de IA. Los datos fragmentados y de baja calidad limitan la capacidad de los modelos de IA para generar insights precisos y confiables. La falta de datos integrados también puede llevar a sesgos en los modelos de IA, lo que a su vez afecta negativamente la toma de decisiones.La gobernanza de datos juega un papel crítico en garantizar la calidad de los datos utilizados en los modelos de IA. Sin una buena gobernanza, las organizaciones enfrentan mayores riesgos de errores y decisiones basadas en datos inexactos o incompletos. [22 source]

4. Falta de Transparencia y Responsabilidad

La lucha de poderes también puede conducir a una falta de transparencia y responsabilidad en el manejo de los datos. Los departamentos pueden evitar reportar problemas de calidad de datos o compartir información crítica debido a la competencia interna. Esto crea un ambiente donde los problemas de datos persisten y no se abordan adecuadamente, impactando negativamente en la eficacia de las iniciativas de IA.

La falta de claridad en la propiedad y la responsabilidad de los datos es un problema que afecta directamente la capacidad de una organización para cumplir con las regulaciones de

datos y garantizar la privacidad y seguridad de los datos. [24 source]

Estrategia de Mejora

Para superar estos desafíos y mejorar la gobernanza de datos en organizaciones de Latinoamérica, se recomienda implementar la siguiente estrategia:

1. Mandatos Claros de la Alta Dirección: 

La alta dirección debe establecer mandatos claros y apoyar la integración y centralización de la gobernanza de datos. Esto incluye definir y comunicar una visión estratégica de los datos como un activo corporativo crítico y asignar recursos adecuados para las iniciativas de gobernanza de datos. [23 source]

2. Definición de Roles y Responsabilidades: 

Establecer roles claros, como el de un Chief Data Officer (CDO), garantiza que haya responsabilidad y supervisión adecuadas en la gestión de datos. Definir claramente quién es responsable de cada conjunto de datos y cómo se deben gestionar ayuda a reducir los conflictos y mejorar la transparencia. [21 sorce]

3. Implementación de un Comité de Gobernanza de Datos: 

Crear un comité de gobernanza de datos con representantes de todas las áreas clave de la organización para supervisar las políticas y procedimientos de gestión de datos. Este comité debe tener la autoridad para resolver disputas sobre datos y tomar decisiones estratégicas sobre la gestión de datos. [22 source]

4. Cultura de Colaboración y Transparencia: 

Fomentar una cultura de colaboración y transparencia entre los departamentos para compartir datos y trabajar juntos hacia objetivos comunes. Esto incluye la capacitación continua y la sensibilización sobre la importancia de los datos y la gobernanza de datos para el éxito organizacional. [20 source]

5. Tecnología y Herramientas de Gestión de Datos: 

Implementar tecnologías y herramientas que faciliten la gestión centralizada de datos, la integración de datos de diferentes fuentes y la mejora de la calidad de los datos. Soluciones como los catálogos dedatos y las plataformas de integración de datos pueden ayudar a gestionar los datos de manera más efectiva. [24 source]

Conclusión

La lucha de poderes interna sobre los datos es un desafío significativo que las organizaciones en Latinoamérica deben abordar para mejorar la gobernanza de datos y la eficacia de sus iniciativas de IA. Al implementar una estrategia de mejora que incluya mandatos claros de la alta dirección, roles y responsabilidades definidos, un comité de gobernanza de datos, una cultura de colaboración y transparencia, y el uso de tecnologías adecuadas, las organizaciones pueden superar estos desafíos y aprovechar al máximo el potencial de sus datos.

Referencias

1. [Why data governance is essential for enterprise AI - IBM Blog](https://www.ibm.com/blog/why-data-governance-is-essential-for-enterprise-ai)[20 source]
2. [AI Data Governance: Ensuring Ethical Use and Security - Transcend](https://transcend.io/ai-data-governance-ensuring-ethical-use-and-security)[21 source]
3. [Designing data governance that delivers value - McKinsey](https://www.mckinsey.com/designing-data-governance-that-delivers-value)[23 source]
4. [Data Governance, a prerequisite for AI project success - Artefact](https://www.artefact.com/data-governance-a-prerequisite-for-ai-project-success)[24 source]