Cloud y Business Apps
Ciberseguridad
Data & AI
IoT y Conectividad
Industria
Salud
Banca y Finanzas
Sector Público
Retail
Turismo y Ocio
Transporte y Logística
Energía y Utilities
Ciudades Inteligentes
El Gobierno del dato como centro que conecta todas las disciplinas
Desde Telefónica sabemos hace bastante tiempo que hablar de Gobierno del Dato es hablar de mucho más que políticas, comités, catálogos o calidad. En realidad, estamos hablando de la capacidad de una organización para mover la rueda de decidir quién puede hacer qué con los datos, bajo qué reglas, con qué responsabilidades y con qué propósito. Es más psicológico y humano que técnico, sin duda, un proyecto de Gobierno del Dato se ha convertido en una ambición intelectual.
Esta idea cobra todavía más importancia en un momento en el que los datos han dejado de ser únicamente un activo para la analítica y se han convertido en la otra parte contratante de la Inteligencia Artificial. La IA está alterando la forma en que las organizaciones producen, consumen, clasifican, relacionan y utilizan la información. Y, con ello, está convirtiendo el Gobierno del Dato en una pieza cada vez más estratégica.
Nunca ha sido casual, que DAMA sitúe el Data Governance en el centro de su conocida “DAMA Wheel”, conectándolo con el resto de áreas de conocimiento de la gestión del dato, esto ya lo hemos comentado hace mucho tiempo, mismamente aquí. La gobernanza actúa como el eje que articula responsabilidades, políticas, decisiones y mecanismos de control alrededor de arquitectura, calidad, metadatos, seguridad, integración, modelado y el resto de disciplinas.
La metáfora resulta especialmente poderosa: el Gobierno del Dato es el centro que conecta todas las disciplinas, es más podríamos decir que el resto de disciplina se AI-tomatizan y la del centro se HU-maniza.
La IA tiene inteligencia, pero necesita conocimiento.
DAMA-DMBOK 3.0: un marco que se prepara para una nueva era
A sabiendas de todo esto, DAMA International (Data Management Association) está inmersa en la evolución hacia DAMA-DMBOK 3.0, cuyo proyecto comenzó en 2025, pues DAMA Book 2.0 nace en el 2017 y el panorama es completamente distinto. La nueva versión pretende modernizar el marco para responder a un ecosistema en el que ya no basta con gestionar bases de datos y procesos tradicionales.
DAMA señala explícitamente que la nueva edición incorporará cuestiones emergentes como IA, Cloud y plataformas modernas de datos, manteniendo al mismo tiempo los principios fundamentales del modelo.
Y hay un aspecto especialmente significativo: DAMA está planteando esta evolución como un proceso colaborativo y guiado por la comunidad, con participación de especialistas, revisiones y mecanismos de exposición pública. Es decir, incluso el propio marco de referencia de la profesión reconoce que el mundo de los datos está cambiando demasiado rápido como para ser definido únicamente desde una perspectiva estática.
DAMA España señala actualmente un horizonte de publicación oficial de 2027, después de completar las distintas fases de redacción, exposición y revisión. Eso da una vida de 10 años a DAMA Book v.2.0, el tiempo dirá si la versión v.3.0 es tan longeva o deberá ser revisada en un tiempo menor debido a esta escalada exponencial.
La pregunta, por tanto, no es si el Gobierno del Dato va a cambiar con DMBOK 3.0. La pregunta es:
¿Hasta qué punto la Inteligencia Artificial va a transformar la propia manera de gobernar los datos?
La IA está acelerando el Gobierno del Dato
La adopción de IA está avanzando a una velocidad difícil de ignorar y asimilar. Según McKinsey, en 2025 el 88 % de las organizaciones encuestadas declaraba utilizar IA en al menos una función de negocio, frente al 78 % del año anterior. Sin embargo, solo un 7 % afirmaba haber escalado la IA plenamente en toda la empresa, eso fue hace ya mucho, casi siendo finales de 2026 ya se hacen agentes que mueven y producen datos y que deben dejar una traza de gobierno, podríamos decir que son replicantes o humanos sintéticos que producen información y la aceleración es desbocada.
La tendencia es clara: más organizaciones utilizan IA, pero muchas todavía están construyendo las capacidades necesarias para gobernarla y escalarla. Este impacto está modificando la escala de valores económicos y decisiones sobre el uso de licenciamientos o software libre, hay que recalibrar la báscula de dinero. El código libre de licenciamiento está seduciendo por su fácil adaptabilidad programando tus necesidades, eso hace distribuir la economía hacia las personas y la IA.
En paralelo, el Gobierno del Dato también está ganando presencia. Un estudio de Precisely mostraba que el porcentaje de organizaciones con un programa de Gobierno del Dato pasó del 60 % en 2023 al 71 % en 2024. Además, la propia investigación señalaba que el Gobierno del Dato era el principal reto relacionado con los datos para las iniciativas de IA, citado por un 62 % de los encuestados.
