Estrategia de datos para decisiones inteligentes
La sesión de marzo 2026 del Foro Tecnología & Innovación puso sobre la mesa un desafío clave para las empresas: convertir datos en decisiones estratégicas, mediante el uso de analítica avanzada como habilitador para mejorar la eficiencia y generar valor en entornos complejos.
El conversatorio contó con la participación de Rodolfo Barquero, Líder de Transformación Digital de Coopelesca, y Karol Paniagua Murillo, Gestor de Innovación de Coopelesca. La moderación estuvo a cargo de Melissa Pérez, Ingeniera de Soluciones de Datos de Microsoft, quien orientó la discusión hacia la articulación entre estrategia, cultura de datos e inteligencia artificial.
Coopelesca ilustró este enfoque a partir de su experiencia en una operación con múltiples líneas de negocio y alta regulación, lo que impulsó la consolidación de datos y un enfoque en casos de uso con impacto. La estrategia integró innovación, indicadores y capacidades internas para evolucionar hacia decisiones basadas en evidencia.
Cultura, gobierno y confianza
La confianza en los datos se posiciona como un factor determinante para su adopción. Coopelesca evidenció que no depende solo de herramientas, sino de una cultura que valide la información como insumo de gestión, respaldada por resultados, acompañamiento y fuentes claras.
El modelo distribuye responsabilidades: la gobernanza y la infraestructura se centralizan, mientras las áreas de negocio utilizan la información. Esto acerca la analítica a la operación y refuerza que los datos complementan la experiencia, no la sustituyen.
| Eje clave | Pregunta de control | Señal positiva |
|---|---|---|
| Calidad del dato | ¿Las fuentes son confiables y gobernadas? | Existen controles, seguridad y responsables definidos |
| Roles claros | ¿Negocio, datos y tecnología tienen funciones separadas? | Cada área conoce su responsabilidad y su aporte |
| Nivel de uso | ¿La analítica solo describe o también anticipa? | La organización evoluciona hacia predicción y acción |
| Adopción real | ¿Las decisiones salen de tableros o de archivos manuales? | Los equipos usan información trazable y actualizada |
| Impacto operativo | ¿La analítica informa o forma parte del proceso crítico? | Los datos activan protocolos, respuestas y decisiones |
Estos elementos permiten dimensionar el nivel de madurez analítica de una organización y orientar la toma de decisiones hacia un uso más estratégico de la información.
IA, neurociencias y ventaja competitiva
La visión futura integra analítica predictiva, inteligencia artificial y mayor acceso a insights para impulsar eficiencia, innovación y nuevos servicios.
La incorporación de neurociencias amplía el alcance hacia el comportamiento, la percepción interna y la calidad del servicio. La transformación se consolida cuando datos, cultura, liderazgo e innovación avanzan de forma articulada.
Lecciones prácticas para empresas
¿Qué conviene hacer?
- Definir objetivos antes de elegir herramientas.
- Formar talento interno.
- Escuchar al usuario experto del proceso.
- Tratar el error como fuente de mejora.
- Revisar si el modelo debe ser centralizado o distribuido.
¿Qué conviene evitar?
- Implementar tecnología por moda.
- Saturar la organización con indicadores sin uso.
- Delegar toda la analítica al área de TI.
- Descuidar la calidad y seguridad del dato.
- Esperar perfección antes de entregar valor.
La sesión concluyó con un llamado a consolidar estrategias de datos alineadas al negocio, donde la analítica, la cultura organizacional y el liderazgo permitan transformar la información en decisiones con impacto.
