Durante décadas, los datos se han tratado como un subproducto digital. Registros, clics, transacciones, datos de sensores, etc. Cada día se generan grandes cantidades de datos, que se almacenan en masa y se archivan sin ningún objetivo estratégico. Las empresas se conformaban con dejarlos acumularse, asumiendo que en algún lugar alguien les daría sentido.

Esos tiempos han pasado.

Se está produciendo un cambio silencioso pero trascendental: los datos ya no son un residuo, son una infraestructura diseñada, regulada y tratada cada vez más como un producto de primera clase. Para las empresas inteligentes, este cambio no es solo semántico, sino existencial. La capacidad de transformar los subproductos operativos en activos de datos escalables y reutilizables se está convirtiendo rápidamente en una característica definitoria del liderazgo digital.

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El fin de los datos accidentales

La era de la abundancia de datos no era, en sí misma, una ventaja estratégica. La mayoría de las empresas actuales disponen de petabytes de información que permanecen estructuralmente inactivos, fragmentados, bloqueados en sistemas propios o inadecuados para su uso en tiempo real. Peor aún, gran parte de ellos solo se tienen en cuenta después de los hechos y se utilizan para analizar el pasado, no para prever el futuro.

Por el contrario, los productos basados en datos se diseñan con una intención. Se seleccionan, se versionan y se hacen accesibles a todos los equipos. Tienen propietarios, ciclos de vida y niveles de servicio. Ya sea como una API en tiempo real para la detección de fraudes o de un modelo de aprendizaje automático entrenado en el comportamiento de compra, los productos de datos están diseñados para ser consumidos por humanos, máquinas o ambos.

Esta evolución, desde el acaparamiento de datos hasta la creación de productos de datos, no es meramente técnica. Representa un cambio en la forma en que se crea y se acumula el valor en la empresa.

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El software es el contenedor. Los datos son el combustible

La división histórica entre el software y los datos se está erosionando. Cada vez más, los productos digitales más impactantes son híbridos: su utilidad no solo viene determinada por su funcionalidad, sino también por la calidad y la inteligencia de los datos que los alimentan.

Pensemos en Netflix, donde el motor de recomendaciones no es una característica, sino el producto. O en los CRM modernos, que ya no se limitan a registrar la actividad, sino que puntúan dinámicamente los clientes potenciales y activan las mejores acciones siguientes basándose en modelos alimentados por IA. 

Incluso en contextos industriales, los fabricantes están convirtiendo la telemetría de los equipos desplegados sobre el terreno en sistemas de mantenimiento predictivo, creando nuevos servicios y fuentes de ingresos a partir de datos que antes se consideraban desechables.

Según McKinsey, las empresas que tratan los datos como un producto experimentan mejoras del 20 – 30% en la satisfacción de los clientes y un 15% más de rapidez en la comercialización. El mensaje es claro: la inteligencia no se superpone, sino que está integrada, y los datos son su base.

La nueva cadena de suministro de los datos

Para hacer posible esta transformación, las empresas están empezando a adoptar un nuevo tipo de cadena de suministro, optimizada no para los productos, sino para la información. Esto incluye:

• Canales de datos diseñados para su reutilización, no para la elaboración de informes puntuales.
• APIs que agrupan la inteligencia, no solo registros.
• Una propiedad y una gobernanza claras para garantizar la calidad, la trazabilidad y la confianza.
• Una mentalidad orientada al producto aplicada a los conjuntos de datos con el mismo rigor que a las aplicaciones de software.

Empresas como Airbnb y Uber han adoptado este enfoque, creando mercados de datos internos en los que los equipos de producto pueden descubrir, solicitar y aplicar activos de datos seleccionados, lo que acelera los ciclos de desarrollo y estandariza la inteligencia en toda la empresa.

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Un cambio en el talento y la cultura

No basta con tener las herramientas adecuadas. Para aprovechar realmente los productos de datos, las empresas necesitan personas con una mentalidad y un conjunto de habilidades diferentes; alguien que entienda los datos, sepa cómo crear herramientas útiles a partir de ellos y pueda pensar como un gestor de productos.

Por ejemplo:

• Un ingeniero de datos que no solo construya canalizaciones, sino que también piense en cómo los equipos de marketing utilizarán esos datos para llevar a cabo campañas.
• Un gestor de productos que comprenda los datos lo suficientemente bien como para ayudar a diseñar un panel de información sobre los clientes que los equipos de ventas realmente quieran utilizar.
• Un científico de datos que colabore con los desarrolladores de software para convertir un modelo de predicción de abandono en una función activa dentro de una aplicación móvil.

También requiere un cambio cultural. Tradicionalmente, los departamentos de TI se consideraban una función de apoyo administrativo. Pero hoy en día, los datos deben ser asunto de todos.

Por ejemplo:

• Un equipo de la cadena de suministro que utiliza productos de datos en tiempo real para ajustar las rutas de entrega durante los monzones.
• Un equipo financiero que toma decisiones diarias basándose en herramientas de previsión dinámicas, no solo en informes trimestrales.
• Un gerente de tienda que utiliza un panel de datos para volver a pedir artículos de alta rotación antes de que se agoten.

No se trata solo de nuevas funciones. Se trata de convertir los datos en una parte fundamental del funcionamiento y la toma de decisiones de todos los equipos.

LinkedIn prevé que, para 2030, la mitad de todos los puestos técnicos requerirán un conjunto de habilidades híbridas que abarquen tanto el conocimiento de la IA como la comprensión del ámbito. 

Las organizaciones que no cultiven este talento corren el riesgo no solo de acumular deuda técnica, sino también de caer en una deuda de relevancia.

No hay mejor momento para empezar

La rápida integración de la IA en los flujos de trabajo de las empresas ha obligado a hacer un balance. Los modelos solo son tan buenos como los datos con los que se entrenan; los conocimientos solo son tan valiosos como los sistemas que los proporcionan en su contexto; y la toma de decisiones solo es tan inteligente como la información con la que se alimenta.

Con la previsión de PwC de un crecimiento económico impulsado por la IA de $15.7 billones de dólares para 2030, el cuello de botella ya no es la potencia de cálculo ni la sofisticación de los modelos. Es la disponibilidad de datos.

En este contexto, convertir el exceso de datos en productos de datos no es simplemente una buena práctica, sino una estrategia de crecimiento. Las empresas que sigan tratando los datos como algo secundario se verán ahogadas en el ruido. Las que los diseñen con un propósito, convirtiéndolos en productos modulares, accesibles e inteligentes, liderarán en velocidad, conocimiento e impacto.