La gobernanza de datos es el conjunto de políticas, procesos y controles que garantizan que los datos utilizados por una organización —especialmente en sistemas de inteligencia artificial— sean legales, seguros, trazables, éticos y de alta calidad.

En el contexto del AI Act y del RGPD, es un pilar estructural del cumplimiento normativo.

1️⃣ Objetivos de la Gobernanza de Datos

• Garantizar calidad y fiabilidad de los datos
• Reducir sesgos y discriminación algorítmica
• Proteger derechos fundamentales
• Asegurar trazabilidad y transparencia
• Cumplir obligaciones regulatorias

Sin gobernanza sólida, no existe IA confiable.

2️⃣ Componentes Clave

A. Calidad de Datos

Debe garantizarse:

• Exactitud
• Integridad
• Representatividad
• Actualización periódica
• Eliminación de duplicidades

En sistemas de alto riesgo, la calidad del dataset es obligatoria y auditable.

B. Gestión de Sesgos

Requiere:

• Análisis de representatividad poblacional
• Identificación de variables sensibles
• Test de impacto discriminatorio
• Reentrenamiento controlado

La mitigación de sesgos debe documentarse.

C. Trazabilidad y Linaje de Datos (Data Lineage)

Debe poder conocerse:

• Origen del dato
• Método de recolección
• Transformaciones realizadas
• Versionado del dataset
• Uso específico en modelos

Esto es crítico ante inspecciones regulatorias.

D. Base Jurídica y Minimización

Cuando existan datos personales:

• Base legal clara (consentimiento, contrato, interés legítimo…)
• Principio de minimización
• Limitación de finalidad
• Plazos de conservación definidos

IA no elimina obligaciones RGPD.

E. Seguridad

Medidas técnicas y organizativas:

• Cifrado
• Control de accesos
• Segmentación de entornos
• Logs de actividad
• Auditorías periódicas

La seguridad es transversal.

3️⃣ Gobernanza Específica en AI Act (Sistemas de Alto Riesgo)

Exige:

• Uso de datasets relevantes y representativos
• Documentación sobre recopilación y tratamiento
• Evaluación de posibles sesgos
• Procedimientos de validación antes del despliegue
• Monitorización continua

No es un requisito formal; es estructural.

4️⃣ Estructura Organizativa Recomendada

Modelo práctico:

• Data Owner (responsable estratégico del dato)
• Data Steward (gestión operativa y calidad)
• Responsable de IA / AI Officer
• Comité de Ética o Supervisión

Debe existir responsabilidad clara, no difusa.

5️⃣ Documentación Mínima Recomendable

• Política corporativa de gobernanza de datos
• Registro de datasets utilizados
• Procedimiento de validación de datos
• Evaluación de impacto (si aplica)
• Protocolo de gestión de incidentes

🎯 Impacto Estratégico

Una gobernanza de datos robusta:

• Reduce riesgos regulatorios
• Aumenta confianza de clientes e inversores
• Mejora precisión de modelos
• Facilita escalabilidad internacional
• Diferencia a la empresa en licitaciones y contratos públicos

En el nuevo entorno regulatorio europeo, la gobernanza de datos no es opcional. Es un requisito estructural para competir con IA de forma sostenible 🚀