La lectura es contundente:
La IA está haciendo visible la necesidad de gobernar mejor los datos.
Ya no se trata de gobernar el dato, se trata de gobernar mejor los datos. Y gobernar los datos es dar representación semántica del mundo de la organización.
No hablamos únicamente de gobernar los datos que alimentan los modelos. También hay que gobernar los datos generados por ellos, los metadatos asociados, las reglas de acceso, los modelos semánticos, las trazas, los usos permitidos, la calidad, la explicabilidad y las decisiones derivadas de los sistemas de IA.
De gobernar datos a gobernar datos para la IA
Aquí aparece una diferencia fundamental. Una empresa puede tener un catálogo, un glosario y unas políticas de calidad y, aun así, no estar preparada para la IA. Gartner señalaba en 2025 que el 63 % de las organizaciones no tenía, o no sabía si tenía, las prácticas de gestión de datos adecuadas para la IA. La conclusión es especialmente relevante: disponer de Gobierno del Dato no significa automáticamente disponer de datos preparados para IA. Por no hablar de tener un gobierno de los propios agentes de IA que mueven, crean o alteran datos.
De hecho, la evolución está llevando a una nueva generación de gobierno donde las fronteras conceptuales se tocan:
Gobernar el dato → gobernar el dato para la IA → gobernar la IA
Los límites entre estas tres realidades son cada vez más difusos.
El informe 2025 de IAPP muestra esta convergencia: el 77 % de las organizaciones encuestadas estaba trabajando ya en Gobierno de la IA, cifra que se aproxima al 90 % entre las organizaciones que ya utilizan IA. Además, un 10 % identificaba a la función de Gobierno del Dato como responsable principal de la gobernanza de IA.
La tendencia parece evidente:
El Gobierno del Dato está dejando de ser únicamente una disciplina orientada a controlar el activo “dato” y se está convirtiendo en una infraestructura crítica de confianza para la IA.
El Gobierno del Dato como bastión humano ante la IA
Sin duda, la IA puede acelerar muchas actividades que tradicionalmente requerían importantes esfuerzos manuales, pero aun queda mucho recorrido al humano. Debemos enfrentarnos y recalibrar cual es el rol del humano en este nuevo paradigma, lo que llaman Human-in-the-loop.
No debemos sucumbir por el uso de la IA al Síndrome "del objeto brillante" o al canto de sirenas que aparece en la Odisea. La IA hace mucho y cada día más, pero debemos ser inteligentes sobre qué hacer y qué dejar de hacer de lo que seguimos haciendo. Quizá debamos replantearnos el tener que documentar ciertas cosas que ahora son entregables más grandes, más pesados y con más IA que nadie leerá.Quizá debamos ejercer el esfuerzo en tener claro el punto clave del humano.
La IA puede automatizar muchas tareas del Gobierno del Dato, pero no puede asumir por sí sola la responsabilidad de gobernarlo.
La próxima frontera
Gobernar no consiste únicamente en detectar patrones o ejecutar reglas. Gobernar implica tomar decisiones del tipo "quien, qué, puede":
- ¿Quién produce el dato?
- ¿Qué derechos tiene?
- ¿Qué obligaciones genera?
- ¿Qué sucede cuando el dato es producido por una IA?
- ¿Quién es responsable de un dato?
- ¿Qué definición debe prevalecer?
- ¿Quién puede acceder a determinada información?
- ¿Quién puede utilizarlo?
- ¿Qué nivel de calidad es aceptable?
- ¿Puede utilizarse un determinado dato para entrenar un modelo?
- ¿Qué riesgo estamos dispuestos a asumir?
- ¿Qué ocurre cuando una regla de negocio entra en conflicto con otra?
- ¿Quién decide ante un conflicto sobre un dato?
■ Estas preguntas no son meramente técnicas. Son preguntas organizativas, legales, estratégicas y, en muchos casos, éticas. Nuestra visión del papel del ser humano, el Gobierno del Dato y la IA puede resumirse de una manera casi poética, tomando prestadas las palabras de Seneca: Docendo discimus. Enseñando, aprendemos
Conclusión
La IA está huérfana del conocimiento de las empresas. Gobernar el dato pasa por crear esa red semántica, esa capa ontológica que determine el cerebro para la IA, y aquí no hacemos más que enseñar.
Las empresas que mejor plasmen y proporcionen ese cerebro a la IA, más valor tendrán. En ese momento aprenderemos más aún. Habremos creado una IA que lo sepa todo o casi todo y eso le dará a la IA del conocimiento necesario para comprender mucho mejor nuestro mundo. Y sin duda, esto es labor del humano para el humano.
