{"id":134566,"date":"2026-02-03T11:20:24","date_gmt":"2026-02-03T16:20:24","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/latinamerica\/?p=134566"},"modified":"2026-02-03T12:19:45","modified_gmt":"2026-02-03T17:19:45","slug":"adopcion-bottom-la-cultura-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/latinamerica\/2026\/02\/adopcion-bottom-la-cultura-de-datos\/","title":{"rendered":"Adopci\u00f3n Bottom-Up: Qu\u00e9 Revela Sobre La Cultura De Datos"},"content":{"rendered":"

Un espejo de la cultura de datos dentro de las compa\u00f1\u00edas.<\/em><\/p>\n

Si pensamos en nuestro manejo de herramientas de inteligencia artificial (IA)<\/a> lo m\u00e1s probable es que, tanto para uso personal como profesional, el proceso de adopci\u00f3n haya sido de forma org\u00e1nica, intuitiva y, sobre todo, autodidacta.<\/p>\n

Es que los \u00faltimos a\u00f1os estuvimos asistiendo a un fen\u00f3meno silencioso, pero de gran impacto para el futuro de las empresas: un creciente uso espont\u00e1neo de las herramientas por parte de los colaboradores, incluso antes de que la organizaci\u00f3n formalice pol\u00edticas, estrategias o inversiones en IA. Esa adopci\u00f3n bottom-up<\/em> (desde abajo hacia arriba) revela m\u00e1s de lo que parece. Se trata de un espejo de la cultura de datos real dentro de la compa\u00f1\u00eda y, quiz\u00e1s, un indicador temprano de su madurez.<\/p>\n

Un desajuste entre percepci\u00f3n de l\u00edderes y realidad operativa<\/strong><\/h2>\n

Un informe reciente de McKinsey & Company muestra que mientras los ejecutivos o C-levels encuestados estimaron que solo un 4% de sus empleados usaban IA generativa<\/a> para al menos 30% de su trabajo diario, en la pr\u00e1ctica ese n\u00famero asciende al 13% de los empleados.<\/p>\n

La expectativa de innovar, resolver tareas con agilidad, ser m\u00e1s eficaces o competitivos \u2013o la simple curiosidad por explorar nuevas herramientas\u2013 muchas veces nace desde dentro de los equipos operativos. En la pr\u00e1ctica, esa adopci\u00f3n temprana suele darse en usos concretos<\/a>: automatizaci\u00f3n de reportes, redacci\u00f3n y s\u00edntesis de informaci\u00f3n, an\u00e1lisis preliminar de datos, apoyo a la toma de decisiones o mejora de procesos cotidianos.<\/p>\n

Y ese uso que empieza de forma improvisada puede indicar apertura hacia lo nuevo, pero tambi\u00e9n confianza impl\u00edcita en los datos para potenciar la experiencia.<\/p>\n

No quiero pasar por alto el rol del liderazgo intermedio tampoco. Sobre todo teniendo en cuenta el punto de tensi\u00f3n entre las iniciativas de equipos y la visi\u00f3n del C-Level. Los mandos medios suelen estar atravesados por la presi\u00f3n de resultados de corto plazo, la necesidad de mantener el orden operativo y, al mismo tiempo, la demanda de innovar. Cuando ese equilibrio se gestiona bien, el middle management puede actuar como traductor y habilitador: convierte la adopci\u00f3n espont\u00e1nea en aprendizajes accionables.<\/p>\n

En Latinoam\u00e9rica, una regi\u00f3n marcada por su heterogeneidad en donde conviven PyMEs, corporaciones, econom\u00edas informales, diversidad cultural y productiva, este fen\u00f3meno se traduce en talento dispuesto, creatividad, adaptabilidad y muchas veces necesidad. Si las compa\u00f1\u00edas prestan atenci\u00f3n, ese entusiasmo puede tomar una nueva forma y convertirse en ventaja competitiva real.<\/p>\n

Oportunidades de una adopci\u00f3n bottom-up<\/em><\/strong><\/h2>\n

\u00a0<\/strong>El primer impulso individual puede transformarse en un motor de innovaci\u00f3n. A partir de la experimentaci\u00f3n r\u00e1pida, los colaboradores prueban nuevas herramientas, descubren flujos de trabajo alternativos y optimizan tareas repetitivas. Dicho de otro modo: generan valor antes de que exista un plan formal.<\/p>\n

Adem\u00e1s, la democratizaci\u00f3n de la innovaci\u00f3n puede proveer pistas valiosas sobre las necesidades operativas reales. Se comienzan a sentar precedentes sobre lo que funcion\u00f3 en un equipo, para replicarlo a otra escala dentro de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n

El impulso de una cultura de datos desde un enfoque pr\u00e1ctico es vital. Cuando el dato deja de considerarse un insumo t\u00e9cnico y empieza a formar parte de la rutina, la organizaci\u00f3n empieza a internalizar su valor estrat\u00e9gico.<\/p>\n

Cuando la informalidad, los recursos limitados o la fragmentaci\u00f3n organizativa compite con la ambici\u00f3n de transformar procesos, este tipo de adopci\u00f3n puede catapultar la aceleraci\u00f3n de nuevas tecnolog\u00edas.<\/p>\n

Riesgos y vulnerabilidades: por qu\u00e9 es importante la gobernanza de datos<\/strong><\/h2>\n

