{"id":74994,"date":"2026-09-11T15:16:03","date_gmt":"2026-09-11T18:16:03","guid":{"rendered":"https:\/\/actiosoftware.com\/?p=74994"},"modified":"2026-09-25T17:35:36","modified_gmt":"2026-09-25T20:35:36","slug":"ciencia-de-datos-e-inteligencia-artificial-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/actiosoftware.com\/es\/blog\/ciencia-de-dados-e-ia\/","title":{"rendered":"Ciencia de Datos e IA: el Nuevo Motor de la Estrategia Corporativa"},"content":{"rendered":"<p>En 2025, el 88% de las empresas ya utilizan la inteligencia artificial en al menos una funci\u00f3n empresarial, lo que supone un gran avance con respecto al 78% registrado un a\u00f1o antes, seg\u00fan la \u00faltima encuesta global de la <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/the-state-of-ai-2025\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">McKinsey &amp; Company<\/a>.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La cifra es impresionante, pero esconde un dato a\u00fan m\u00e1s preocupante: solo el 6% de estas organizaciones consigue atribuir m\u00e1s del 5% del EBIT a estas iniciativas.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Entre la adopci\u00f3n de la tecnolog\u00eda y el impacto financiero real, existe un abismo que separa a las empresas l\u00edderes de las dem\u00e1s, y este rara vez es tecnol\u00f3gico.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La causa de este desajuste no es la falta de herramientas, sino la desconexi\u00f3n entre <strong>ciencia de datos e IA<\/strong> y la arquitectura de decisi\u00f3n de la empresa. Sin claridad sobre cu\u00e1les <em>\u00e1reas de la ciencia de datos<\/em> respaldan cada tipo de decisi\u00f3n, los ejecutivos invierten en tecnolog\u00eda sin redise\u00f1ar procesos, roles y m\u00e9tricas.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>En este art\u00edculo, usted va a entender c\u00f3mo estructurar ciencia de datos e IA para que ella sustente, de hecho, la ejecuci\u00f3n de la estrategia: desde las \u00e1reas t\u00e9cnicas que componen esa disciplina hasta la gobernanza de datos que torna todo confiable lo bastante para orientar decisiones de alto impacto.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-por-que-a-ciencia-de-dados-e-ia-se-tornou-prioridade-nbsp\"><strong>Por qu\u00e9 la ciencia de datos y la IA se han convertido en prioridad<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>La ciencia de datos y la inteligencia artificial se han convertido en prioridad porque las decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y basadas en evidencia se han vuelto una ventaja competitiva mensurable.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan McKinsey, el 88% de las empresas ya utiliza la IA de forma habitual, pero solo un tercio ha logrado ampliar estas iniciativas m\u00e1s all\u00e1 de proyectos piloto aislados; lo que convierte a la ejecuci\u00f3n, y no a la adopci\u00f3n, en la verdadera ventaja competitiva.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-o-paradoxo-da-adocao-sem-impacto-no-resultado-nbsp\"><strong>El paradoja de la adopci\u00f3n sin impacto en el resultado<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>La b\u00fasqueda <em>Construye para el futuro<\/em>de <a href=\"https:\/\/www.bcg.com\/publications\/2025\/are-you-generating-value-from-ai-the-widening-gap\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">BCG<\/a>, clasifica a las empresas en cuatro etapas de madurez en materia de IA: estancadas, emergentes, a gran escala y \u201cfuture-built\u201d. Solo el 5% del total mundial ha alcanzado ya la \u00faltima etapa.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La diferencia de rendimiento entre este grupo y el resto del mercado no es marginal, es estructural, como muestra la comparaci\u00f3n a continuaci\u00f3n:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Crecimiento de ingresos: <strong>1,7x mayor<\/strong> en las empresas construidas para el futuro\u201c\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Margen EBIT: <strong>1,6x mayor<\/strong>\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Retorno total para el accionista: <strong>3,6x mayor<\/strong>\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Lo que separa a este grupo no es el tama\u00f1o del presupuesto de tecnolog\u00eda, sino la disciplina de redise\u00f1ar procesos en torno a los datos, en lugar de simplemente insertar IA en flujos de decisi\u00f3n que ya exist\u00edan antes de ella.