Cumbre de ejecutivos de la comunidad CDAO de Gartner en la ciudad de Nueva York

¿De qué trató la cumbre?

Gracias por participar en la Cumbre Ejecutiva de la Comunidad CDAO de Gartner en la ciudad de Nueva York.

En la Cumbre, líderes en datos y análisis se reunieron para centrarse en lo que realmente se necesita para que la IA funcione en organizaciones reales, no solo en teoría. Los debates se centraron en la creación de bases de datos sólidas, el establecimiento de una gobernanza adecuada y la gestión del creciente alcance del rol del CDAO a medida que la IA pasa de la experimentación a las operaciones cotidianas. Mediante conversaciones prácticas dirigidas por pares, los asistentes compartieron lo que funciona, lo que resulta difícil y cómo los CDAO pueden impulsar un progreso significativo sin extralimitarse ni generar promesas excesivas. En la concurrida sesión de Rocket, Michael Curry contextualizó estos temas en la realidad en la que trabajan actualmente los CDAO y definió un camino claro para avanzar.

Del proyecto piloto a la producción: Los 5 requisitos para datos listos para el agente

La sesión de Michael analizó cómo la IA con capacidad de agencia está transformando el papel de la CDAO en la transición de la IA de los proyectos piloto a la producción sin aumentar el riesgo ni la complejidad. El debate se centró en cinco requisitos que las CDAO deben implementar para aprobar y escalar sistemas autónomos de forma responsable, basándose en las realidades operativas actuales y alineados con las prioridades de la CDAO para 2026. La sesión proporcionó un marco práctico para evaluar la preparación, clarificar la responsabilidad y secuenciar el progreso sin aumentar el riesgo ni la complejidad.

Conclusiones clave:

• Por qué las organizaciones que escalan la IA con éxito tratan la IA en producción como un desafío de gestión y gobernanza de datos, y no como un problema de modelo.
• Cómo los equipos líderes están operacionalizando la confianza a través de estándares medibles, como la actualidad, el linaje y la validación de los datos, antes de que se apruebe la autonomía.
• Qué significa unificar datos estructurados y contenido no estructurado en el momento de la toma de decisiones para proporcionar a los agentes conocimiento coherente y gobernado.
• Cómo el contexto compartido, la política como código y el comportamiento predecible del sistema permiten a las CDAO defender los resultados bajo el escrutinio ejecutivo y regulatorio.
• ¿Dónde están comenzando ahora las organizaciones —centrándose en un dominio o producto de datos— para avanzar hacia datos listos para agentes sin interrupciones a gran escala?

Aspectos clave: ¿Qué priorizan ahora las CDAO?

1. Trasladar la IA de los experimentos a la empresa.

Un mensaje recurrente en la conferencia fue que el desafío de la IA ya no reside en demostrar su valor en proyectos piloto, sino en implementarla de forma fiable a gran escala. Gartner hizo hincapié en que el éxito en producción depende de la disponibilidad de datos en entornos complejos —confianza, gobernanza y repetibilidad—, y no solo de modelos o herramientas. Definir claramente las condiciones que deben cumplirse antes de la aprobación de sistemas autónomos es un paso crucial para lograr una IA fiable. Esto ayuda a replantear el progreso como un desafío de ejecución y preparación, en lugar de una mera experimentación.

2. Una gobernanza que acelera, no que restringe.

A medida que los sistemas de IA ganan autonomía, los ponentes destacaron la necesidad de una gobernanza integrada en la ejecución, en lugar de un control posterior. Se hizo hincapié en una gobernanza en tiempo de ejecución basada en políticas que permita un acceso más rápido a datos fiables, manteniendo al mismo tiempo la rendición de cuentas y la supervisión. Este cambio estará impulsado por un enfoque en la confianza exigible, el contexto compartido y las políticas como requisitos operativos. Quedó claro que no se trata de un proyecto aislado ni de una nueva plataforma, sino de un proceso continuo. Al gestionar el esfuerzo de forma realista —por etapas—, las organizaciones de gestión de datos pueden demostrar de forma segura cómo la gobernanza puede escalar junto con la IA sin ralentizar el progreso.

3. Poner en práctica los “datos como producto”

En numerosas sesiones se debatió el valor de los modelos de datos como producto para clarificar la propiedad, las expectativas de calidad y la rendición de cuentas a medida que se expanden las iniciativas de IA. Dado que los agentes dependerán cada vez más de estos modelos, los activos de datos estables y gobernados, junto con una clara responsabilidad operativa, serán requisitos indispensables para que los datos estén listos para su uso y, en última instancia, para los productos de datos. En conjunto, estas perspectivas subrayaron la importancia de las bases de datos orientadas al producto para escalar la IA con confianza.

Sepa en qué punto se encuentra su estrategia de datos y qué pasos seguir.

IDC identifica seis pilares de la modernización de TI. Todos ellos se basan en datos completos y fiables. Si su estrategia de datos no cumple con estos requisitos, la IA y el análisis avanzado tendrán dificultades para generar valor a gran escala.

Compare su organización con otras empresas del sector, identifique deficiencias y defina prioridades. Tras recibir los resultados, los expertos de Rocket Software estarán a su disposición para revisarlos y analizar los pasos prácticos a seguir para fortalecer su base de datos para la IA empresarial.