La IA pasa por la calidad del dato, el contexto y el liderazgo humano

Durante la jornada participaron compañías y entidades de primer nivel como IBM, Iberdrola, MAPFRE o Santalucía Seguros, entre otros, y representantes de la Administración Pública vinculados al Ministerio de Transformación Digital.

“El sector público y el sector privado tenemos que trabajar aún más juntos. La mayoría de los retos que enfrentamos son similares, y este tipo de encuentros nos permiten avanzar en cooperación y gobernanza de los datos”, señaló Ruth del Campo, del Ministerio de Transformación Digital.

Más regulación y mayor exigencia en privacidad

Leslie Rodríguez, responsable de Data en IBM para España, destacó la creciente complejidad del panorama empresarial en materia de datos y privacidad. Según compartió durante el encuentro, más del 80% de las empresas de todo el mundo se enfrentarán a requisitos modernos de privacidad y protección de datos, lo que eleva de manera significativa el nivel de exigencia en términos de cumplimiento, trazabilidad y transparencia.

En este contexto, Carmen López, Data Protection Officer de Allianz Partners España, subrayó que el reto ya no es solo gobernar el dato, sino todo el ciclo de vida del modelo de IA: “La trazabilidad y la transparencia se han convertido en principios básicos. Tenemos que poder explicar por qué un modelo ha tomado una decisión y no otra.”

El desafío de la IA generativa

Otro de los puntos críticos abordados fue la dificultad de escalar proyectos de inteligencia artificial generativa. Según datos compartidos durante el evento, el 95% de los proyectos piloto corporativos de IA generativa fracasan, lo que evidencia la brecha existente entre la experimentación y la implantación real en producción.

Durante la jornada se coincidió en que la causa principal no es tecnológica, sino estructural: ausencia de gobernanza sólida, baja calidad del dato, falta de contexto y carencia de alineación con el negocio. Sin una estrategia clara y una gran base de datos, la IA generativa difícilmente puede generar valor sostenible.

El dato necesita contexto para generar valor

Otro de los grandes mensajes del día fue la importancia del contexto en la gestión del dato. Durante el panel sobre aseguradoras y automatización se puso de relieve que, en cualquier industria, un dato sin contexto supone un riesgo, mientras que un dato contextualizado se convierte en un activo susceptible de ser automatizado y generar valor real.

Los expertos coincidieron en que la inteligencia artificial no puede operar de forma fiable sin una base sólida de calidad, clasificación y jerarquización del dato. Cuando estos elementos no están bien definidos, los modelos pueden incurrir en errores, amplificar sesgos o tomar decisiones difíciles de explicar ante clientes y reguladores. La conclusión fue contundente: la IA necesita datos de calidad y necesita contexto para ofrecer resultados fiables, trazables y útiles para el negocio

Data Driven Day 2026 dejó una conclusión transversal: la gobernanza responsable no es sólo una exigencia regulatoria, sino una ventaja competitiva. Las organizaciones que integren calidad del dato, transparencia y supervisión humana en sus modelos de IA estarán mejor posicionadas para generar confianza, fidelización y crecimiento sostenible.