Aprobar un proyecto y vigilar que se ejecute bien son dos responsabilidades distintas, aunque en la mayor\u00eda de los consejos de administraci\u00f3n se traten como si fueran la misma. La primera le corresponde al equipo directivo. La segunda le corresponde al consejo \u2014 y en proyectos de datos o inteligencia artificial, es la que con m\u00e1s frecuencia se ejerce mal, no por falta de inter\u00e9s, sino por falta de un marco simple para saber qu\u00e9 preguntar.<\/p>\n\n\n\n
Un equipo directivo que eval\u00faa un proyecto de datos o IA se enfoca, de forma natural, en la ejecuci\u00f3n: qu\u00e9 tan bien est\u00e1 estructurado el caso de negocio, qu\u00e9 tan realista es el plazo, qu\u00e9 tan calificado es el proveedor o el equipo interno que lo va a construir. Es un rol cercano al detalle t\u00e9cnico y a la persona que finalmente va a tomar la decisi\u00f3n de avanzar.<\/p>\n\n\n\n
El consejo de administraci\u00f3n opera en un nivel distinto. Rara vez ve el detalle t\u00e9cnico del proyecto \u2014 ve una presentaci\u00f3n, un resumen ejecutivo, una recomendaci\u00f3n ya validada por el equipo que la propone. Su funci\u00f3n no es rehacer ese an\u00e1lisis. Es verificar que el an\u00e1lisis se hizo con el rigor que el capital comprometido exige, antes de aprobarlo.<\/p>\n\n\n\n
Ambos roles usan el mismo vocabulario \u2014 ROI, modelo predictivo, business case, riesgo \u2014 lo que facilita que se confundan entre s\u00ed. Pero uno construye la respuesta a la pregunta de negocio, y el otro tiene que verificar que la pregunta se plante\u00f3 correctamente antes de que se construyera una respuesta.<\/p>\n\n\n\n
Frente a un proyecto de datos o IA, un equipo directivo generalmente eval\u00faa tres cosas: si el proyecto va a funcionar, cu\u00e1nto cuesta, y cu\u00e1nto tiempo toma. Son preguntas leg\u00edtimas y necesarias \u2014 son las que determinan si el proyecto avanza operativamente.<\/p>\n\n\n\n
Un consejo deber\u00eda estar evaluando algo distinto: c\u00f3mo se va a saber si el proyecto funcion\u00f3, qui\u00e9n es responsable si no funciona, y qu\u00e9 tan confiables son los datos sobre los que se construy\u00f3 la recomendaci\u00f3n que est\u00e1 a punto de aprobarse. Esta tercera pregunta es la que con menor frecuencia se hace, y es la que m\u00e1s determina si el proyecto tiene una base s\u00f3lida \u2014 porque un modelo bien construido sobre datos sin gobernar produce una recomendaci\u00f3n con apariencia de rigor que no lo tiene.<\/p>\n\n\n\n
La raz\u00f3n m\u00e1s com\u00fan no es falta de inter\u00e9s por parte de los consejeros. Es falta de vocabulario. La mayor\u00eda de los integrantes de un consejo no tienen un perfil t\u00e9cnico, y en la mayor\u00eda de las organizaciones no existe un marco simple que les permita evaluar una propuesta de datos o IA sin necesidad de entender el modelo l\u00ednea por l\u00ednea.<\/p>\n\n\n\n
Ante esa falta de vocabulario, la reacci\u00f3n m\u00e1s com\u00fan frente a una propuesta t\u00e9cnica se divide en dos: aprobarla con base en la confianza que genera quien la presenta, o rechazarla por instinto sin poder argumentar t\u00e9cnicamente el motivo. Ninguna de las dos constituye gobierno corporativo efectivo \u2014 la primera equivale a delegar la vigilancia por completo, y la segunda genera fricci\u00f3n sin un fundamento que el equipo directivo pueda atender.<\/p>\n\n\n\n
Existe una tercera opci\u00f3n, menos com\u00fan en la pr\u00e1ctica pero m\u00e1s \u00fatil: establecer un conjunto reducido de preguntas no t\u00e9cnicas que permitan evaluar si el trabajo de fondo se hizo con rigor, sin requerir experiencia en ciencia de datos.<\/p>\n\n\n\n