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-o-papel-da-lideranca-executiva-na-virada-de-chave-nbsp\"><strong>El papel del liderazgo ejecutivo en el cambio de rumbo<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>A <a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/the-state-of-ai-2025\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">McKinsey<\/a> describir un modelo de transformaci\u00f3n probado en m\u00e1s de 200 iniciativas de IA a gran escala, estructurado en seis dimensiones: estrategia, talento, modelo operativo, tecnolog\u00eda, datos y escala.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Ninguna de estas dimensiones funciona aislada de las dem\u00e1s.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Esto reposiciona la ciencia de datos y la inteligencia artificial como agenda de comit\u00e9 ejecutivo, y no solo de TI. Cuando el liderazgo trata los datos como activo estrat\u00e9gico, el salto de madurez anal\u00edtica ocurre de forma considerablemente m\u00e1s r\u00e1pida.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-as-principais-areas-da-ciencia-de-dados-que-sustentam-a-estrategia-corporativa-nbsp\"><strong>Las principales \u00e1reas de la ciencia de datos que sustentan la estrategia corporativa<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Las \u00e1reas de la ciencia de datos que m\u00e1s sustentan decisiones estrat\u00e9gicas son la inteligencia de negocios, la ciencia de datos predictiva, el aprendizaje autom\u00e1tico y la ingenier\u00eda y gobernanza de datos.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Juntas, cubrimos todo el ciclo anal\u00edtico: entender el pasado, prever escenarios, prescribir acciones y garantizar que los datos sean lo suficientemente confiables para decisiones de alto impacto.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-bi-e-data-science-dos-relatorios-a-antecipacao-nbsp\"><strong>BI y ciencia de datos: de los informes a la anticipaci\u00f3n<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>BI y la ciencia de datos no son sin\u00f3nimos, aunque a menudo se traten como tales. BI organiza y describe lo que ya ha sucedido; la ciencia de datos modela lo que probablemente va a suceder.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Inteligencia de Negocios<\/strong> paneles, informes e indicadores hist\u00f3ricos que responden \u201c\u00bfqu\u00e9 pas\u00f3?\u201d\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>An\u00e1lisis predictivo:<\/strong> modelos estad\u00edsticos y de aprendizaje autom\u00e1tico que responden qu\u00e9 debe suceder\u201c\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>An\u00e1lisis prescriptivo:<\/strong> simulaciones y optimizaci\u00f3n que responden \u201c\u00bfqu\u00e9 acci\u00f3n maximiza el resultado?\u201d\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Un error recurrente en medianas y grandes empresas es tratar estas capas como proyectos competidores por presupuesto, cuando deber\u00edan ser etapas de un mismo viaje de madurez anal\u00edtica.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La forma en que estos datos se visualizan tambi\u00e9n interfiere en la velocidad de la decisi\u00f3n ejecutiva; no todo indicador pide el mismo tipo de gr\u00e1fico, como ya discutimos en detalle en cu\u00e1l es el <a href=\"https:\/\/actiosoftware.com\/es\/blog\/cual-es-el-mejor-grafico\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">mejor gr\u00e1fico para cada indicador de rendimiento<\/a>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-machine-learning-e-algoritmos-ia-para-decisoes-preditivas-nbsp\"><strong>Aprendizaje autom\u00e1tico y algoritmos de IA para decisiones predictivas<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>El aprendizaje autom\u00e1tico es el motor t\u00e9cnico detr\u00e1s de la mayor parte de las aplicaciones modernas de IA predictiva. Los algoritmos de IA aprenden patrones en bases hist\u00f3ricas y proyectan la probabilidad de eventos futuros con precisi\u00f3n superior a la de m\u00e9todos puramente estad\u00edsticos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La fuerza de estos algoritmos de IA est\u00e1 en la capacidad de manejar cientos de variables simult\u00e1neamente, algo impracticable en hojas de c\u00e1lculo o modelos lineales tradicionales. Pero un modelo preciso sin un proceso de decisi\u00f3n claro alrededor de \u00e9l no genera valor, solo un informe sofisticado m\u00e1s sobre la mesa.