🎓 Caso Práctico · Gobernanza del Dato
DataVerde
Alimentos, S.L.
Eres el nuevo responsable de datos de DataVerde Alimentos, S.L., una distribuidora española de productos frescos y congelados con 12 años de historia y 3 sedes en la Región de Murcia.
La empresa lleva años acumulando datos en sistemas distintos, sin un criterio unificado. Ahora quieren implementar IA para predecir la demanda y segmentar clientes. Tu misión: diagnosticar los problemas y tomar las decisiones correctas.
01
Diagnóstico
Detecta los problemas ocultos en los datos de la empresa · 5 min
02
Decisiones
3 escenarios críticos. ¿Qué harías tú? · 8 min
03
Resultado
Tu puntuación y los aprendizajes clave · 2 min
Calidad del dato Gobernanza Cumplimiento normativo Toma de decisiones
Ejercicio de academiadeia.es · Silvana López Merino · ENAE Business School
Fase 01 · Diagnóstico de datos
¿Qué está
fallando?
Tiempo
05:00
minutos
DataVerde Alimentos, S.L.
Distribuidora de frescos y congelados · Murcia · 12 años · 3 almacenes
Clientes activos
847
3 bases de datos distintas
Registros duplicados
~22%
Estimado por auditoría
Datos sin responsable
68%
Sin propietario asignado
Consentimientos RGPD
41%
Sólo el 41% documentado
Histórico de ventas
7 años
Pero con gaps de 4-8 meses
Sistemas conectados
0
ERP, CRM y Excel sin integrar
Problemas detectados en el sistema
Datos de clientes fragmentados en 3 sistemas sin integración
ERP, CRM y hojas Excel funcionan de forma independiente
22% de registros duplicados en la base de clientes
El mismo cliente puede aparecer con nombres distintos en cada sistema
Histórico de ventas con gaps temporales de hasta 8 meses
Los modelos de predicción de demanda necesitan series temporales completas
Solo el 41% de los consentimientos RGPD están documentados
Usar datos sin consentimiento para modelos de IA viola el RGPD y el AI Act
El 68% de los datasets no tiene un responsable (data owner) asignado
Sin propietario, nadie es responsable de la calidad ni la actualización
La empresa no tiene suficientes clientes para usar IA
847 clientes activos puede ser suficiente según el modelo elegido
El sector alimentación no es adecuado para la inteligencia artificial
Es uno de los sectores con mayor adopción de IA en logística y demanda
Fase 02 · Escenarios de decisión
¿Qué
decides?
Tiempo
08:00
minutos
Escenario 01 · Urgencia comercial
El director comercial quiere lanzar ya el modelo de predicción de demanda para la campaña de Navidad. Quedan 3 semanas. Los datos todavía tienen gaps y duplicados sin resolver. ¿Qué haces?
Contexto: Los datos limpios tardarían al menos 6 semanas en estar listos. La campaña de Navidad representa el 35% de la facturación anual.
💡 Concepto clave: La gobernanza del dato no significa esperar la perfección, sino gestionar el riesgo de calidad de forma consciente y documentada.
Escenario 02 · Cumplimiento normativo
Descubres que el sistema de recomendación que quiere implantar la empresa usará datos de comportamiento de compra de clientes. Solo el 41% tiene consentimiento documentado. ¿Cómo actúas?
Contexto: El AI Act y el RGPD exigen base legal para el tratamiento automatizado de datos. Una multa RGPD puede llegar al 4% de la facturación global.
💡 Concepto clave: La gobernanza del dato incluye el cumplimiento del RGPD y el AI Act como pilares fundamentales, no como obstáculos.
Escenario 03 · Organización interna
El CEO te pide que diseñes quién debe ser responsable de los datos en la empresa. Actualmente nadie lo es. ¿Qué estructura propones?
Contexto: DataVerde tiene 45 empleados, 3 almacenes y 3 departamentos clave: Ventas, Logística y Administración.
💡 Concepto clave: La gobernanza del dato no es solo tecnología: es organización, procesos y cultura empresarial orientada al dato.
Fase 03 · Resultado
Tu
puntuación
Puntuación final · DataVerde Alimentos
0
puntos sobre 10
—
Diagnóstico
—
Decisiones
—
Total /10
Aprendizajes clave del caso
Sin datos limpios, la IA no funciona
Los modelos de machine learning amplifican los errores que hay en los datos de entrada. Un modelo entrenado con datos sucios produce predicciones erróneas con falsa confianza. DataVerde lo descubrió a tiempo.
Calidad del datoEl cumplimiento normativo es un requisito previo, no una opción
El RGPD y el AI Act establecen obligaciones claras para el uso de datos personales en sistemas automatizados. Ignorarlos no es una estrategia: es un riesgo legal y reputacional asumido conscientemente.
Cumplimiento normativoLa gobernanza es cultura, no solo tecnología
Tener buenos sistemas no es suficiente si nadie es responsable de los datos. Asignar Data Owners por área de negocio convierte los datos en un activo estratégico gestionado, no en un problema compartido por nadie.
Gobernanza del datoPragmatismo inteligente sobre perfeccionismo paralizante
La gobernanza del dato no exige datos perfectos antes de empezar. Exige gestionar el riesgo de calidad de forma consciente, priorizar lo crítico y avanzar incrementalmente con transparencia sobre las limitaciones.
Toma de decisionesEjercicio de academiadeia.es · Silvana López Merino · ENAE Business School
