Desbloquea el poder de los datos con la modernización de software

La forma en que las empresas hablan de datos ha cambiado. Para los CTO y líderes tecnológicos, ya no es solo una cuestión de infraestructura: los datos son un recurso clave para innovar, tomar mejores decisiones y generar nuevas vías de crecimiento.

Pero convertir los datos en una verdadera ventaja competitiva requiere mucho más que contar con la tecnología adecuada. Es esencial tener prácticas sólidas de desarrollo, una gestión clara de datos, una cultura alineada y la capacidad de escalar de manera responsable hacia soluciones como la inteligencia artificial. Estos temas fueron protagonistas en una reciente mesa redonda organizada por Codurance junto a líderes tecnológicos, donde quedó claro que desbloquear el valor de los datos depende tanto de la excelencia técnica como de la madurez organizacional.

La cultura sigue siendo lo más importante

Ninguna herramienta puede corregir una cultura que no valora los datos. Este es uno de los retos más grandes que enfrentan las organizaciones hoy: las verdaderas barreras no son técnicas, son culturales.

Cuando los datos se consideran responsabilidad exclusiva del equipo de TI, suelen quedar aislados y pierden relevancia. Pero cuando se entienden como un activo estratégico compartido, las personas comienzan a tomar mejores decisiones, de manera más rápida. Los CTO pueden liderar este cambio enfocando las iniciativas de datos en resultados de negocio claros: reducir el tiempo de lanzamiento de nuevos productos, mejorar las previsiones o fortalecer la experiencia del cliente. Son logros que movilizan a toda la organización.

Incorporar los datos en la toma de decisiones diaria requiere crear una cultura de propiedad compartida, impulsar referentes internos y conectar cada proyecto de datos con objetivos comerciales concretos. También es clave fomentar la colaboración entre desarrollo, producto, operaciones y liderazgo. Así, la madurez y calidad en datos se convierte en un objetivo colectivo, no en un proyecto aislado de un equipo técnico.

Un desarrollo sólido es la base

El nivel de madurez en desarrollo sostiene todo lo demás. Sin prácticas sólidas, incluso las estrategias de datos más ambiciosas pueden verse frenadas por la ineficiencia y la deuda técnica.

Las plataformas de datos modernas deben construirse sobre bases escalables, seguras y confiables. Esto incluye arquitecturas modulares, pipelines automatizados, infraestructura como código y procesos de pruebas consistentes. No son simples decisiones técnicas: son facilitadores estratégicos que permiten que los sistemas evolucionen, que los equipos se integren con rapidez y que los cambios se realicen de forma segura y eficiente.

Lo más importante es que un desarrollo bien estructurado libera capacidad. Cuando los equipos no están apagando incendios constantemente, pueden centrarse en mejorar los productos, optimizar el flujo de datos y experimentar con nuevas ideas, incluyendo un uso responsable de la inteligencia artificial.

Una gestión de datos eficaz acelera el ritmo

La gestión de datos suele malinterpretarse como algo que ralentiza a los equipos, pero en realidad puede ayudarlos a avanzar más rápido y con mayor confianza.

Se trata de tener claridad. ¿Dónde están los datos? ¿Quién los gestiona? ¿Quién puede acceder y en qué condiciones? Cuando estas preguntas tienen respuestas claras, los equipos pierden menos tiempo buscando aprobaciones o cuestionando la fiabilidad de los reportes. Pueden confiar en la información disponible y concentrarse en generar valor.

Además, una gestión adecuada es fundamental para crecer de forma responsable. A medida que la organización se expande y las regulaciones evolucionan, contar con políticas claras sobre acceso, clasificación, uso y conservación de datos se vuelve imprescindible. La clave está en integrar estas normas dentro de las dinámicas diarias de trabajo, de modo que formen parte natural de los procesos y no se vean como una carga o un obstáculo.

La calidad de los datos lo impacta todo

Tener la plataforma más avanzada no sirve si los datos son inexactos, inconsistentes o incompletos. La calidad de los datos afecta directamente a casi todas las áreas del negocio y, cuando falla, sus consecuencias se multiplican rápidamente.

• Datos de inventario incorrectos provocan sobrestock o pérdida de ventas.
• La cadena de suministro se vuelve más vulnerable si los datos de rutas no son confiables.
• Datos erróneos en el CRM dificultan la personalización y generan reportes poco fiables.
• Los modelos de precios fallan cuando utilizan información desactualizada del mercado o de los productos.

