UDIT TECH TALK: La revolución del dato, del back-office a la mesa de dirección
El ecosistema del Big Data y la Inteligencia Artificial se ha convertido, en los últimos años, en pieza fundamental de la estrategia corporativa. Pero en un mercado saturado de promesas tecnológicas, las grandes organizaciones se enfrentan al reto de transformar el dato en ingresos reales, esquivando el ruido mediático y redefiniendo las estructuras organizativas tradicionales.
Bajo esta premisa, el Campus de Tecnología, Innovación y Ciencias Aplicadas de UDIT ha acogido la mesa redonda "La revolución del dato: del back-office a la mesa de dirección", un encuentro clave para analizar la transición hacia modelos de negocio puramente data-driven.
El debate, moderado por Pepe Marqués, Decano de la Facultad de Tecnología de UDIT, ha contado con la participación de Ángel Galán, Director del Máster en Análisis de Datos de UDIT; Daniel Sánchez Ortega, Head of Data & Analytics en Grupo Mahou – San Miguel; Rafael C. Socorro Hernández, Head of Data & Advanced Analytics en la división de Construcción de Acciona; y Jesús Fernández, External Executive Director – Technology, Data & AI en Sandoz.
El retorno real del negocio
La sesión comenzó con un análisis crítico sobre la presión financiera y corporativa que sufren las empresas para adoptar tecnologías emergentes a velocidad de vértigo. Frente al optimismo desmedido de las big tech, Ángel Galán inauguró el debate con una advertencia contundente sobre la gestión del cambio y el peligro de las modas tecnológicas:
"Las grandes organizaciones están sufriendo un auténtico chaparrón tecnológico, una vorágine empujada por intereses financieros que obliga a tomar decisiones en caliente sobre herramientas que caducarán en seis u ocho meses. Pero para que la tecnología sea verdaderamente transformacional debemos ir al proceso, no a la herramienta. Siento estupor al ver proyectos millonarios que solo buscan la reducción de costes operativos a corto plazo mediante sustitución, en lugar de concebir nuevas líneas de negocio o aportar valor estratégico real".
Esta disonancia entre las expectativas del mercado y la realidad de las infraestructuras es especialmente palpable en sectores tradicionalmente “analógicos”. Rafael C. Socorro coincidió en la necesidad de asentar los fundamentos del dato antes de construir capas complejas de Inteligencia Artificial:
"La gestión de expectativas con el humo tecnológico actual es muy mejorable; se van a producir grandes desengaños si no resolvemos primero los cimientos del dato. En sectores pegados a lo físico, la IA es una ventaja enorme si se imbrica en los procesos, pero muchas veces la empresa no está preparada para el cambio estructural que esto implica. El mercado se mueve de forma pendular (del cloud al on-premise y viceversa) y el verdadero éxito radica en diseñar arquitecturas flexibles que nos permitan pivotar sin destruir lo construido".
El "gobierno desgobernado": modelos federados frente al monopolio de IT
Uno de los puntos álgidos de la jornada fue la reflexión que se hizo sobre la “muerte definitiva” de los departamentos de IT y datos centralizados como cuellos de botella burocráticos. Los ponentes defendieron de manera unánime el modelo federado, donde el área de datos actúa como un habilitador estratégico y las unidades de negocio (como marketing o finanzas) se apropian de la tecnología mediante interfaces de lenguaje natural e IA generativa.
En este terreno, Daniel Sánchez Ortega aportó una visión optimista y pragmática sobre cómo la democratización del dato a través de la IA generativa puede cambiarlo todo:
"El departamento de datos debe liderar la generación de ingresos y orientar sus perfiles técnicos hacia la cuenta de resultados, convirtiéndose en un centro de beneficio y no de coste. La IA generativa es una mina: permite que un perfil comercial o de marketing, mediante lenguaje natural, eleve el nivel de la conversación y descubra patrones de consumo de forma autónoma. Para no paralizar la compañía con burocracia, necesitamos un 'gobierno desgobernado': una capa de metadatos robusta por debajo pero con máxima autonomía en la superficie, asumiendo que habrá incoherencias controladas en el camino".
No obstante, esta descentralización descontrolada introduce el riesgo del "bosque de champiñones": soluciones aisladas creadas por las áreas de negocio de la mano de consultores externos, sin una estrategia de unificación de datos, que acaban generando deuda técnica. Jesús Fernández desgranó la solución arquitectónica y el cambio de rol corporativo para mitigar este peligro:
"El modelo de IT tradicional, centralizado y controlador, ha muerto. IT debe ser negocio y actuar como un habilitador. El pilar fundamental está en construir una capa de gobierno fuerte y una arquitectura descentralizada que permita la experimentación mediante prototipos rápidos; así el propio negocio descubre sus necesidades sobre un terreno seguro".
El declive de la hiper-especialización técnica y el reto formativo
El bloque de cierre de la mesa redonda orbitó en torno al factor humano y el talento, concluyendo que la hiper-especialización técnica (el perfil enfocado únicamente en picar código o gestionar arquitecturas de ingesta rígidas) está condenada a la irrelevancia debido a la automatización de los propios entornos de desarrollo.
Los expertos destacaron que el mercado demanda profesionales híbridos dotados de curiosidad, adaptabilidad, visión de negocio y, por encima de todo, pensamiento crítico. En este contexto, Pepe Marqués sintetizó los desafíos metodológicos a los que se enfrenta la educación superior:
"La universidad se encuentra ante un papelón histórico. El modelo tradicional de evaluación basado en el resultado final o en memorizar comandos ya no es válido en la era del self-service y la IA generativa, donde cualquiera puede obtener respuestas inmediatas. El compromiso de UDIT es transformar este paradigma evaluando el proceso sobre el resultado: debemos enseñar a los estudiantes a interrogar a los modelos, a poner en cuarentena la información, a contrastar algoritmos y a resolver problemas verdaderamente complejos".
