Abrelatam ConDatos, Guatemala 2026
Del 7 al 9 de octubre participamos en Abrelatam ConDatos, el encuentro regional de quienes buscamos mejorar las decisiones públicas a través de los datos. Estuvimos en diversas sesiones, escuchando y aprendiendo de experiencias de toda la región, y fuimos ponentes en dos: un panel sobre liderazgo de datos y una charla sobre gobernanza para la IA en un programa social. Datamorfosis es una consultora mexicana de gobernanza de datos. Ayudamos a los gobiernos de América Latina y el Caribe a prepararse antes de adoptar inteligencia artificial: mapeamos sus procesos, identificamos dónde se toman decisiones y definimos con sus equipos quién responde por la información, cómo es la dinámica entre áreas y con qué reglas se usará la IA.
1. Panel: Habilidades del nuevo líder de datos ¿Quiénes están hoy al frente de las agendas de datos en los gobiernos?¿Cuáles son los retos y las responsabilidades que deben asumir? Junto con Mike Mora, especialista senior de la OEA, conversamos sobre el programa de Formación de Líderes de Datos en el Sector Público, diseñado por Datamorfpsis y facilitado a través de la Escuela de Gobierno de la OEA. Hasta ahora han participado 97 personas de 15 países en dos generaciones, y en 2027 llega la tercera edición (Consulta la convocatoria aquí).
En muchos gobiernos vemos silos, procesos sin documentar e información que no llega a quien decide. Eso no se resuelve solo con habilidades técnicas. Se resuelve cuando alguien coordina, traduce entre áreas y da dirección. Por eso formamos un perfil puente, que sea estratégico, ni solo técnico ni solo político. El temario sigue una ruta: gobernanza y liderazgo, infraestructura de datos, derechos humanos y ética aplicada, comunicación efectiva y, tecnologías emergentes, entre otros.
Evidencia y ética, con herramientas concretas. Formamos desde el conocimiento basado en evidencia, pero también desde la ética. Para esto damos a las personas participantes instrumentos de referencia, el objetivo es que, donde no existe regulación, haya documentos que funcionen como una base confiable de nuestras decisiones, de manera que en el curso distinguimos entre lo que significa cumplir la norma y usar los datos de forma responsable y ética.
El curso no termina con la clausura. En Datamorfosis diseñamos una guía de acompañamiento para que las personas participantes elaboren un curso de acción para los siguientes 90 días.
2. Inteligencia Violeta: lo que hay que resolver antes de poner IA en un programa social Este año, junto con nuestros aliados de Intellexia, iniciamos un piloto en Guerrero para fortalecer la gobernanza de datos de un programa de apoyo a mujeres jefas de familia en condiciones de vulnerabilidad. Denominamos Inteligencia Violeta a gobernar datos con perspectiva de derechos y de género. Nuestra charla no fue sobre un agente de IA funcionando, sino sobre lo que hay que hacer antes de tenerlo. En este piloto observamos que el primer reto no era tecnológico, sino de gobernanza. Y no es una falla de Guerrero: es el punto de partida real de muchos gobiernos, con recursos limitados, necesidades urgentes y equipos reducidos.
Antes de pensar en agentes, mapeamos el proceso completo: quién genera la información, cómo circula entre dependencias y por qué canales. De ahí surgieron cuatro tareas de gobernanza previas a automatizar:
- Ordenar: un padrón depurado, con identificador único y permanente.
- Clasificar con enfoque interseccional: por territorio, acceso, idioma y barreras de cada mujer.
- Proteger: datos personales y/o sensibles con consentimiento y uso con propósito.
- Estandarizar: mensajes y protocolos comunes, pensados para cada contexto.
¿Por qué importa proteger? En un programa social, quien entrega sus datos depende del apoyo. Por eso hay que definir qué datos se recolectan, para qué y quién accede a ellos. Es una cuestión de eficiencia, pero principalmente de garantía de derechos: si no clasificamos antes, automatizamos el error a mayor velocidad.
El piloto sigue en curso. Los aprendizajes de la primera fase no son resultados de impacto, pero sí un mensaje para quienes hoy trabajan con programas sociales: el proceso importa tanto como el resultado. Hacer más eficiente un programa es importante, pero conocer mejor a las mujeres a quienes sirve lo es todavía más.
Tres preguntas para quien trabaja con programas sociales: Protección de datos: ¿todos los datos personales que recolectas son necesarios para el fin del programa? ¿Sabes para qué se usan, quién accede a ellos y si están seudonimizados o anonimizados cuando no necesitas identificar a la persona? Responsabilidad: ¿sabes quién responde por las decisiones que se toman con apoyo de un sistema, incluida la IA? Alcance: ¿puedes comprobar que tus mensajes llegan a las personas que más los necesitan, en su idioma y por un canal que usan? Si alguna respuesta es NO, el primer paso no es una herramienta de IA.
Antes de cerrar
Haz una breve pausa y piensa en tu propia institución. Todo lo anterior depende de que alguien se haga cargo de coordinar, traducir entre áreas y responder por las decisiones. ¿Quién tiene hoy el rol de líder de datos en tu institución, y con qué mandato y recursos cuenta?
¿Quieres ordenar tus datos antes de adoptar IA?
Agenda una llamada de 30 minutos con nosotras o escríbenos a info@datamorfosis.mx.
Data-ready before AI-ready.