La brújula de la Gobernanza en Data e IA
En iData Global creemos que hablar de gobernanza de datos e inteligencia artificial es hablar de confianza, competitividad y sostenibilidad. Sin un marco regulatorio claro, los riesgos crecen de forma exponencial: desde la exposición a sanciones legales hasta la pérdida de credibilidad frente a clientes y aliados estratégicos. Por ello, comprender los marcos regulatorios y estándares globales no es una tarea opcional: es el punto de partida para que la analítica y la IA generen valor de manera ética, segura y duradera.
La transformación digital de los últimos años nos ha mostrado que el crecimiento de la inteligencia artificial no se mide únicamente en algoritmos o en la capacidad de procesamiento. Se mide en la confianza que las organizaciones logran construir en torno a sus modelos. Y aquí entran en juego regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa, el NIST AI Risk Management Framework en Estados Unidos, la recién publicada ISO/IEC 42001 para la gobernanza de IA y las nuevas propuestas de la Unión Europea con su AI Act. Cada una plantea exigencias concretas que redefinen cómo debemos capturar, procesar, almacenar y usar los datos.
Data Compliance vs AI Compliance: dos mundos complementarios
Hablar de cumplimiento normativo en datos no es lo mismo que hablar de cumplimiento en IA. Aunque están conectados, presentan retos distintos:
- Data Compliance se centra en la protección, privacidad, trazabilidad y calidad de la información. Aquí marcos como GDPR marcan la pauta al exigir consentimiento explícito, derecho al olvido y portabilidad de datos. La premisa es clara: los datos pertenecen a las personas, y las organizaciones son solo sus guardianes.
- AI Compliance, por otro lado, se adentra en terrenos más complejos: cómo asegurar que un modelo de IA sea explicable, no discriminatorio y trazable. El NIST AI Risk Framework propone lineamientos para gestionar riesgos de sesgo, robustez y seguridad, mientras la ISO/IEC 42001 establece buenas prácticas de gobernanza que permiten certificar el uso responsable de IA en las empresas.
Ambos mundos se complementan. Una organización puede cumplir con todas las normativas de datos y, sin embargo, fallar en el uso de IA si sus modelos generan decisiones opacas o discriminatorias. Por eso, las compañías que aspiran a liderar su sector entienden que no basta con custodiar la data, hay que gobernar la inteligencia que se construye sobre ella.
El impacto real en las organizaciones globales
Los marcos regulatorios generan un impacto directo en la manera como las organizaciones diseñan sus estrategias. Para las compañías globales, el desafío se multiplica: cumplir con GDPR en Europa, con marcos locales en Latinoamérica, con CCPA en California y con las crecientes exigencias de la Unión Europea en IA.
Según McKinsey, más del 50% de las organizaciones a nivel mundial han interrumpido o retrasado proyectos de IA por falta de claridad regulatoria. Y Gartner estima que, para 2026, el 60% de las empresas habrán adoptado marcos formales de gobernanza de IA como requisito indispensable para operar en mercados internacionales. Estas cifras nos recuerdan que no se trata de un “nice to have”, sino de un requisito estratégico para la permanencia en el mercado.
Alquería y la estrategia Zero
Un ejemplo cercano lo encontramos en el proyecto desarrollado junto a Alquería, donde nos enfocamos en transformar su capacidad de data y analítica para convertirla en una verdadera ventaja competitiva. Bajo el proyecto Zero, trabajamos en tres pilares fundamentales: un plan de tecnología, un plan de organización y talento, y lineamientos de gobierno de datos
Durante un mes y medio logramos coordinar más de 36 sesiones con 9 áreas de negocio, priorizando 32 preguntas críticas de un total de 133. Esta priorización permitió construir un roadmap analítico con iniciativas de alto impacto, como modelos predictivos de demanda para optimizar inventarios o plataformas integradas de mercado y consumidor.
Más allá de lo técnico, el proyecto demostró la relevancia de contar con lineamientos de gobernanza claros que alinearan los objetivos estratégicos de negocio con las mejores prácticas globales. En palabras sencillas: no basta con tener el datalake o el talento, es imprescindible garantizar que las decisiones impulsadas por IA estén alineadas con la ética, la transparencia y la normativa vigente.
