Estrategia, gobernanza y compliance
La mayoría de las inversiones en IA parten sin definir qué problema de negocio resuelven y sin saber si los datos que van a usar pueden usarse legalmente. Esta práctica ordena esa decisión antes de gastar: medimos el estado real, elegimos dónde hay retorno y dejamos escrito cómo se gobierna y cómo se cumple.
- Se invierte en IA sin un problema de negocio definido ni una meta medible.
- Nadie sabe con certeza qué datos personales existen, dónde están ni quién accede a ellos.
- La Ley 21.719 entra en vigencia en diciembre de 2026 y la 21.663 ya gana operatividad; el plazo es real y el incumplimiento tiene costo.
- Las decisiones de arquitectura se toman por proveedor, no por caso de uso.
Medición con evidencia, no con encuestas
Revisamos infraestructura, calidad de datos, gobernanza, seguridad y capacidad de adopción sobre los sistemas reales del cliente. El resultado es una línea base comparable, no una impresión.
Casos de uso con business case
Cada caso candidato se estima en impacto (ingreso, costo, riesgo), esfuerzo y dependencia de datos. Se priorizan los que se sostienen solos.
Gobernanza que se implementa, no que se documenta
Roles, data contracts, políticas de acceso, clasificación de datos personales, retención y trazabilidad quedan definidos para construirse dentro de la plataforma (Capa 3 de la arquitectura), no en un anexo.
Adecuación regulatoria técnica
Mapeo de las obligaciones de la Ley 21.719, la Ley 21.663 y la normativa sectorial a controles concretos: cifrado, IAM granular, enmascaramiento de PII, auditoría y respuesta a derechos del titular.
Menos inversión perdida
Se descartan temprano los casos que no tienen datos ni retorno. Gartner proyecta que el 60% de los proyectos de IA se abandona por datos no listos: el diagnóstico evita pagar ese costo.
Riesgo regulatorio acotado
Se sabe qué falta, cuánto cuesta y en qué orden hacerlo antes del plazo legal, con evidencia auditable.
Presupuesto defendible
El roadmap se presenta al directorio con cifras de impacto y de esfuerzo, no con promesas.
- Informe de madurez de datos e IA con línea base medida
- Portafolio de casos de uso priorizado con business case
- Roadmap por fases con costo, dependencias y responsables
- Modelo de gobernanza y matriz de brechas regulatorias
Stack de referencia: Dataplex / DataHub, catálogo y linaje, data contracts, IAM y clasificación de PII.