\"\"Como toda posibilidad de crecimiento, tambi\u00e9n tiene sus riesgos. Si cada equipo adopta herramientas por su cuenta, pueden generarse silos de informaci\u00f3n, inconsistencias en formatos y ausencia de control de calidad. Sin caer en dramatismos, esto puede limitar la confiabilidad y la oportunidad de escalar.<\/p>\n

Aqu\u00ed es donde la gobernanza de datos<\/a> se vuelve cr\u00edtica: establece pol\u00edticas, procesos y responsabilidades claras para garantizar que los datos sean precisos, seguros y utilizados de manera \u00e9tica. Sin una gobernanza, las decisiones sin trazabilidad ni respaldo anal\u00edtico, es decir, las decisiones basadas en IA usadas \u201coff the books\u201d pueden carecer de transparencia, control y criterios claros de responsabilidad o \u00e9tica.<\/p>\n

Si hay una falta de supervisi\u00f3n sobre qu\u00e9 datos se usan, c\u00f3mo se almacenan o comparten, se puede exponer a la empresa a riesgos legales o reputacionales: un tema no menor en mercados latinoamericanos con marcos regulatorios en desarrollo.<\/p>\n

Y, no menos importante, el uso espont\u00e1neo no garantiza que las soluciones sean sostenibles. Lo que funciona en un equipo, de modo artesanal o puntual, puede no resistir para una estrategia de expansi\u00f3n o crecimiento.<\/p>\n

Transformando el entusiasmo en estrategia<\/strong><\/h2>\n

Como primera recomendaci\u00f3n para las empresas, es clave empezar por mapear el uso real de IA y datos en toda la organizaci\u00f3n. Qu\u00e9 herramientas, en qu\u00e9 \u00e1reas, con qu\u00e9 frecuencia, en definitiva, qu\u00e9 datos intervienen, con qu\u00e9 objetivos y con qu\u00e9 resultados.<\/p>\n

A partir de ah\u00ed, se podr\u00eda dise\u00f1ar un marco de gobernanza de datos e IA a partir de est\u00e1ndares de calidad, trazabilidad, privacidad, acceso, roles y responsabilidades. Darle lugar a este proceso es el paso m\u00e1s importante para consolidar las bases de un uso ordenado.<\/p>\n

Pero la capacitaci\u00f3n ya no puede ser solo t\u00e9cnica: debe incluir conciencia \u00e9tica, entendimiento del valor estrat\u00e9gico del dato<\/a>, habilidades para interpretar resultados y c\u00f3mo tomar decisiones a partir de la informaci\u00f3n obtenida. En la regi\u00f3n, muchas veces esa capacidad de an\u00e1lisis es uno de los activos m\u00e1s valiosos. De hecho, seg\u00fan un informe reciente de 麻豆原创 Latin America<\/a>, el 43% de las empresas en la regi\u00f3n ya ve la IA con buena perspectiva, con planes de aumentar la inversi\u00f3n.<\/p>\n

No es menor que una compa\u00f1\u00eda como Mercado Libre<\/a>, a partir de la exploraci\u00f3n de casos concretos de IA generativa, est\u00e9 avanzando en la construcci\u00f3n de una estrategia m\u00e1s integrada de datos e IA. Sobre todo para anticipar escenarios financieros, aumentar la productividad en auditor\u00edas y mejorar experiencias de talento interno: un uso de datos concreto y estrat\u00e9gico.<\/p>\n

La adopci\u00f3n bottom-up, en ese sentido, deja una ense\u00f1anza clara: se debe garantizar privacidad, integridad y trazabilidad. Y esto es una responsabilidad compartida entre TI, las \u00e1reas de negocio y los propios usuarios bajo reglas, roles y una sem\u00e1ntica de datos clara y unificada. Este enfoque de gobernanza federada permite escalar el uso de IA sin perder control, alineando autonom\u00eda operativa con consistencia y responsabilidad.<\/p>\n

Porque reconocer a los datos como insumo esencial no es un gesto menor, es la base sobre la que se construyen mejores herramientas, an\u00e1lisis, previsiones y, en definitiva, un condicionante para la innovaci\u00f3n.<\/p>\n

En Latinoam\u00e9rica, esa infraestructura de datos tiene que ser flexible, representativa y escalable. Por eso, la adopci\u00f3n bottom-up<\/em> no es un s\u00edntoma de desorden, sino de necesidad. Incorporar dentro de las decisiones estrat\u00e9gicas un manejo de datos inteligente puede revelar nuevos productos, servicios o mejoras.<\/p>\n

En un momento en que la digitalizaci\u00f3n convive con desigualdades estructurales, contar con una infraestructura de datos capaz de integrar informaci\u00f3n proveniente de diversas fuentes, formatos y sistemas se vuelve una oportunidad para construir futuro. Una estrategia de datos consciente, responsable y alineada al contexto potencia la resiliencia, la competitividad y la capacidad de innovar.<\/p>\n

 <\/p>\n

Este art\u00edculo de opini\u00f3n tambi\u00e9n est\u00e1 disponible en portugu\u00e9s<\/a><\/span><\/i><\/p>\n

 <\/p>\n

\"Binoculares\"<\/h4>\n

<\/h4>\n

麻豆原创 Business Data Cloud<\/strong><\/a><\/h4>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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