Data-driven insights: cuando los datos se convierten en producto

Por Rogerio Melfi, cofundador y CPO de PilotIn.

La promesa de convertir los datos en valor nunca fue tan concreta. Y no es solo discurso: en 2025, el volumen global de indicadores creados y movilizados debería superar los 180 zettabytes, según Statista, lo que equivale a una media de más de 340 terabytes generados por minuto. Sin embargo, la forma en que las empresas encaran esta transformación sigue variando drásticamente. Algunas tratan la inteligencia artificial como un coste, otras como una herramienta de eficiencia y pocas, todavía muy pocas, la ven como una fuente directa de ingresos.

Este camino no es solo tecnológico: es estratégico. Al principio, las innovaciones servían para automatizar tareas operativas, reducir tiempos y ajustar equipos. Era una respuesta a la presión por recortar gastos. Después evolucionamos hacia una segunda capa: IA y datos como aceleradores de la optimización. Los productos empezaron a predecir comportamientos, automatizar experiencias y reducir el churn, la pérdida de clientes. Empezamos a medir lo que antes era invisible. Y con ello llegó el impacto: según McKinsey, las empresas data-driven —organizaciones que utilizan códigos estratégicamente para orientar sus decisiones— tienen 23 veces más probabilidades de captar nuevos clientes y 19 veces más de ser rentables.

Pero ahora entramos en una nueva era, en la que la inteligencia empieza a generar beneficios y retornos directamente, y no solo a ahorrar recursos. Este salto fue posible porque cambió la base computacional. La antigua ley de Moore, que durante décadas predijo el doble de transistores cada dos años, puede haberse ralentizado físicamente, pero fue sustituida por saltos exponenciales en la potencia de los chips, los clústeres en la nube —grupos de ordenadores que trabajan juntos— y las arquitecturas optimizadas para IA. El coste de entrenar modelos cayó y la latencia de las respuestas se volvió casi imperceptible para el usuario final.

Con esta base, la inteligencia artificial y los datos dejan de limitarse a apoyar el producto: son la propia solución. Cuando una recomendación personalizada se convierte en una conversión. O cuando el motor de categorización se vuelve una ventaja competitiva. Cuando la previsibilidad del comportamiento financiero conduce a mejores decisiones de crédito y eso genera ingresos, no solo eficiencia. En ese punto, la inteligencia deja de ser “apoyo al equipo de desarrollo” y se convierte en el núcleo de la propuesta de valor.

Para que ocurra, hace falta más que paneles de control y eventos bien registrados. Se necesita diseño de datos desde el origen, desde el primer clic. Una cultura que conecte esta área con las decisiones. Hipótesis que se transformen en experimentos. Equipos capaces de pasar de la observación a la acción. Los productos orientados por indicadores no nacen de informes: nacen de una arquitectura viva, de pipelines bien cuidados, de trazabilidad y de una obsesión por la relevancia.

Además, nacen de una visión clara del impacto. En un escenario donde el 81% de los líderes de producto afirma que las decisiones basadas en indicadores superan a las guiadas por intuición, según Product Collective, insistir en el “olfato” significa quedarse atrás.

Al final, todo producto digital convivirá con estas tres fases: IA como coste, como eficiencia y como ingresos. La pregunta es: ¿dónde está tu empresa hoy? Y, más importante, ¿está construyendo los datos correctos para llegar a la siguiente etapa?

📌 Artículo publicado originalmente en Startups