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-data-engineering-e-governanca-a-fundacao-muitas-vezes-esquecida-nbsp\"><strong>Ingenier\u00eda de datos y gobernanza: el cimiento a menudo olvidado<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Ninguna de las capas anteriores funciona con datos inconsistentes. Aun as\u00ed, solo el 37% de las empresas afirma haber tenido \u00e9xito en sus iniciativas de mejora de la calidad de los datos, seg\u00fan un art\u00edculo publicado en la <a href=\"https:\/\/hbr.org\/2025\/01\/6-ways-ai-changed-business-in-2024-according-to-executives\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Harvard Business Review<\/a>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Por su parte, <a href=\"https:\/\/www.gartner.com\/en\/articles\/2025-trends-for-cdaos\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Gartner<\/a> muestra la otra cara de la moneda: las organizaciones con bases de datos preparadas para la IA presentan un 20% m\u00e1s de resultados atribuibles a iniciativas de inteligencia artificial que el resto.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Esto explica por qu\u00e9 los paneles tradicionales, aislados, dejan de ser suficientes a medida que la madurez anal\u00edtica avanza, un punto que detallamos en <a href=\"https:\/\/actiosoftware.com\/es\/blog\/y-cuando-los-dashboards-no-son-suficientes\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">y cuando los paneles no son suficientes<\/a>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Calidad y estandarizaci\u00f3n de datos entre sistemas;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Cat\u00e1logo y linaje de datos, de d\u00f3nde vienen, qui\u00e9n los usa, qu\u00e9 significan;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Gobierno de acceso, privacidad y conformidad regulatoria;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Infraestructura escalable para volumen y velocidad de procesamiento.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-inteligencia-artificial-aplicada-da-experimentacao-a-execucao-estrategica-nbsp\"><strong>Inteligencia artificial aplicada: de la experimentaci\u00f3n a la ejecuci\u00f3n estrat\u00e9gica<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>La inteligencia artificial aplicada significa usar modelos predictivos y generativos dentro de procesos reales de decisi\u00f3n, no solo en pilotos aislados. Esto exige integrar datos, indicadores y algoritmos de IA a los rituales de gesti\u00f3n ya existentes para que la tecnolog\u00eda influya en decisiones, y no solo en informes.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-um-exemplo-de-como-isso-se-traduz-na-pratica-nbsp\"><strong>Un ejemplo de c\u00f3mo esto se traduce en la pr\u00e1ctica<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Considere el caso ilustrativo de una aseguradora mediana cuyas metas corporativas y metas individuales de ventas eran revisadas en ciclos diferentes, trimestral para la empresa, anual para los equipos comerciales.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>El desalineamiento de calendario ocultaba hasta seis meses de desviaci\u00f3n antes de cualquier correcci\u00f3n de rumbo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Al integrar modelos predictivos de siniestralidad a la misma cadencia de revisi\u00f3n de la estrategia, el liderazgo pas\u00f3 a anticipar desviaciones de meta con hasta dos trimestres de antelaci\u00f3n, en vez de reaccionar a resultados ya consolidados.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La ganancia no vino del algoritmo de forma aislada, sino de encajarlo en el ritual de gesti\u00f3n ya existente.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-o-fosso-entre-pilotos-e-escala-nbsp\"><strong>La brecha entre pilotos y escala<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>BCG estima que el 60% de las empresas sigue sin aportar ning\u00fan valor cuantificable, o uno muy reducido, en materia de IA, incluso tras haber realizado inversiones importantes.