¿Qué es un producto de datos y por qué tu estrategia de IA depende de él?

Tu organización lleva años invirtiendo en tecnologías para recopilar, integrar, gestionar y analizar datos. Entonces, ¿por qué da la sensación de que las personas y los sistemas que más los necesitan no pueden confiar en ellos?

Ahora que la IA está pasando de la fase experimental a la de producción en muchas organizaciones, resolver ese problema se está volviendo aún más urgente. Los modelos de IA, los copilotos y los agentes dependen de los datos.

Si esos datos están incompletos, son incoherentes, están mal documentados o resultan de difícil acceso, los sistemas de inteligencia artificial pueden generar respuestas inexactas, recomendaciones poco fiables y errores costosos. Por eso, el debate en torno a los productos de datos ha pasado de ser algo «que estaría bien tener» a convertirse en «tenemos que resolver esto ya».

Según un estudio reciente de BARC y Actian, la adopción de productos de datos aumentó del 48 % en 2024 al 69 % en 2026. Eso no es una tendencia. Es una señal difícil de ignorar.

¿Qué es un producto de datos?

Un producto de datos es un activo de datos seleccionado, gestionado y reutilizable. Está diseñado para aportar valor a un grupo específico de usuarios, ya sean analistas de negocio, aplicaciones o agentes de inteligencia artificial que obtienen respuestas cada día a las 2 de la madrugada.

«Los productos de datos son activos que ayudan a las organizaciones a tomar el control de sus datos y a generar valor empresarial», según Deloitte. «Se pueden compartir y pueden ayudar a aprovechar el potencial de los datos de una forma que beneficie tanto a los clientes internos como a los externos».

A diferencia de un conjunto de datos tradicional, un producto de datos presenta las siguientes características:

• Un objetivo claramente definido.
• Significado de «negocio documentado».
• Titularidad conocida.
• Normas de calidad.
• Expectativas respecto al servicio.
• Controles de gobernanza.
• Gestión continua del ciclo de vida.

Una forma de verlo es la siguiente: los datos sin procesar son como los ingredientes. Técnicamente, puedes preparar algo con ellos, pero tienes que averiguar qué combina con qué, qué ha caducado y cuál es la receta.

Un producto de datos es como una comida preparada. Está listo para consumir: viene acompañado del contexto, la calidad y los mecanismos de control necesarios para que resulte realmente útil. Así que, en lugar de entregar a tus sistemas de IA un montón de ingredientes y cruzar los dedos, les estás proporcionando un recurso fiable, documentado y listo para usar.

Un ejemplo real es un producto de datos «Customer 360» que combina los registros de los clientes procedentes de los sistemas de CRM, facturación, atención al cliente y marketing en una única visión fiable de cada cliente. De este modo, los usuarios empresariales pueden analizarla, las aplicaciones pueden utilizarla y los sistemas de inteligencia artificial pueden aprovecharla sin tener que conciliar registros contradictorios procedentes de múltiples fuentes.

Por qué la IA cambia el debate sobre los datos

Los analistas humanos solían detectar datos dudosos. Se daban cuenta cuando una cifra no cuadraba, la investigaban a fondo y señalaban el problema antes de que se convirtiera en una decisión empresarial. Los sistemas de IA no funcionan así.

Generan contenidos, responden a preguntas, hacen recomendaciones y, cada vez más, toman medidas basándose en los datos que reciben, incluso cuando dichos datos no son adecuados para el fin previsto.

Esa es la incómoda realidad que explica por qué el 60 % de las organizaciones que participaron en el estudio de BARC y Actian mencionaron «datos fiables para casos de uso de la IA» como uno de los principales motivos para implementar productos de datos. Garantizar la fiabilidad de los datos es una forma de controlar los daños antes de que las cosas se tuerzan.

¿La buena noticia? Las empresas han entendido bien este concepto y están obteniendo resultados reales. GEMA, por ejemplo, ha implantado la plataforma Actian Data Intelligence y ha creado más de 400 productos de datos certificados, con 11 modelos de IA en funcionamiento en entorno de producción, lo que le ha permitido alcanzar un retorno de la inversión (ROI) del 140 % y un ahorro de costes de más de 1 millón de euros al año.

Por qué «tenemos datos» no es lo mismo que «tenemos productos de datos»

La mayoría de las organizaciones suelen tener miles de tablas, informes, paneles de control y conjuntos de datos. Eso no significa necesariamente que cuenten con productos de datos, y esa diferencia es importante.

