El próximo 28 de octubre, Santiago será sede de una nueva edición del Club CDO Chief Data Officer Spain & Latam, el encuentro para los líderes de datos en la región. En esta edición, el foco estará puesto en “El rol estratégico del CDO en la era de los agentes de IA”, un tema que cobra especial relevancia frente al avance de la Inteligencia Artificial y su incorporación en los procesos de negocio.
Copec será anfitrión del evento, reafirmando su compromiso con la innovación basada en datos y su visión de construir capacidades tecnológicas y culturales sostenibles. Conversamos con Eireann Leiva, líder de Gobierno de Datos en Copec y una de las voces destacadas en el evento, para conocer su mirada sobre los desafíos, oportunidades y transformaciones que están marcando este nuevo capítulo en la adopción de IA.
De la ambición tecnológica al orden de los datos
Antes de hablar de Inteligencia Artificial, Eireann Leiva propone mirar la base: los datos.
“Uno de los retos más grandes hoy no está 100% en la IA, sino en los conocimientos sobre los cuales se quiere construir”, plantea. En su experiencia, muchas organizaciones buscan desarrollar modelos inteligentes sin haber consolidado aún una base sólida de datos confiables, procesos estandarizados ni un modelo de gobierno claro.
“La prioridad debe ser ordenar el ecosistema de datos. Todos quieren hacer machine learning o usar productos de IA, pero sin entender la fuente, asegurar la calidad ni definir responsabilidades. Sin eso, la IA termina amplificando los errores y no el conocimiento”.
Detrás de esa advertencia hay una idea central: la madurez en datos sigue siendo la condición habilitante de cualquier avance real con IA. “Hoy el foco debe estar en preparar a las personas para confiar en los datos, comprender su valor y usar la tecnología de forma ética y estratégica”, agrega el líder de Gobierno de Datos en Copec, destacando que la adopción de IA es tanto un desafío cultural como tecnológico.
La era de los agentes de IA: decisiones más inteligentes y procesos observables
En los últimos meses, los agentes de IA, modelos capaces de actuar autónomamente, aprender del contexto y ejecutar tareas o decisiones; se han posicionado como una de las tendencias más disruptivas para los Chief Data Officers. Leiva lo resume con claridad:
“Los agentes de IA están cambiando la naturaleza misma del trabajo, desplazando el foco de la ejecución hacia la toma de decisiones asistida”.
Esa transformación obliga a las organizaciones a repensar sus estructuras internas. Ya no basta con tener áreas de datos aisladas o automatizaciones locales; el futuro está en los modelos colaborativos y basados en datos, donde la automatización y el conocimiento fluyen transversalmente entre las áreas.
Sin embargo, para que eso ocurra, se requiere madurez y visibilidad de los procesos.
“Muchas gerencias intentan aplicar IA sin un modelo de datos consolidado. Los datos están dispersos, y eso impide que la automatización tenga el impacto esperado”.
Eireann sostiene que “las empresas que aplican process intelligence logran visualizar cómo operan sus procesos, detectar fricciones y entender dónde la IA puede intervenir con impacto. Los agentes de IA están empujando a las organizaciones a ser más transparentes, medibles y adaptativas. Ya no basta con tener procesos definidos; deben ser observables y capaces de aprender”.
Para que los agentes de IA funcionen y generen impacto real, Leiva identifica tres condiciones esenciales desde la gestión y el gobierno de datos:
- Un marco operativo de datos sólido, con linaje, confiabilidad y comprensión transversal.
- Roles y gobierno claros, donde cada dato tenga un dueño, un propósito y reglas comunes entre áreas.
- Una semántica e infraestructura compartida, que permita que todos los sistemas “hablen el mismo idioma”.
A estos elementos añade una capa emergente: la visibilidad de los procesos reales. “Las empresas deben conectar los datos con la realidad operativa. Sin esa trazabilidad, la IA no logra integrarse en la toma de decisiones ni generar impacto sostenido”.
Entre el riesgo de la improvisación y el valor de hacerlo bien
Eireann es enfático respecto a los riesgos de implementar IA sin bases sólidas. En cambio, cuando se hace bien, las oportunidades se multiplican: “Los agentes de IA pueden liberar la capacidad humana para tareas de mayor valor, anticipar fallas, optimizar procesos y personalizar la experiencia del cliente. En Copec estamos viendo cómo la calidad de los datos impacta directamente en la eficiencia operativa y en la confianza del negocio para adoptar nuevas tecnologías”.
Para avanzar de la experimentación a la adopción real, es relevante destacar tres pasos clave:
- Definir bien el problema y su impacto en el negocio.
- Asegurar la calidad y disponibilidad de los datos, en colaboración con las áreas operativas.
- Industrializar lo aprendido, documentando, midiendo y convirtiendo los pilotos exitosos en prácticas estándar.
“Un piloto sin un caso de negocio claro termina siendo un ejercicio académico”, afirma. “Hay que medir no solo la eficiencia técnica, sino también el impacto en las personas. Si el equipo siente que la IA les facilita el trabajo, la adopción se vuelve natural”.
Una comunidad de datos con propósito
Para Copec, ser anfitrión del Club del CDO es una oportunidad para compartir aprendizajes y fortalecer la colaboración entre líderes de datos. “Queremos mostrar cómo una empresa con historia puede evolucionar hacia un modelo centrado en el uso inteligente de los datos sin perder su esencia humana. Nuestro lema “primera en servicio” refleja eso: la tecnología debe estar al servicio de las personas”.
Leiva considera que el valor del Club radica en su capacidad de acelerar la madurez colectiva: “En Chile y Latam estamos construyendo una comunidad de datos con propósito, donde el intercambio entre sectores y países nos permite avanzar más rápido. El valor de los datos no está en la tecnología, sino en la capacidad de usarlos para tomar mejores decisiones”.
Y cierra con un mensaje claro:
“Aún nos falta fortalecer el músculo del gobierno y control de datos. Si queremos usar IA de forma efectiva, debemos hacerlo sobre bases sólidas y con propósito”.
