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El potencial de la inteligencia artificial en el sector energético y de servicios públicos es enorme. Va desde pronósticos más precisos y optimización de redes hasta mantenimiento proactivo y mejores experiencias para los clientes.

McKinsey & Company estima que la IA predictiva —incluyendo analítica y aprendizaje automático— podría sumar entre 11 y 17,7 billones de dólares a la actividad económica global cada año. Se espera que la IA generativa libere entre 2,6 y 4,4 billones adicionales.

Las empresas están corriendo para aprovechar la oportunidad, pero muchas lo están haciendo sobre bases inestables. Según MIT Technology Review Insights, el 82 % de los altos ejecutivos a nivel mundial afirma que escalar casos de uso de IA y GenAI para generar valor de negocio es una prioridad máxima.

Sin embargo, la mayoría de estos mismos líderes reconocen que les preocupa la calidad de los datos que alimentan sus modelos. Y tienen razones válidas para ello. Como señaló un CIO: “La IA simplemente no funciona sin gobierno de datos. Es basura que entra, basura que sale, multiplicada”.

En el sector energético y de servicios públicos, el 60 % de los ejecutivos identifica el gobierno y la seguridad de los datos como su principal desafío al prepararse para la IA.

El mensaje es claro: la promesa de la IA es enorme, pero también lo es el riesgo de implementarla mal. La IA no es una solución lista para usar. Es una capacidad de alto valor que necesita una base sólida. Si la IA es un rascacielos, el gobierno de datos es su cimiento. Sin propiedad clara, controles de calidad y trazabilidad, incluso los modelos más avanzados no cumplirán con las expectativas.

Por qué hoy es más importante que nunca

Para los proveedores de energía y servicios públicos, el costo de un error es alto. Un pronóstico inexacto, especialmente en la gestión de la carga, puede generar millones en pérdidas por sobrecontrataciones, penalizaciones por desbalances o pérdida de eficiencia. Estudios demuestran que mejorar en un 1 % la precisión del pronóstico de carga puede ahorrar hasta 1,6 millones de dólares al año a una empresa de tamaño medio.

Sin gobierno de datos, los equipos de analítica suelen dedicar entre el 20 % y el 30 % de su tiempo únicamente a limpiar y validar información antes de poner los modelos en funcionamiento. En algunos pilotos de pronóstico, los datos meteorológicos estaban mal etiquetados, eran inconsistentes entre sistemas o directamente faltaban. En un entorno de red en tiempo real, esto no solo es ineficiente, también representa un riesgo operativo.

Un gobierno de datos sólido genera confianza. Los ejecutivos, con razón, temen que la IA y los modelos predictivos puedan “alucinar” resultados si se entrenan con datos de baja calidad. Políticas claras, propiedad definida y rutinas de validación son esenciales para mitigar sesgos, reducir riesgos y asegurar que las decisiones impulsadas por IA sean precisas y defendibles.

En otras palabras, no se trata solo de tener mejores algoritmos, sino de tener mejores datos.

El caso de negocio para el gobierno de datos

El gobierno de datos no consiste únicamente en establecer políticas y reglas. Es un marco estratégico que sustenta cada aspecto de la gestión de datos: desde la arquitectura y la integración hasta la calidad, la privacidad, la metadata, la trazabilidad y la analítica. Garantiza que los datos no solo sean seguros y cumplan con las regulaciones, sino que además sean utilizables, confiables y valiosos.

Y esto genera resultados tangibles. Las organizaciones que abordan los desafíos de gobernanza implementan IA tres veces más rápido y con un 60 % más de tasa de éxito, según McKinsey. Aquellas con capacidades de gobernanza maduras reportan retornos de inversión en analítica hasta un 40 % más altos que sus pares, porque invierten menos tiempo en limpiar datos y más tiempo en actuar sobre ellos.

Incluso sin IA, el gobierno de datos siempre ha sido clave para impulsar el crecimiento de los negocios, ayudando a las organizaciones a:

• Fortalecer la analítica y la toma de decisiones con datos confiables
• Mejorar la eficiencia operativa y la confianza entre áreas
• Reducir riesgos regulatorios y reputacionales mediante trazabilidad
• Convertir los datos en un activo estratégico escalable y generador de ingresos

Cuando se hace bien, el gobierno no es una carga. Es un habilitador de negocio.

El camino del gobierno de datos

El gobierno de datos no es un destino, sino un camino que transforma datos en bruto en decisiones confiables y valor empresarial a largo plazo.

Sin embargo, comenzar puede parecer abrumador. La gobernanza atraviesa toda la organización e involucra personas, procesos y tecnología. Sin una hoja de ruta clara, puede percibirse como demasiado compleja para actuar y demasiado abstracta para priorizar.

La buena noticia es que no se necesita una transformación radical para lograr avances significativos. Con la orientación adecuada, las organizaciones pueden alcanzar resultados medibles en poco tiempo. Muchos servicios públicos están comenzando con un caso de uso de alto impacto, como el pronóstico de carga o la contactabilidad de clientes, y aplicando allí los principios de gobernanza.

Estos esfuerzos focalizados mejoran el rendimiento y ofrecen pruebas tangibles de valor. A partir de allí, la gobernanza puede escalar, pasando de ser una iniciativa aislada a una capacidad integrada que impulsa operaciones más inteligentes en todo el negocio.

Conclusiones clave para líderes

• Invertí en gobierno de datos, no solo en pilotos de IA. No es una elección entre IA o gobernanza. Ambas van de la mano. Las organizaciones que tendrán éxito serán las que inviertan en ambas desde el inicio.
• Buscá asesoramiento experto. El gobierno de datos es complejo y transversal. Buscá socios con marcos probados, certificaciones en gestión de datos y experiencia práctica en tu sector. El apoyo correcto puede ahorrarte tiempo y dinero, reducir riesgos y acelerar resultados.
• Empezá de forma focalizada e inteligente. Concentrate en un caso de alto impacto, como el pronóstico de carga, para demostrar valor rápidamente. Incluso conjuntos de datos limitados, si están bien gobernados, pueden generar grandes insights y facilitar la aprobación ejecutiva.
• Escalá con confianza. Medí y comunicá los logros tempranos, como ahorro de tiempo o mejora en la precisión de pronósticos, para generar impulso. Esto allana el camino para evolucionar de proyectos aislados a un programa de gobernanza integrado a nivel empresarial.

Como advierten los expertos, la falta de confianza en los datos no debería frenar la innovación. Debería ser el motor para construir un gobierno de datos sólido.

Porque, al final del día:

La IA funciona con datos. Los datos funcionan con gobernanza. Y la gobernanza es un camino que se recorre mejor con acompañamiento experto.

¿Listo para construir la base?

Contactanos en www.quanam.com o escribinos a quanam@quanam.com.

Combinamos décadas de experiencia práctica en Data & AI, gobernanza y analítica avanzada con un enfoque probado en campo. Reconocidos en la Market Guide de Gartner por nuestro impacto en el sector de Energía y Servicios Públicos, aportamos experiencia profesional certificada, metodologías probadas y modelos flexibles de entrega que convierten la estrategia en acción.

Nuestra Data Governance Subway Toolkit ofrece un marco práctico y herramientas diseñadas para ayudar a las organizaciones a lanzar, acelerar y escalar su camino de gobernanza con propósito y resultados reales. Cada trayecto es único, y estamos acá para acompañarte en el tuyo.

Carolina Charrie
Business Development Manager en Quanam

Fuentes:
McKinsey & Company (2023) – Report “The economic potential of generative AI: The next productivity frontier”
MIT Technology Review Insights (2025) – Report “AI readiness for C-suite leaders”