1. \u00bfQu\u00e9 decisi\u00f3n de negocio espec\u00edfica va a cambiar con este proyecto, y qui\u00e9n es responsable de que cambie?<\/strong> No qu\u00e9 tecnolog\u00eda se va a implementar, sino qu\u00e9 decisi\u00f3n, tomada por qui\u00e9n, va a ser distinta como resultado del proyecto.<\/p>\n\n\n\n 2. \u00bfC\u00f3mo se va a saber, con evidencia, que la decisi\u00f3n efectivamente cambi\u00f3 y que el cambio vali\u00f3 la pena?<\/strong> Si el equipo que presenta no puede nombrar la m\u00e9trica que lo va a confirmar, el proyecto todav\u00eda no est\u00e1 listo para aprobarse \u2014 es una intenci\u00f3n con presupuesto asignado.<\/p>\n\n\n\n 3. \u00bfQu\u00e9 tan confiables son los datos sobre los que se construy\u00f3 esta recomendaci\u00f3n?<\/strong> Un consejo no necesita auditar el dato l\u00ednea por l\u00ednea. Necesita confirmar que alguien ya lo hizo, y qu\u00e9 encontr\u00f3 al hacerlo.<\/p>\n\n\n\n Estas tres preguntas no sustituyen el trabajo t\u00e9cnico del equipo que propone el proyecto. Lo complementan desde el nivel que le corresponde a un consejo: no construir la respuesta, sino verificar que la pregunta se formul\u00f3 con rigor antes de comprometer el capital.<\/p>\n\n\n\n No es necesario redise\u00f1ar la estructura de gobierno corporativo para aplicar este marco. Basta un acuerdo simple: ning\u00fan proyecto de datos o IA se presenta al consejo sin que el equipo que lo propone pueda responder las tres preguntas por escrito, antes de la sesi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Ese cambio modifica la din\u00e1mica de la reuni\u00f3n. En lugar de que el consejo eval\u00fae una presentaci\u00f3n en tiempo real y decida con base en qu\u00e9 tan convincente result\u00f3, llega con las respuestas ya documentadas, y la discusi\u00f3n se enfoca en si esas respuestas son suficientes \u2014 el nivel de vigilancia que le corresponde a un consejo, sin necesidad de entrar al detalle t\u00e9cnico.<\/p>\n\n\n\n Tampoco es necesario que todos los integrantes del consejo adquieran un perfil t\u00e9cnico. Es suficiente con que una persona \u2014 un consejero independiente, el presidente del comit\u00e9 de auditor\u00eda, o quien tenga el mandato expl\u00edcito \u2014 sea responsable de plantear estas tres preguntas en cada propuesta relevante, hasta que se conviertan en parte habitual de c\u00f3mo el consejo eval\u00faa cualquier proyecto de datos o IA.<\/p>\n\n\n\n La ausencia de estas tres preguntas no siempre se traduce en un proyecto que falla de forma visible. Con m\u00e1s frecuencia, se traduce en un proyecto que se aprueba, se ejecuta, y produce resultados ambiguos \u2014 ni un fracaso evidente que obligue a detenerlo, ni un \u00e9xito claro que justifique haberlo aprobado sin las preguntas de por medio.<\/p>\n\n\n\n Ese resultado ambiguo es, en la pr\u00e1ctica, el escenario m\u00e1s costoso para un consejo. Un proyecto que falla de forma evidente genera una lecci\u00f3n clara y una correcci\u00f3n de rumbo. Un proyecto que produce resultados ambiguos consume presupuesto, tiempo del equipo directivo, y capital pol\u00edtico dentro de la organizaci\u00f3n, sin que nadie pueda determinar con certeza si vali\u00f3 la pena \u2014 porque nunca se defini\u00f3, desde el principio, c\u00f3mo se iba a medir el \u00e9xito ni qu\u00e9 tan confiables eran los datos de origen.<\/p>\n\n\n\n Con el tiempo, ese patr\u00f3n erosiona algo m\u00e1s dif\u00edcil de recuperar que el presupuesto de un solo proyecto: la confianza del consejo en su propia capacidad de evaluar propuestas de datos o IA. Cuando eso ocurre, la reacci\u00f3n m\u00e1s com\u00fan no es exigir mejores preguntas \u2014 es exigir menos proyectos, lo que frena la adopci\u00f3n de tecnolog\u00eda que s\u00ed podr\u00eda generar valor, simplemente porque el mecanismo de vigilancia nunca se estableci\u00f3 con claridad.<\/p>\n\n\n\n En MaIA by Scanda trabajamos con consejos de administraci\u00f3n y comit\u00e9s directivos que necesitan un marco simple para evaluar proyectos de datos o IA sin depender de un perfil t\u00e9cnico dentro del consejo. Si tu organizaci\u00f3n est\u00e1 por presentar o aprobar un proyecto de este tipo, conversemos.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Aprobar un proyecto y vigilar que se ejecute bien son dos responsabilidades distintas, aunque en la mayor\u00eda de los consejos de administraci\u00f3n se traten como si fueran la misma. La primera le corresponde al equipo directivo. 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\u00bfQu\u00e9 pasa cuando estas preguntas no se hacen<\/strong>?<\/h2>\n\n\n\n
Preguntas frecuentes<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Siguiente paso<\/strong><\/h2>\n\n\n\n