Estos no son simples problemas técnicos, son riesgos para el negocio. Por eso, la calidad de los datos no debe tratarse como una limpieza puntual, sino como una práctica continua que se integre en los procesos de desarrollo, se monitoree activamente y sea responsabilidad compartida en toda la organización.

La observabilidad y las métricas generan confianza

Uno de los grandes impulsores de la madurez en datos es la visibilidad. Sin ella, los equipos trabajan a ciegas: no saben cuándo hay un fallo, dónde hay datos obsoletos o si la información que utilizan es realmente confiable.

La observabilidad de datos permite entender en tiempo real qué está ocurriendo en los pipelines. Ayuda a los equipos a monitorear el estado, rastrear el origen de los datos, verificar su frescura y detectar anomalías antes de que afecten las decisiones o los sistemas relacionados. La observabilidad transforma preguntas como “¿por qué este reporte es incorrecto?” en respuestas claras y accionables.

Además, proporciona a los equipos la capacidad de actuar de forma proactiva, en lugar de reaccionar ante problemas cuando ya es tarde. Con las herramientas adecuadas, es posible anticiparse a los errores, reducir las interrupciones y evitar esfuerzos duplicados. Esto genera mayor confianza y decisiones más ágiles en toda la organización.

Cuando la observabilidad se combina con métricas de entrega, como la frecuencia de despliegue y el tiempo de recuperación definidos por DORA, se obtiene una visión completa sobre la fiabilidad de la plataforma y el rendimiento de los equipos.

En Codurance, ayudamos a las organizaciones a mejorar en este ámbito a través de nuestra Evaluación de madurez en observabilidad, diseñada para identificar brechas, mitigar riesgos y establecer prioridades que permitan crear plataformas de datos más resilientes, escalables y confiables.

La inteligencia artificial necesita buenos cimientos

La inteligencia artificial está transformando la forma de operar de las empresas, pero no es un atajo al éxito. Si no se construye sobre bases sólidas, puede generar más riesgos que beneficios.

Con los cimientos adecuados, la IA puede:

• Optimizar precios y previsiones.
• Detectar fraudes y anomalías en tiempo real.
• Potenciar la personalización en canales digitales.
• Reducir tareas manuales y agilizar operaciones.

Pero cuando la IA se alimenta de datos desordenados, sesgados o mal gestionados, puede reforzar patrones dañinos, aumentar los riesgos y minar la confianza. Por eso, es fundamental contar con datos limpios, con políticas claras de uso y con un marco de control que garantice su correcta gestión antes de incorporar soluciones de IA.

Además, la IA debe complementar, no reemplazar, el trabajo de los desarrolladores. Aunque las herramientas de IA pueden acelerar procesos generando código, proporcionando insights o automatizando tareas repetitivas, no sustituyen la capacidad de análisis, el conocimiento del negocio ni la resolución de problemas complejos que aportan los equipos de desarrollo. La experiencia humana sigue siendo la base para construir plataformas seguras, escalables y sostenibles.

Estar preparado para adoptar IA implica construir con intención: tener infraestructuras robustas, normas claras de uso de datos y una cultura que fomente la experimentación responsable. En Codurance, ayudamos a las organizaciones a evaluar si su organización está preparada para la implementación de IA, donde se permite entender el punto de partida y definir una hoja de ruta práctica para adoptar soluciones de inteligencia artificial de manera segura, escalable y alineada con el valor real del negocio.

Descarga aquí nuestro eBook sobre la "Adopción estratégica de código asistido por IA para líderes tecnológicos" donde profundizamos sobre el impacto real tienen en la calidad del código y en los procesos a largo plazo.

Conclusión

Desbloquear el valor de los datos no depende de una herramienta ni de una iniciativa puntual. Es el resultado de alinear cultura, desarrollo, gestión de datos y estrategia. Significa tratar los datos como un producto valioso, no como un subproducto, e invertir en prácticas que garanticen su fiabilidad, visibilidad y escalabilidad.

El desarrollo de software moderno juega un papel clave en este proceso, pero solo funciona cuando se acompaña de una mentalidad que entiende que los datos no son un coste, sino un motor de innovación y crecimiento. Si quieres conocer en qué punto se encuentra tu organización, puedes empezar con nuestra Evaluación de preparación para datos e IA o con la Evaluación de madurez en observabilidad para construir confianza en tu plataforma desde la base.