Resumen ejecutivo — cinco ideas
- La brecha está medida y es enorme. IBM encuestó a 1.700 líderes senior de datos en 27 países. El 81% dice tener su estrategia de datos integrada con la hoja de ruta tecnológica —contra 52% en 2023—, pero solo el 26% confía en que sus datos sostengan nuevas fuentes de ingresos con IA. Alinearon el plan; no arreglaron el dato.
- Y ni siquiera pueden explicar el valor. El 92% de esos líderes sabe que debe enfocarse en resultados de negocio, pero solo un tercio puede explicar con claridad cómo los datos producen esos resultados y apenas el 29% tiene métricas para medirlo. Es difícil defender un presupuesto así.
- Ningún otro rol del comité cubre esa pregunta. El CTO responde si la tecnología funciona; el CISO, si está protegida; el CFO, cuánto cuesta. Nadie responde si el dato es correcto y si genera valor — un pipeline impecable puede transportar información inservible.
- Pero el cargo no es la solución para la mayoría de las empresas de la región. Un Chief Data Officer dedicado es una respuesta de empresa grande. Lo que toda empresa necesita es la función: alguien con nombre y apellido que decida qué dato es el correcto cuando dos áreas reportan cifras distintas.
- La secuencia importa más que el organigrama. Auditar la calidad de los datos antes de aprobar un proyecto de IA es la regla más barata y de mayor impacto que un comité de TI puede adoptar esta semana.
1. El diagrama que está bien dibujado y mal compuesto
El esquema clásico de un comité de TI reparte responsabilidades con lógica impecable: el CEO aporta visión, el CFO presupuesto y retorno, el CTO tecnología y escalamiento, el CISO seguridad y cumplimiento, el COO operaciones y prioridades del negocio. Los flujos convergen en alineación estratégica y toma de decisiones.
El problema no está en ninguno de esos roles. Está en un supuesto implícito: que los datos son un subproducto natural de la infraestructura, y que si la tecnología funciona, la información que circula por ella sirve para decidir.
Ese supuesto es falso, y hay una manera simple de comprobarlo. Pregunte en la próxima reunión: ¿quién responde si el número que estamos mirando es correcto? En la mayoría de los comités, la respuesta es un silencio incómodo seguido de "lo sacó el área de sistemas del sistema X" — que no es lo mismo que decir que es correcto.
2. La brecha, medida
El estudio más sólido disponible sobre esto es el que IBM realizó junto a Oxford Economics entre julio y septiembre de 2025, sobre 1.700 líderes senior de datos —Chief Data Officers, Chief Data & Analytics Officers, Chief AI Officers y equivalentes— en 27 países y 19 industrias. Sus resultados describen con precisión el problema:
La brecha entre la ambición declarada y la preparación real
Fuente: IBM Institute for Business Value junto a Oxford Economics, estudio 2025 sobre 1.700 líderes senior de datos, 27 países y 19 industrias (julio–septiembre 2025). Elaboración GrowMkTech.
Vale la pena detenerse en el segundo bloque, porque explica por qué el rol tiene tan poco poder político en muchas organizaciones. El 92% de estos líderes sabe que su trabajo se juzga por resultados de negocio, pero solo un tercio puede explicar cómo los datos producen esos resultados y menos de un tercio tiene cómo medirlo.
Un ejecutivo que no puede demostrar el valor de lo que administra pierde toda discusión de presupuesto contra alguien que sí puede. Eso no es un problema de comunicación: es la razón estructural por la que el gobierno de datos suele quedar fuera de la mesa donde se reparten los recursos.