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La causa m\u00e1s citada no es la calidad de los modelos, sino la ausencia de redise\u00f1o de procesos alrededor de ellos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Esto es justo lo contrario de lo que hacen los directivos: seg\u00fan el mismo estudio, alrededor del 70% del valor potencial de la IA se concentra en funciones clave del negocio y no en funciones de apoyo, donde la mayor\u00eda de las empresas siguen centrando sus proyectos piloto.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-conectar-ciencia-de-dados-e-ia-a-execucao-da-estrategia-nbsp\"><strong>C\u00f3mo conectar la ciencia de datos y la inteligencia artificial a la ejecuci\u00f3n de la estrategia<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Conectar la ciencia de datos y la IA a la ejecuci\u00f3n de la estrategia exige transformar indicadores aislados en un mapa estrat\u00e9gico \u00fanico, con propietario, meta y relaci\u00f3n de causa y efecto con el resultado financiero para cada m\u00e9trica.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n<p><strong>M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> <a href=\"https:\/\/actiosoftware.com\/es\/blog\/como-implementar-data-ia-guia-para-gestion-estrategica\/\">\u00bfC\u00f3mo implementar IA de datos en su empresa?<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Es el modelo que Kaplan y Norton describieron hace m\u00e1s de tres d\u00e9cadas, ahora acelerado por datos en tiempo real.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-do-indicador-isolado-ao-mapa-estrategico-nbsp\"><strong>Del indicador aislado al mapa estrat\u00e9gico<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Kaplan y Norton introdujeron el Cuadro de Mando Integral en la Harvard Business Review en 1992 y lo expandieron, a\u00f1os despu\u00e9s, en el concepto de Mapas Estrat\u00e9gicos: una forma de conectar objetivos financieros, de clientes, de procesos internos y de aprendizaje y crecimiento en una \u00fanica cadena de causa y efecto.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La contribuci\u00f3n central de los autores no fue medir m\u00e1s cosas, sino <a href=\"https:\/\/actiosoftware.com\/es\/blog\/como-implantar-indicadores-en-el-balanced-scorecard-bsc\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">medir las cosas correctas<\/a>, de forma conectada.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>La ciencia de datos y la IA potencian este modelo al permitir un seguimiento continuo: en lugar de revisiones trimestrales, las desviaciones pueden se\u00f1alarse casi en tiempo real, con las causas probables ya apuntadas por modelos predictivos.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-governanca-de-dados-e-cultura-orientada-a-decisao-nbsp\"><strong>Gobernanza de datos y cultura orientada a la decisi\u00f3n<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan la encuesta \u00abGartner CDAO Agenda Survey\u00bb (2025), el 70% de los directores de datos y an\u00e1lisis ya se responsabilizan oficialmente de la estrategia y el modelo operativo de IA de la empresa. El liderazgo en materia de datos ha dejado de ser meramente t\u00e9cnico para pasar a formar parte del n\u00facleo de la toma de decisiones empresariales.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>A\u00fan as\u00ed, la cultura muchas veces no acompa\u00f1a la estructura: investigaci\u00f3n del <a href=\"https:\/\/mitsloan.mit.edu\/ideas-made-to-matter\/use-data-to-your-advantage-2024-new-ideas-mit-sloan-management-review\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">MIT Sloan Management Review<\/a> muestra que el 75% de los ejecutivos considera importantes las directrices \u00e9ticas para la IA, pero solo el 6% de las organizaciones las ha elaborado realmente.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Un modelo de an\u00e1lisis de datos orientado a la decisi\u00f3n ayuda a reducir esa brecha entre intenci\u00f3n y pr\u00e1ctica, algo que tambi\u00e9n <a href=\"https:\/\/actiosoftware.com\/es\/blog\/como-optimizar-el-flujo-de-trabajo-en-tu-empresa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">es v\u00e1lido para rutinas m\u00e1s operativas<\/a>.