La protección de datos va más allá del cumplimiento normativo: requiere un modelo corporativo de gobierno de datos claro, exigible y operativo que permita usar la analítica y la IA de forma segura y responsable
Bogotá, febrero de 2026. — La gestión responsable de los datos personales se ha convertido en un pilar estratégico para las empresas. Según la columna especializada y documentos técnicos del sector, las organizaciones deben avanzar desde una visión estrictamente de cumplimiento hacia un modelo integral de gobierno de datos que combine transparencia, seguridad, responsabilidad y capacidad operativa para responder preguntas críticas sobre titularidad, tratamiento y riesgos.
Por qué importa un modelo corporativo de gobierno de datos
En la práctica, no basta con cumplir la normativa: las empresas deben establecer políticas, procesos y controles que garanticen que los datos se recopilan, procesan, almacenan y destruyen respetando principios éticos y legales. Un modelo operativo robusto permite:
- habilitar el uso estratégico de datos (analítica avanzada y modelos de IA) con criterios de seguridad y privacidad;
- identificar y gestionar riesgos legales y reputacionales derivados de terceros que custodien o procesen datos;
- ofrecer trazabilidad sobre quién accede a qué datos y con qué propósito.
Componentes clave del enfoque estratégico
- Política corporativa clara y exigible: reglas internas que definan responsabilidades, propietarios de datos y criterios de cumplimiento.
- Gobierno del dato a lo largo de su ciclo de vida: desde la recolección hasta la eliminación segura, incluyendo inventario, clasificación y etiquetado.
- Controles técnicos y organizacionales: cifrado, gestión de accesos, monitoreo y planes de respuesta ante incidentes.
- Evaluación de terceros y acuerdos contractuales: cláusulas que garanticen obligaciones sobre seguridad, subprocesamiento y responsabilidad.
- Capacitación y cultura de privacidad: formación continua para empleados y canales para reportar incidentes.
Retos emergentes: interoperabilidad, responsabilidades y ética
La realidad empresarial muestra que los datos personales se comparten entre distintos agentes y que múltiples terceros procesan o explotan información, lo que puede generar ambigüedades sobre la titularidad y la responsabilidad. Además, la adopción de inteligencia artificial (IA) exige que los modelos de datos contemplen principios de uso autorizado, transparente, ético y no discriminatorio. En este sentido, la guía reciente publicada por EY para América Latina subraya la necesidad de armonizar regulaciones y prácticas en la región. América Latina
Beneficios de un enfoque estratégico
- Mitigación de riesgos legales y financieros por incumplimientos o brechas.
- Mayor confianza de clientes y usuarios, elemento clave para la adopción de servicios digitales.
- Capacidad de aprovechar analítica e IA para innovación, sin sacrificar la privacidad ni la seguridad.
- Mejor gobernanza interna, que facilita auditorías y evidencia frente a autoridades.
Recomendaciones prácticas para las organizaciones
- Diagnóstico inicial: inventario de datos y evaluación de riesgos.
- Diseñar e implementar políticas de gobierno del dato con métricas claras de cumplimiento.
- Establecer contratos y procesos de due diligence para proveedores.
- Incorporar evaluaciones de impacto en privacidad (DPIA) para proyectos con IA o alto riesgo.
- Comunicar de forma transparente a clientes y usuarios sobre el uso de datos y los canales de protección de derechos.
La evolución digital transforma las relaciones entre empresas y usuarios; en ese contexto, adoptar un enfoque estratégico de protección de datos deja de ser una carga regulatoria para convertirse en una ventaja competitiva. Organizaciones que definan y operativicen modelos de gobierno de datos estarán mejor posicionadas para innovar de forma segura y generar confianza en sus públicos.