3. Por qué ningún otro rol cubre esa pregunta
La objeción más común es razonable: "para eso tenemos al CTO". Pero los roles responden preguntas distintas, y esa distinción no es semántica:
Cinco roles, cinco preguntas — y una que queda sin dueño
Elaboración GrowMkTech.
| CTO / CIO | CISO | Dueño de los datos | |
|---|---|---|---|
| Pregunta | ¿La tecnología funciona? | ¿Está protegida? | ¿El dato es correcto y produce valor? |
| Éxito | Disponibilidad, escalabilidad, velocidad de entrega | Incidentes evitados, cumplimiento | Porcentaje de datos utilizables, retorno de los casos de uso |
| Falla típica | El sistema anda pero nadie confía en el reporte | El dato está seguro y, de tan restringido, inutilizable | Nadie la detecta, porque el rol no existe |
| Interlocutor | Equipos técnicos | Riesgo, legal, auditoría | Todas las áreas de negocio |
Un matiz sobre nombres, porque genera confusión real: Chief Data Officer y Chief Digital Officer comparten sigla y no son lo mismo. El primero responde por los datos como activo; el segundo por la transformación del modelo de negocio. Lo desarrollamos en detalle en el informe sobre el Chief Digital Officer, incluida la evidencia de que la propiedad del digital cambia más los resultados que la línea de reporte.
4. La corrección importante: el cargo no es la respuesta para la mayoría
Aquí es donde este tipo de análisis suele volverse inaplicable. La recomendación estándar —"nombre un Chief Data Officer con reporte directo al CEO, de forma inmediata"— asume una escala que muy pocas empresas de Chile o Latinoamérica tienen. Las remuneraciones que se citan en estos informes corresponden al mercado estadounidense y están muy por encima de lo que una empresa mediana de la región puede destinar a un cargo nuevo.
Confundir el cargo con la función
Una empresa de 150 personas no necesita un Chief Data Officer. Necesita que alguien tenga la autoridad explícita para decidir qué cifra es la correcta cuando Comercial y Finanzas llegan al comité con dos números distintos para lo mismo. Eso no requiere un cargo nuevo ni un presupuesto de seis cifras: requiere una decisión de gobierno que se puede tomar en la próxima reunión y escribir en un documento de una página.
La versión operativa, según el tamaño de la organización:
Quién debe ser dueño de los datos, según el tamaño de la empresa
Elaboración GrowMkTech a partir de nuestra experiencia en proyectos de datos en Chile y Latinoamérica.
5. Lo que un comité de TI puede cambiar esta semana
Tres reglas que no requieren contratar a nadie ni comprar nada, y que cambian materialmente la calidad de las decisiones:
1 · Ningún proyecto de IA se aprueba sin auditoría de datos previa
Antes de aprobar presupuesto, el proyecto debe responder tres preguntas sobre los datos que va a consumir: quién es su dueño de negocio, cuál es la fuente única de verdad, y qué porcentaje es utilizable para decidir. Si no hay respuesta, el proyecto no avanza — no porque sea mala idea, sino porque va a fracasar por una razón que ya se conoce. Es la regla que más dinero ahorra de toda esta lista.
2 · Un dueño de negocio por cada dominio crítico
Cliente, producto, precio, inventario, personal. Cada uno con una persona responsable, no un área. El dueño no es quien administra la base de datos: es quien decide qué es correcto cuando hay conflicto. Sin ese nombre, el conflicto escala al comité y consume el tiempo que debería usarse en decidir.
3 · Separar la revisión técnica de la revisión de datos
Son dos preguntas distintas y hoy suelen resolverse en la misma conversación, dominada por la primera. ¿Funciona? la responde el CTO. ¿Es correcto y sirve para lo que queremos? la debe responder el dueño de los datos. Cuando se juntan, la segunda casi siempre desaparece.
El indicador que conviene instalar primero
Un solo número, reportado cada trimestre: qué porcentaje de los datos de cada dominio crítico es efectivamente utilizable para decidir — completo, actualizado y sin duplicados. No es glamoroso, pero es el único indicador que anticipa si el próximo proyecto de IA va a funcionar. Y a diferencia de casi todo lo demás en gobierno de datos, se puede medir con lo que ya se tiene.
