Inés Jiménez Jiménez

Imagina que estás encerrado en una habitación sin ventanas. No sabes chino, ni una palabra. Por una rendija te pasan papeles llenos de símbolos chinos y, dentro de la habitación, tienes un manual de reglas que te dice exactamente qué símbolos devolver según los que recibas. Sigues las instrucciones con cuidado y devuelves respuestas que, vistas desde fuera, son impecables. Para quien está al otro lado, parece evidente que dentro hay alguien que entiende chino. Pero tú sabes la verdad: no entiendes nada. Solo aplicas reglas de forma mecánica. Este experimento mental, conocido como la habitación china, fue propuesto por el filósofo John Searle en los años 80, y sirve para cuestionar una idea muy extendida: que si una máquina se comporta como si entendiera, entonces realmente entiende. Searle sostiene que no. Igual que tú en la habitación, una computadora puede manipular símbolos, producir respuestas correctas y mantener conversaciones coherentes sin comprender el significado de nada de lo que hace. No hay comprensión ni experiencia: no entiende lo que hace ni lo que dice. Solo encadena símbolos sin saber qué significan. Por eso este experimento es una metáfora clave cuando hablamos de inteligencia artificial, conciencia y qué significa realmente entender. Pero también sirve para comprender la importancia de la supervisión humana. La máquina puede producir respuestas impecables sin entender nada de lo que dice. ¿Y qué ocurre con la creatividad? ¿Puede la IA generativa crear o solo simular? Si trasladamos esta idea al terreno de la creatividad, aparece una pregunta similar. Hay autores que sostienen que la IA (en particular, la generativa) les ayuda a crear: a tener mejores ideas. Pero ¿eso es realmente crear? De la misma manera que simular comprensión no es comprender; simular creatividad no es crear. La materia prima de la creatividad humana es la experiencia, pero no entendida como acumulación de datos ni como optimización por ensayo y error, sino como experiencia vivida: aquella que tiene significado para quien la atraviesa y deja huella en su forma de comprender el mundo. Cuando transformamos la experiencia en comprensión, aprendemos. Y la creación aparece cuando ese aprendizaje se libera y se combina de maneras nuevas para producir algo que no estaba previsto. Por eso no hay creación sin experiencia previa ni sin aprendizaje. La IA amplía el espacio de posibilidades; el criterio humano decide cuáles tienen sentido. Tipos de creatividad y límites de la IA: de la combinatoria a la transformacional La creatividad computacional es un área de investigación en crecimiento. Sin embargo, su desarrollo tiene todavía obstáculos fundamentales: es muy difícil, por ejemplo, definir la creatividad en términos objetivos. Según la clasificación clásica de Margaret A. Boden, muy utilizada en divulgación y ciencia cognitiva, existen tres tipos de creatividad: La primera es la creatividad combinatorial, que mezcla ideas o elementos ya conocidos de una forma nueva; este tipo de creatividad ha desempeñado un papel bien documentado en el descubrimiento científico, la innovación tecnológica y las actividades artísticas a lo largo de la historia. El acto de conectar conceptos previamente no relacionados ha sido históricamente una piedra angular del progreso. En segundo lugar, la creatividad exploratoria, que recorre un espacio de posibilidades ya definido, y lo exprime hasta sus límites. Y, en tercer lugar, la creatividad transformacional, que cambia las reglas del juego y redefine el propio espacio de posibilidades. Esta última es la más radical: requiere agencia, criterios propios y comprensión del marco que se transforma. La creatividad no nace solo de combinar datos, sino de transformar experiencia en significado. Qué puede hacer la IA generativa y por qué no redefine el problema Desde esta perspectiva, la IA actual realiza, con matices que exceden el marco de esta publicación, creatividad combinatorial y, en algunos casos, exploratoria, pero no creatividad transformacional en sentido fuerte. Si le pides a una IA crear un poema con un estilo mezcla entre Federico García Lorca y Gata Cattana, te lo dará. Si le pides, por ejemplo, crear una novela de terror con diversos finales, también podrá hacerlo, respetando los códigos del género. Pero lo que no hará es cambiar el