Los retos de la estandarización
La adopción de estándares como ISO/IEC 42001 o marcos regulatorios como el AI Act plantea retos significativos:
- Explicabilidad vs Complejidad Técnica: muchos modelos de IA son cajas negras. Explicar sus resultados en términos regulatorios exige nuevas metodologías y herramientas.
- Escalabilidad global: un modelo entrenado en un país puede no cumplir con las regulaciones de otro. Aquí la gobernanza debe ser flexible, pero robusta.
- Balance entre innovación y cumplimiento: la presión por lanzar soluciones rápidas puede chocar con los tiempos de certificación y compliance.
En iData Global hemos aprendido, a través de casos como Alquería, que la clave está en diseñar arquitecturas híbridas, donde los equipos internos se complementan con socios estratégicos para acelerar la madurez sin sacrificar cumplimiento.
Mirando hacia el futuro
El futuro de la gobernanza de IA no será solo normativo. Gartner proyecta que, hacia 2027, el 80% de las grandes organizaciones tendrán equipos dedicados exclusivamente a la ética de IA. Esto implica que los líderes empresariales (nuestros tomadores de decisión) deben integrar la ética y el compliance en sus agendas estratégicas, no como un requisito legal, sino como un diferenciador competitivo.
En iData Global estamos convencidos de que quienes se adelanten en la adopción de estos marcos tendrán una ventaja clara: serán vistos como pioneros en IA responsable, capaces de generar valor sin perder de vista la confianza de sus clientes y la sostenibilidad de sus operaciones.
La importancia de lo humano en el viaje de la IA
Sin embargo, detrás de todas estas normativas, estándares y arquitecturas, nunca podemos olvidar que la verdadera brújula está en lo humano. Son las personas quienes deciden cómo usar los datos, qué problemas resolver y cuáles límites no deben cruzarse.
En sectores tan sensibles como la salud, por ejemplo, la inteligencia artificial puede ayudar a predecir diagnósticos o personalizar tratamientos. Pero es la ética humana la que garantiza que los datos sean usados con sensibilidad, respeto y sentido social. La tecnología puede mostrar el camino, pero son los equipos humanos quienes dan propósito y legitimidad a cada avance.
En iData Global sabemos que gobernar los datos y la IA no es un ejercicio técnico aislado: es una estrategia integral que mezcla cumplimiento, confianza y visión de futuro. Los marcos regulatorios son una brújula; la ética humana, el motor; y la innovación, el vehículo que nos permite avanzar hacia organizaciones más sostenibles y competitivas.
Te invitamos a participar en nuestro próximo evento presencial especializado en gobernanza, un espacio donde compartiremos experiencias, aprendizajes y mejores prácticas para enfrentar este desafío global.
English Version
Regulatory Frameworks and Global Standards: The Compass for Data & AI Governance
At iData Global, we believe that talking about data and AI governance is really talking about trust, competitiveness, and sustainability. Without a clear regulatory framework, risks grow exponentially — from exposure to legal sanctions to loss of credibility with clients and strategic partners. Understanding regulatory frameworks and global standards is not optional; it’s the starting point for ensuring analytics and AI generate value in an ethical, secure, and lasting way.
The digital transformation of recent years has shown us that the growth of artificial intelligence is not measured solely by algorithms or processing power. It’s measured by the trust organizations are able to build around their models. This is where regulations such as the General Data Protection Regulation (GDPR) in Europe, the NIST AI Risk Management Framework in the United States, the recently published ISO/IEC 42001 standard for AI governance, and the European Union’s AI Act come into play. Each one sets concrete requirements that redefine how we capture, process, store, and use data.
Data Compliance vs. AI Compliance: Two Complementary Worlds
Talking about data compliance is not the same as talking about AI compliance. While they are connected, they present different challenges:
• Data Compliance focuses on protection, privacy, traceability, and data quality. Frameworks like GDPR set the standard by requiring explicit consent, the right to be forgotten, and data portability. The premise is clear: data belongs to individuals, and organizations are merely its custodians.
