Arquitectura empresarial y gobierno de datosColombia · EE. UU. — Sector gobierno y financiero

La IA no fallapor el modelo.Falla por los datos.

Construimos las capas que nadie quiere construir: negocio, datos y aplicaciones. Después, la inteligencia artificial funciona.

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S.00

Sistemas sueltos. Datos sin dueño. Decisiones a ciegas.

Nuestro trabajo es conectar cada pieza, con trazabilidad.

Hasta que la organización piensa completa.

Todo comité pide agentes.

Casi ninguno puede decir quién es el dueño de sus datos, dónde nacen y por qué se contradicen entre dos sistemas. La conversación empieza por el modelo y termina, siempre, en los cimientos.

S.01

Todos empiezan arriba.

La capa que llega al presupuesto: agentes, copilotos, automatización. Es también la única que no funciona sola.

Un portafolio que nadie ha mapeado: sistemas duplicados, integraciones muertas, software que sobrevive por costumbre.

El punto de quiebre: datos sin dueño, sin linaje y sin calidad. Aquí es donde el modelo empieza a responder basura.

Las capacidades y procesos que todo lo anterior debería servir. Nosotros empezamos aquí, y subimos con trazabilidad completa.

Capa 04

Inteligencia artificial

Capa 03

Aplicaciones

Capa 02

Datos

Capa 01

Negocio

Cimientos primero.

Después, lo que quiera construir encima.

01.B

Cada ola dejó una capa de deuda.

Cada una prometió transformar la organización. Lo que realmente dejó fue obsolescencia acumulada.

SOA / ESBIntegración rígida y costosa.
MicroserviciosFragmentación sin gobernanza.
CloudLift & shift sin modernización real.
Analytics / BIDashboards sin decisiones.
Gobierno de datosPolíticas que nadie implementa.
IA generativaPilotos sin conexión a los procesos reales.

La IA será la siguiente ola, a menos que esta vez los cimientos existan.

01.C

Lo que sostenemos.

Tres posiciones que publicamos antes de trabajar con nadie. Si no está de acuerdo con ellas, probablemente no somos su firma.

Capacidad

Gobierno de datos no es un proyecto.

Una entidad contrata consultores. Define políticas. Crea un comité. A los doce meses declara victoria. Tres años después nadie sigue las políticas y el comité no se reúne.

El proyecto fue exitoso. Ese es exactamente el problema.

Como proyecto

Tiene fecha de cierre
Entrega documentos y políticas
Vive de presupuesto temporal
Termina cuando se van los consultores

Como capacidad institucional

No tiene fecha de cierre
Transforma comportamientos diarios
Vive en el presupuesto operativo
Sobrevive a la rotación de personal

La diferencia no es semántica. Es estructural, y define si en tres años avanzó o volvió a empezar desde cero.

Método

Seis preguntas antes de la primera política.

La mayoría de las organizaciones no sabe por dónde empezar. Nosotros empezamos por el modelo, no por el documento.

¿Por qué?Alineación con el plan estratégico. Cumplimiento normativo. El dato como activo, no como subproducto.

¿Quién?Dueños y gestores de datos. Matriz RACI sin ambigüedad. Responsabilidad compartida, no delegada.

¿Cómo?Modelo federado por dominios. Ecosistema tecnológico integrado. Un solo lenguaje institucional.

¿Dónde?Tres niveles de decisión —estratégico, táctico, operativo— en instancias con mandato real.

¿Qué?Políticas, diccionarios y soluciones analíticas. Entregables concretos, no documentos decorativos.

¿Cuándo?Ciclos definidos de planificación, ejecución y revisión. Periodicidad que se cumple.

La tecnología sola no gobierna datos. Los gobiernan las decisiones diarias de cada persona en el ciclo de vida del dato.

Traducción

El mejor trabajo técnico es invisible sin traducción.

El CTO presenta una reducción de latencia del 40 %. El negocio escucha tres meses de trabajo para algo que no entiende. Nadie miente. Hablan idiomas distintos.

Hemos visto líderes de tecnología construyendo capacidades que el negocio nunca pidió, mientras quedaban sin atender los problemas que el negocio nombraba en cada reunión.

01
¿Qué decisión de negocio mejora si construimos esto?
02
¿Quién en el negocio validó que este es el problema correcto?
03
¿Cómo sabremos si lo que construimos resolvió el problema?

Sin respuesta clara a las tres, es una solución en busca de problema.

Si empieza por la solución, el negocio nunca tendrá la oportunidad de decirle que no es el problema.

Lo que hicimos, sin nombres.

Trabajamos bajo acuerdos de confidencialidad. Los resultados son verificables en conversación directa.

01
Sector financiero
Un hallazgo del supervisor convertido en presupuesto de inversión en datos
Una entidad del sector financiero en Colombia recibió un hallazgo de su supervisor y tenía tres meses para responder con una política de gobierno de datos. No tenía personal experto. La política se aprobó en junta directiva dentro del plazo y su hoja de ruta desbloqueó presupuesto de inversión.
USD 2 500 000presupuesto de inversión aprobado para ejecutar la hoja de ruta
3meses para construir y aprobar la política de gobierno de datos

Fundador

Mauricio Ortiz

Mauricio Fernando Ortiz Salinas es un especialista en Transformación Digital e Inteligencia Artificial aplicada. Comenzó su trayectoria como Estratega de Transformación Cognitiva hace más de 11 años, consolidando metodologías propias de integración tecnológica. Actualmente lidera un equipo multidisciplinario de especialistas en arquitectura empresarial, gobierno de datos y desarrollo potenciado por IA, posicionando a Smart Driven como una de las consultoras más innovadoras en implementación práctica de ecosistemas digitales inteligentes en Latinoamérica.

TOGAF
DMBOK
MAE

Graduado en Ingeniería Informática, Arquitectura Empresarial de Software.
15 años de experiencia laboral.
Certificado en TOGAF, CMDP, Arquitecto SOA y Arquitecto AWS.
Certificado de Innovación por el MIT.
Facilitador de LEGO® SERIOUS PLAY®.
Ha participado en más de 60 proyectos de transformación digital en el sector público y privado.
Ha participado en proyectos de más de 19 tipos de industrias.

Llévese el argumento por escrito

Lo que publicamos, para que lo lea su equipo antes de que hablemos.

Permanente
Infraestructura de canalización: un marco teórico para cerrar la brecha entre inversión e impacto de la IA en la transformación organizacional
La IA empresarial fracasa por falta de infraestructura de canalización. El paper presenta el Modelo de Infraestructura de Canalización (CIM), que reemplaza el documento estático por el flujo de transformación: etapas conversacionales con IA y trazabilidad del diagnóstico a la especificación.
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En construcción

Smart Driven Studio

La capa que conecta el diagnóstico con la ejecución. Cada especificación queda ligada a la brecha que resuelve, y cada brecha al diagnóstico que la detectó.

01Diagnóstico — Dónde está hoy, medido y no supuesto.
02Evaluación — Qué brechas separan ese punto del objetivo.
03Planificación — Qué iniciativas las cierran, priorizadas.
04Especificación — Qué construir, con detalle ejecutable.
05Ejecución — Implementación asistida por el equipo.
06Medición — Indicadores y reevaluación del ciclo.

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