Otto F. Wagner

Imagina la escena: es lunes por la mañana. El equipo de negocio abre el dashboard de ventas trimestrales y las cifras no cuadran. El pánico se extiende, se detienen decisiones clave y todas las miradas apuntan a tu departamento. Tu equipo de ingenieros de datos se lanza a una caza de brujas febril, revisando pipelines, logs y transformaciones. Horas (o días) después, encuentran al culpable: un cambio sutil en el esquema de una API de terceros que contaminó los datos en silencio durante dos semanas. ¿Te suena familiar? Si gestionas un ecosistema de datos, es muy probable que hayas vivido una versión de esta historia. Durante años, nos hemos centrado en el Big Data : en cómo capturar, almacenar y procesar volúmenes masivos de información. Pero hemos prestado menos atención a un problema más silencioso y corrosivo: el "data downtime" o el tiempo durante el cual tus datos son erróneos, incompletos o inaccesibles. Este es el problema que viene a resolver la Observabilidad de Dato...

La mayoría de proyectos de Data & IA no fallan por falta de talento, sino porque cada uno juega su propio partido. Ser “one team” es actuar como el Real Madrid en noche europea: una sola camiseta, roles distintos, misma ambición y un plan claro para ganar donde cuenta, en el marcador del negocio. El éxito no son “regates bonitos” (pruebas, demos, gráficos), sino goles: menos fraude, más margen, decisiones más rápidas y cumplir las normas. En el campo, la defensa y la portería son la tecnología y la seguridad: evitan errores, cuidan la estabilidad y protegen los datos. Los centrales —quienes preparan y ordenan la información— aseguran una salida limpia para que el equipo progrese sin pérdidas. El centro del campo —producto y análisis— marca el ritmo: entiende qué problema resolver, formula hipótesis y construye soluciones útiles. La delantera —quien está pegado al cliente y a la operación— integra la IA en los procesos y convierte ocasiones en resultados visibles. En el banquillo ha...

Ser científico de datos es, en gran medida, aprender a hablar con los datos. Ser estratega de la IA es algo distinto: es aprender a hablar con la organización, con los reguladores y con el futuro. El primero busca patrones; el segundo decide qué patrones merecen ser explotados, cuáles deben ser vigilados y cuáles deben ser descartados aunque sean rentables. Pasar de uno a otro no es cuestión de ascender en organigramas, sino de transformar la mirada. El científico de datos trabaja con datasets, features, métricas y experimentos. El estratega de la IA trabaja con portafolios de casos de uso, riesgos sistémicos, externalidades y modelos de gobernanza. El punto de inflexión suele llegar cuando dejas de preguntar “¿qué precisión tiene este modelo?” para empezar a preguntar “¿qué decisiones habilita, qué riesgos introduce y qué valor genera en relación con el coste y la regulación?”. Esa transición implica entrenar tres músculos nuevos. El primero es el de la traducción económica y regulato...

El Data Act pone orden en tres frentes: datos que generan los objetos conectados (IoT), “cambios de nube” sin dramas y acceso de la Administración a datos privados cuando haya un interés público claro. Empieza a aplicarse el 12 de septiembre de 2025 , con calendarios específicos para algunos capítulos y contratos. Lo esencial en 1 minuto IoT con reglas claras: si vendes o usas productos conectados, el usuario debe poder acceder y reutilizar los datos que genera el dispositivo y sus servicios asociados. Hablamos de datos “en bruto” o ligeramente preprocesados; lo inferido por algoritmos queda fuera salvo acuerdo. Nube sin bloqueo: contratos y proveedores deben facilitar el “switching” : exportar datos y configuraciones en formatos legibles, con cooperación de buena fe entre proveedor saliente y entrante para que el cambio no pare el negocio. B2G (empresa→Administración): se podrán pedir datos para fines de interés público (emergencias, estadísticas, investigación públic...

La vuelta al cole ya está aquí. Forrar los libros, estrenar estuches y reencontrarse con los amigos... Pero este año, hay un nuevo compañero en el aula, en casa y en sus mochilas digitales: la Inteligencia Artificial (IA). Lejos de ser ciencia ficción, la IA ya forma parte del día a día de nuestros pequeños, desde los filtros divertidos en las apps hasta las recomendaciones de dibujos en YouTube. Por eso, ahora que empezamos un nuevo curso, es el momento perfecto para tener una charla tan importante como la de mirar a ambos lados antes de cruzar la calle: la de cómo navegar el fascinante y, a veces, complejo mundo de la IA. ¿Qué es eso de la "Inteligencia Artificial"? Explicándoselo a tu pequeño genio  Olvídate de explicaciones técnicas. La clave es usar analogías que puedan entender y visualizar. Aquí tienes algunas ideas para empezar la conversación: El aprendiz de mago: Imagina que la IA es como un pequeño aprendiz de mago. No nace sabiendo trucos, sino que aprende observ...

La inteligencia artificial cambia de piel con una velocidad que pocas estructuras organizativas son capaces de seguir. Lo que hoy es frontera técnica, mañana queda relegado a un pie de página. Lo mismo ocurre con la regulación: la Unión Europea ya ha marcado un calendario de aplicación del AI Act que empezó en febrero de 2025 y se extiende hasta 2027, y mientras tanto proliferan guías, códigos de práctica y estándares internacionales como ISO/IEC 42001 o el NIST AI RMF . A este ritmo, un comité de IA concebido como una estructura rígida se convierte en poco más que un ritual burocrático. Lo que necesitamos son órganos de gobernanza adaptativos , capaces de absorber estas señales y traducirlas en decisiones vivas, no en actas olvidadas en un cajón. Un comité de IA adaptativo no se limita a certificar modelos: gestiona un sistema de aprendizaje continuo. Tiene la responsabilidad de conectar tres dimensiones que se mueven constantemente: la innovación tecnológica, el marco regulatorio...

La ciudad como organismo vivo Las ciudades son sistemas complejos que concentran población, actividad económica, infraestructuras críticas y, al mismo tiempo, vulnerabilidades estructurales. Fenómenos como el cambio climático, la presión demográfica y la transición energética han multiplicado la necesidad de herramientas que permitan planificar con antelación y reducir riesgos. En este contexto, los gemelos digitales urbanos —modelos virtuales de la ciudad alimentados por inteligencia artificial (IA) y datos en tiempo real— se presentan como una de las innovaciones más transformadoras en la gestión estratégica de urbes. Lejos de ser una representación estática, un gemelo digital es un organismo vivo de datos , capaz de aprender, simular escenarios alternativos y ofrecer información predictiva para la toma de decisiones. Desde la optimización del tráfico hasta la planificación de medidas frente a inundaciones, su potencial convierte a la IA en una herramienta clave para fortalecer la...