• AI Compliance, on the other hand, tackles more complex questions: how to ensure an AI model is explainable, non-discriminatory, and traceable. The NIST AI Risk Management Framework proposes guidelines for managing bias, robustness, and security risks, while ISO/IEC 42001 provides governance best practices to certify the responsible use of AI within organizations.
Both worlds complement each other. An organization may be fully data-compliant and still fail at AI compliance if its models generate opaque or discriminatory decisions. That’s why companies aspiring to lead their industries understand that it’s not enough to protect data — they must also govern the intelligence built on top of it.
Real Impact on Global Organizations
Regulatory frameworks have a direct impact on how organizations design their strategies. For global companies, the challenge is even greater: complying with GDPR in Europe, local frameworks in Latin America, CCPA in California, and the EU’s growing AI requirements.
According to McKinsey, more than 50% of organizations worldwide have paused or delayed AI projects due to regulatory uncertainty. Gartner estimates that by 2026, 60% of companies will have adopted formal AI governance frameworks as a prerequisite for operating in international markets. These figures remind us that compliance is not a “nice to have” — it’s a strategic requirement for staying in business.
Alquería and the Zero Strategy
A local example of this is the project we developed with Alquería, where we focused on transforming their data and analytics capabilities into a true competitive advantage. Through the Zero project, we worked on three fundamental pillars: a technology plan, an organizational and talent plan, and data governance guidelines.
In just six weeks, we coordinated over 36 sessions with 9 business areas, prioritizing 32 critical questions out of a total of 133. This prioritization enabled the creation of an analytical roadmap with high-impact initiatives, such as demand prediction models to optimize inventory and integrated market and consumer platforms.
Beyond the technical aspect, the project highlighted the importance of having clear governance guidelines that align business objectives with global best practices. Simply put: it’s not enough to have a data lake or skilled talent — it’s essential to ensure that AI-driven decisions are aligned with ethics, transparency, and current regulations.
The Challenges of Standardization
Adopting standards such as ISO/IEC 42001 or regulatory frameworks like the AI Act poses significant challenges:
1. Explainability vs. Technical Complexity: Many AI models are black boxes. Explaining their outputs in regulatory terms requires new methodologies and tools.
2. Global Scalability: A model trained in one country may not comply with regulations in another. Governance must be both flexible and robust.
3. Balancing Innovation and Compliance: The pressure to launch solutions quickly can clash with the time required for certification and compliance.
At iData Global, we’ve learned — through cases like Alquería — that the key lies in designing hybrid architectures where internal teams collaborate with strategic partners to accelerate maturity without compromising compliance.
Looking Ahead
The future of AI governance will not be purely regulatory. Gartner projects that by 2027, 80% of large organizations will have teams dedicated exclusively to AI ethics. This means business leaders must integrate ethics and compliance into their strategic agendas, not just as a legal requirement but as a competitive differentiator.
At iData Global, we are convinced that those who take the lead in adopting these frameworks will gain a clear advantage: they will be recognized as pioneers in responsible AI, capable of generating value while maintaining client trust and ensuring the sustainability of their operations.
The Human Element in the AI Journey
Behind every standard, regulation, and architecture, we must never forget that the true compass lies in the human element. People decide how data is used, which problems are solved, and which lines must never be crossed.
In sensitive sectors like healthcare, for example, AI can help predict diagnoses or personalize treatments. But it is human ethics that ensures data is used with sensitivity, respect, and social responsibility. Technology can show the path — but it’s people who give each step its purpose and legitimacy.
At iData Global, we know that governing data and AI is not an isolated technical exercise — it’s a holistic strategy that blends compliance, trust, and forward-looking vision. Regulatory frameworks are the compass; human ethics is the engine; and innovation is the vehicle that takes us toward more sustainable and competitive organizations.
Join the upcoming iData Global in-person event on Data & AI Governance., where we’ll share insights, experiences, and best practices to tackle this global challenge.