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Roles claros de propietario de datos y propietario de decisiones;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Rituales de revisi\u00f3n que unen indicadores, proyectos y IA en un mismo panel;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Criterios \u00e9ticos y de cumplimiento documentados, no solo declarados;\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Capacitaci\u00f3n continua de liderazgos en lectura cr\u00edtica de modelos predictivos.\u00a0<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-o-que-muda-quando-dados-e-ia-estao-integrados-a-gestao-estrategica-nbsp\"><strong>Qu\u00e9 cambia cuando los datos y la IA est\u00e1n integrados en la gesti\u00f3n estrat\u00e9gica<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Organizaciones que resolvieron esta ecuaci\u00f3n comparten una caracter\u00edstica estructural: conectaron el ciclo de indicadores, proyectos y metas a la misma base de datos que alimenta los modelos predictivos de la empresa.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>El mapa estrat\u00e9gico deja de ser un documento est\u00e1tico y pasa a ser actualizado por los mismos datos que orientan las decisiones operacionales del d\u00eda a d\u00eda.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Esto cambia lo que el liderazgo puede preguntar en una reuni\u00f3n de resultados. En lugar de \u201c\u00bfqu\u00e9 pas\u00f3 en el trimestre?\u201d, la pregunta se convierte en \u201c\u00bfqu\u00e9 indicadores ya sinalizan desviaci\u00f3n para el pr\u00f3ximo trimestre, y qu\u00e9 acci\u00f3n corrige el rumbo ahora?\u201d.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td><strong>Lo que se suele comunicar<\/strong>&nbsp;<\/td><td><strong>Lo que realmente importa para el ejecutivo<\/strong>&nbsp;<\/td><\/tr><tr><td>Tableros integrados&nbsp;<\/td><td>Visi\u00f3n \u00fanica de objetivos, riesgos y desviaciones sin necesidad de consolidar hojas de c\u00e1lculo&nbsp;<\/td><\/tr><tr><td>IA generativa integrada&nbsp;<\/td><td>Recomendaciones de acci\u00f3n ya contextualizadas al objetivo estrat\u00e9gico de ese indicador&nbsp;<\/td><\/tr><tr><td>Indicadores en tiempo real&nbsp;<\/td><td>Reuni\u00f3n de resultados que discute causa y correcci\u00f3n, no solo el n\u00famero del mes&nbsp;<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<p>Ese es el tipo de arquitectura que sustenta el m\u00f3dulo <a href=\"https:\/\/actiosoftware.com\/es\/gestion-estrategica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Gesti\u00f3n Estrat\u00e9gica de Actio<\/a>una plataforma que integra mapas estrat\u00e9gicos, indicadores, proyectos, planes de acci\u00f3n y un consultor de IA en un \u00fanico entorno.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-da-tecnologia-a-decisao-nbsp\"><strong>De la tecnolog\u00eda a la decisi\u00f3n<\/strong>&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>La ciencia de datos y la IA dejaron de ser una elecci\u00f3n entre herramientas y pasaron a ser una elecci\u00f3n sobre c\u00f3mo la empresa toma decisiones. Las \u00e1reas de la ciencia de datos que exploramos aqu\u00ed solo generan retorno cuando est\u00e1n conectadas al mismo ritual que ya rige la ejecuci\u00f3n de la estrategia.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>El camino no comienza por elegir el pr\u00f3ximo algoritmo, sino por decidir qu\u00e9 tipo de decisi\u00f3n la empresa quiere mejorar primero, y luego preguntar qu\u00e9 datos, qu\u00e9 indicadores y qu\u00e9 grado de inteligencia artificial aplicada exige esa decisi\u00f3n espec\u00edfica.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Es esta disciplina, m\u00e1s que cualquier modelo aislado, la que separa a las empresas que usan ciencia de datos e IA de las que realmente crecen gracias a ella.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Si su empresa ya tiene datos y a\u00fan no tiene una arquitectura de decisi\u00f3n a la altura de ellos, conozca el m\u00f3dulo de Gesti\u00f3n Estrat\u00e9gica de Actio y vea c\u00f3mo transformar indicadores, proyectos e IA en ejecuci\u00f3n conectada, del mapa estrat\u00e9gico al resultado.&nbsp;<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gu\u00eda estrat\u00e9gica sobre ciencia de datos e IA: \u00e1reas de la ciencia de datos, BI y Data Science, inteligencia artificial aplicada y el camino hasta la ejecuci\u00f3n.<\/p>","protected":false},"author":21,"featured_media":74995,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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