Los activos de datos tradicionales suelen enfrentarse a una serie de retos habituales:

• Titularidad poco clara.
• Definiciones incoherentes.
• Origen desconocido.
• Versiones duplicadas.
• Documentación limitada.
• Gestión manual.

Los productos de datos dan la vuelta a la pregunta. En lugar de preguntarnos: «¿Cómo almacenamos estos datos?», empezamos a preguntarnos: «¿Cómo utilizarán los consumidores estos datos y qué necesitan para confiar en ellos?».

Este cambio por sí solo transforma la forma de trabajar de los equipos de datos. En Groupe BPCE, este enfoque ha permitido definir más de 80 000 términos empresariales y generar más de 1 000 exploraciones de datos únicas a la semana, lo que ha transformado una función de datos tradicional, aislada en silos, en algo a lo que toda la organización puede acceder y sobre lo que puede actuar.

¿Qué caracteriza a un buen producto de datos?

No todos los productos de datos son iguales. Los que resisten bien bajo presión, incluidas las cargas de trabajo de IA, suelen compartir algunas características:

• Contexto empresarial. Los consumidores comprenden qué representan los datos y cómo deben utilizarse.
• Responsabilidad. Alguien es responsable de la calidad, la usabilidad y la evolución continua del producto de datos.
• Facilidad de búsqueda. Los usuarios pueden encontrar y acceder fácilmente al producto de datos sin necesidad de recurrir al departamento de TI ni de realizar solicitudes manuales.
• Confianza. Las normas de calidad, el historial y los controles de gobernanza ayudan a los consumidores a comprender si los datos son adecuados para el fin previsto.
• Reutilización. Un mismo producto de datos puede dar respuesta a múltiples casos de uso empresarial, en lugar de que cada equipo o usuario tenga que volver a crear productos a partir de los mismos datos.
• Observabilidad. Los equipos pueden supervisar la calidad, detectar problemas y mantener la confianza a medida que los datos cambian con el tiempo.

Los contratos de datos: la otra mitad de la ecuación

A medida que las organizaciones amplían el uso de los productos de datos a distintos equipos y ámbitos de negocio, surge otro factor fundamental: un acuerdo claro entre los creadores y los usuarios sobre a qué se comprometen realmente.

Eso es precisamente lo que es un contrato de datos. Define la estructura, la titularidad, los requisitos de calidad y las expectativas operativas de un producto de datos. Cuando una aplicación derivada, un panel de control o un agente de IA depende de ese producto, el contrato es lo que les da la seguridad de que los datos seguirán siendo los que esperan la semana que viene.

El estudio realizado por BARC y Actian reveló que la adopción de contratos de datos sigue de cerca a la de productos de datos, y que muchas organizaciones consideran que los contratos son un componente fundamental de la confianza, la gobernanza y la gestión de la calidad. En conjunto, los productos de datos y los contratos de datos sientan las bases para una IA escalable.

Las cifras son un argumento bastante sólido

Si todavía te estás planteando si merece la pena esta inversión, ten en cuenta lo siguiente: el 85 % de las organizaciones que cuentan con productos de datos a nivel empresarial tienen tres o más proyectos de IA en fase de producción. Eso no es una coincidencia.

Las estrategias de productos de datos guardan una estrecha relación con IA agencial que operan en entornos de producción. Este es el tipo de IA autónoma capaz de impulsar resultados empresariales, y no solo de responder preguntas en un chat.

Las organizaciones que avanzan más rápido en el ámbito de la inteligencia artificial no son las que recopilan más datos. Son aquellas que consiguen que los datos de los que ya disponen sean comprensibles, fiables y estén listos para su uso.

La era de la inteligencia artificial no admite bases de datos desorganizadas. La buena noticia es que nadie tiene que empezar de cero. Solo hay que actuar de forma planificada a la hora de estructurar, gestionar y distribuir los datos.

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Acerca del autor

Acerca de Actian Corporation

Actian permite a las empresas gestionar y controlar los datos a gran escala con total confianza. Las organizaciones confían en las soluciones de gestión e inteligencia de datos de Actian para optimizar entornos de datos complejos y acelerar la entrega de datos preparados para la IA. Diseñadas para ofrecer flexibilidad, las soluciones de Actian se integran a la perfección y funcionan de forma fiable tanto en entornos locales como en la nube y en entornos híbridos. Obtén más Acerca de Actian, la división Acerca de Actian datos e IA de HCL Software, en actian.com.