6. Sobre las cifras que circulan en este tema
El gobierno de datos es un ámbito con muchas estadísticas alarmantes de origen difuso. Tres precisiones útiles antes de citarlas en un comité:
| Cifra habitual | Qué encontramos | Cómo usarla |
|---|---|---|
| "El 68% de los datos empresariales nunca se analiza" | Proviene del informe Rethink Data de Seagate con IDC, de alrededor de 2020: mide el dato que "se pone a trabajar". Forrester ubica el rango entre 60% y 73%. | Sirve como orden de magnitud, no como dato actual. Citarla con su fuente y su antigüedad. |
| "El 82% de las empresas tiene silos de datos" | No pudimos localizar una fuente primaria verificable. Circula ampliamente sin atribución clara. | Mejor no usarla. El problema es real; esta cifra no lo demuestra. |
| Remuneración de un CDO en torno a USD 311.000 | Corresponde al mercado estadounidense. | Irrelevante como referencia para decidir en Chile o la región; puede llevar a descartar la función por el costo del cargo. |
7. Conclusión
El comité de TI convencional está bien diseñado para las preguntas de hace quince años, cuando el activo crítico era la infraestructura y bastaba con que los sistemas estuvieran arriba. Hoy el activo crítico es el dato, y ese cambio no se refleja en la mesa donde se decide.
La evidencia de IBM lo muestra sin ambigüedad: la enorme mayoría de las organizaciones ya alineó su estrategia de datos con su hoja de ruta tecnológica — y solo una de cada cuatro confía en que esos datos sirvan para lo que quiere hacer con ellos. Esa distancia no se cierra con más tecnología ni con un modelo de IA mejor. Se cierra con alguien que responda por el dato.
Para la mayoría de las empresas de la región eso no significa crear un cargo ejecutivo. Significa algo más modesto y más urgente: decidir quién es el dueño, escribirlo, y no aprobar el próximo proyecto de IA hasta que esa persona pueda decir que los datos están listos.
La pregunta que revela si su comité tiene esta silla vacía es de una sola línea: cuando dos áreas llegan con cifras distintas para lo mismo, ¿quién decide cuál es la correcta? Si la respuesta es "lo discutimos entre todos", nadie es dueño de los datos — y todo lo que ese comité apruebe sobre IA descansa sobre una base que nadie está sosteniendo.
Metodología y fuentes
Datos verificados en fuente primaria: IBM Institute for Business Value — 2025 CDO Study: The AI multiplier effect y comunicado oficial de IBM (noviembre 2025) — estudio realizado con Oxford Economics sobre 1.700 líderes senior de datos en 27 geografías y 19 industrias, entre julio y septiembre de 2025: 81% con estrategia de datos integrada a la hoja de ruta tecnológica (52% en 2023); 26% confía en que sus datos sostengan ingresos habilitados por IA; 78% prioriza los datos propietarios como diferenciador; 92% debe enfocarse en resultados de negocio, un tercio puede explicar cómo los datos los producen y 29% tiene métricas para medirlo; cerca de la mitad identifica las habilidades avanzadas de datos como principal desafío, frente al 32% en 2023.
Nota de precisión. (1) La cifra de que "el 68% de los datos empresariales nunca se analiza" proviene del informe Rethink Data de Seagate con IDC, de alrededor de 2020, y mide la proporción de datos que se "pone a trabajar"; Forrester ubica el rango entre 60% y 73%. Se usa aquí como orden de magnitud y no como dato vigente. (2) La afirmación de que "el 82% de las empresas lucha con silos de datos" circula ampliamente pero no pudimos encontrar una fuente primaria verificable, por lo que no se usa como dato en este análisis. (3) El dato de que "el 84% de los CDOs afirma que sus productos de datos únicos ya entregaron ventajas competitivas medibles" no aparece con esa formulación en el material publicado del estudio de IBM que sí pudimos consultar, por lo que se omite. (4) Las referencias salariales en torno a USD 311.000 anuales corresponden al mercado estadounidense y no son una referencia útil para decidir en Chile o Latinoamérica. (5) Conviene no confundir Chief Data Officer con Chief Digital Officer: comparten sigla y tienen mandatos distintos. El escalamiento por tamaño de empresa, las tres reglas de comité y el mapa de preguntas por rol son elaboración propia de GrowMkTech a partir de la evidencia citada y de nuestra experiencia en proyectos de datos en la región.