marco del problema: no redefinirá qué es el problema ni qué cuenta como una buena solución. El criterio humano y su intención, dentro de un marco de uso responsable de la tecnología, es clave para la resolución. Inteligencia artificial y diálogo: por qué no hay comprensión, pero sí impacto creativo La creatividad, además, no suele nacer en silencio absoluto, sino en diálogo. Pero ¿podemos hablar de diálogo cuando la otra parte (la máquina) no comprende? Cuando interactuamos con una IA no hay diálogo en sentido estricto. Es, en realidad, un intercambio funcional y asimétrico: la máquina no comprende, pero la interacción puede activar procesos reflexivos y creativos en quien la utiliza. Somos nosotros quienes, ante esta interfaz conversacional, como frente a un espejo, tenemos que formular buenas preguntas, interpretar las respuestas y encontrar el sentido. La IA solo se puede entender como un coagente creativo, no como una entidad creadora autónoma. Es fundamental evitar la antropomorfización de los sistemas informáticos (el conocido efecto ELIZA). La tecnología puede generar múltiples posibilidades, pero el significado, el criterio y la intención y, en consecuencia, la creación, sigue siendo una tarea y una responsabilidad humana. Cloud Diario de un AI Augmented Employee 22 de mayo de 2025

La gestión de los datos es clave para la competitividad de las empresas, y el gobierno del dato es un elemento fundamental para la confianza, innovación y valor. No se trata solo de recoger información, sino de establecer principios, reglas y roles que garanticen su calidad, integridad y seguridad en el conjunto de la empresa. Así, los datos bien gobernados se convierten en activos estratégicos que impulsan la toma de decisiones, fomentan la colaboración y permiten a la empresa evolucionar hacia un sistema donde la información fluye y sostiene todo el ecosistema organizacional. La organización como organismo vivo: datos y sistemas en equilibrio El pensamiento sistémico es una forma de entender la realidad como un todo interconectado, donde cada parte influye en el todo y viceversa. Nos invita a mirar la realidad no como una suma de partes aisladas, sino como un conjunto interconectado e interdependiente. En lugar de abordar los problemas de forma lineal o aislada, esta perspectiva busca comprender las dinámicas, los flujos y las relaciones que mantienen en funcionamiento un sistema complejo. Un excelente ejemplo de sistema complejo es el cuerpo humano. No se comporta como una máquina de piezas sueltas, sino que es un sistema vivo, adaptativo, coordinado y resiliente, en el que cada órgano cumple una función específica, pero todos están interrelacionados: la sangre, por ejemplo, transporta oxígeno, nutrientes e información, las venas y arterias permiten ese flujo, el sistema inmunológico protege al sistema frente a amenazas externas mientras que el metabolismo regula el equilibrio y la energía disponible. El pensamiento sistémico nos enseña que, en una organización, el equilibrio y la interconexión entre todas sus partes son esenciales para su salud y resiliencia. Y todo ello ocurre en equilibrio dinámico: cuando una parte del cuerpo falla, otras intentan compensar, pero el equilibrio se mantiene solo hasta cierto punto. Si la sangre deja de circular, si la información no llega, si el sistema inmune no actúa… todo el organismo se ve afectado. La empresa como sistema interconectado: el flujo vital de los datos Una empresa funciona de forma similar. No es simplemente un conjunto de personas, departamentos, objetivos, herramientas o sistemas. En esta analogía: Las áreas funcionales son los órganos que ejecutan tareas específicas. Los procesos son las venas que interconectan decisiones, personas y tecnología. Los datos son la sangre que da vida al sistema: fluyen, nutren, alertan. El liderazgo y los sistemas de control actúan como el cerebro. Y la Ciberseguridad, las operaciones o el compliance cumplen la función inmunológica para mantener la integridad y la continuidad del negocio. Cuando vemos la empresa como un sistema, entendemos que los datos no son un subproducto, sino un activo estratégico. Sin datos que circulen de forma confiable por procesos bien definidos, el organismo empresarial pierde capacidad de reacción y claridad en la toma de decisiones. Al aplicar el pensamiento sistémico, entendemos que una decisión local puede tener efectos globales, que los síntomas visibles muchas veces tienen causas invisibles y que la salud del sistema depende de su equilibrio, no de la perfección de cada parte. Los datos no son un subproducto, sino el activo estratégico que da vida y sentido al sistema empresarial. El gobierno del dato: clave para la salud organizacional Del mismo modo que el análisis de sangre revela el estado de salud del cuerpo, los datos revelan el estado del negocio. Pero para que la información sea útil debe ser gobernada con rigor. El gobierno del dato es el marco que permite que los datos que manejamos sean confiables, seguros, accesibles y útiles para la gestión. El gobierno del dato es el conjunto de procesos, políticas, roles y tecnologías que aseguran que los datos sean gestionados de forma coherente, eficiente y segura en toda la organización. No se trata no solo de 'vigilar' o 'limitar', sino de ordenar, dar contexto, facilitar la reutilización y, sobre todo, garantizar el valor del dato a lo largo de todo su ciclo de vida: desde que se genera hasta que se consume para tomar decisiones. Viaja por el sistema, pero al mismo tiempo transita su propio journey: de información a conocimiento. Uno de los marcos de referencia es el propuesto por DAMA (Data Management Association International), un enfoque que permite abordar el dato de forma estructurada y transversal, facilitando que distintas áreas hablen un lenguaje común cuando se trata de compartir, consumir o proteger datos. Dos roles clave: Data Owner y Data Steward Para que este modelo funcione, es clave definir quién hace qué. Dos roles fundamentales son: El Data Owner es el responsable final de un conjunto de datos: define su uso, autoriza su compartición y se asegura de que cumpla con las políticas internas y externas (normativas, legales y éticas). El Data Steward vela por la calidad, definición y consistencia del dato. Se ocupa del día a día: identificar errores, aplicar reglas de validación, mantener metadatos y colaborar con otras áreas para asegurar que el dato sea útil. Un Data Steward puede ser alguien de un equipo funcional que, sin estar en BI, conoce profundamente los datos de su área y los valida regularmente. El gobierno del dato no es solo control, sino la base que garantiza que los datos sean confiables, útiles y generadores de valor en toda la organización. El gobierno del dato, un pilar para Telefónica Tech En Telefónica Tech el gobierno del dato es un pilar fundamental: gestionamos datos críticos y masivos, lo que exige un enfoque estructurado y riguroso. Nuestra prioridad es establecer procesos y roles claros que aseguren la calidad, integridad y seguridad de la información en todos los niveles de la organización. De esta manera, fomentamos la colaboración entre áreas y garantizamos que cada dato sea fiable, accesible y seguro, respaldando decisiones estratégicas y aportando valor tanto a clientes como a la compañía. Esta visión transversal y responsable convierte la gestión del dato en nuestra forma de trabajo, impulsando confianza, innovación y excelencia operativa. Algunos de los aspectos clave que refuerzan este enfoque son: Gestionamos volúmenes masivos de datos críticos. Operamos en sectores donde la confianza, la trazabilidad y la protección de la información son fundamentales. Nuestros servicios requieren de datos bien definidos y gobernados para aportar valor real. Aspiramos a que cada decisión esté respaldada por datos fiables, accesibles y bien seguros. Nuestro compromiso con el dato no es un proyecto puntual, sino una forma de trabajar, con responsabilidad, eficiencia y visión de futuro. El objetivo es claro: mejorar las decisiones, reducir riesgos, acelerar la innovación y aumentar el valor que ofrecemos a nuestros clientes y a toda la organización. Aplicar un modelo sólido, con roles claros y enfoque colaborativo (no solo del equipo de Business Intelligence, el dato es responsabilidad de todas las áreas), es lo que permitirá que sigamos liderando con propósito e impacto. ■ En Telefónica Tech te ayudamos a implementar una Oficina de Gobierno del Dato para impulsar el conocimiento y la innovación en tu empresa. Más información → AI & Data De la sospecha a la confianza: el viaje real hacia un mejor Gobierno del dato 20 de mayo de 2025 Actualizado: 21.04.2026