En los últimos años, la narrativa sobre el valor de los datos ha evolucionado paulatinamente. Durante mucho tiempo, los tomadores de decisiones de negocio asumían que invertir en plataformas de Business Intelligence, data lakes y algoritmos avanzados era suficiente para obtener una ventaja competitiva.
Sin embargo, con los años, la mayoría de compañías han comprobado que acumular datos no equivale a tomar mejores decisiones. La tecnología no es suficiente si no va acompañada de la capacidad de las personas para comprender y utilizar los datos de manera crítica y estratégica.
Ese conjunto de habilidades tiene un nombre: Data Literacy o alfabetización de datos, y su relevancia para la alta dirección es innegable. Según Gartner, más del 60 % de las iniciativas de datos fracasan porque los empleados —incluidos los responsables de negocio— no saben interpretar la información que consumen.
El resultado: decisiones basadas en suposiciones, inversiones en analítica que no generan retorno y una desconexión creciente entre el potencial tecnológico y la realidad operativa.
En este artículo analizaremos, con un enfoque pensado para líderes empresariales:
Además, incluimos un recurso clave para acelerar este proceso: el Diccionario Data-Driven, una herramienta práctica para unificar la terminología y construir una base de conocimiento común en tu empresa.
Si tu objetivo es que los datos y la analítica realmente transformen la forma en que tu organización decide, dominar la Data Literacy no es opcional: es la condición para competir con ventaja en un mercado que ya se mueve a velocidad de algoritmo.
Para los tomadores de decisiones, la falta de desarrollo de una cultura data-driven real dentro de la organización es un riesgo estratégico.
En un entorno donde la inteligencia artificial, la analítica avanzada y la automatización redefinen sectores completos, entender el lenguaje de los datos se ha convertido en una competencia directiva esencial. La alfabetización de datos permite traducir métricas en acciones, validar modelos de IA, detectar sesgos y, sobre todo, generar ventaja competitiva sostenible.
El mercado también está cambiando. Los reguladores exigen mayor transparencia algorítmica y rendición de cuentas; los clientes valoran la capacidad de una empresa para usar datos de forma ética; y los equipos esperan tener acceso a información clara para tomar decisiones rápidas. Sin un lenguaje común de datos, la colaboración entre negocio y tecnología se rompe y se multiplican los costes ocultos.
La Data Literacy, o alfabetización de datos, es la competencia crítica que permite a las personas y a las organizaciones leer, trabajar, interpretar y comunicar información basada en datos con criterio.
No se trata de habilidades técnicas, sino de un nivel funcional: entender de dónde vienen los datos, cómo se procesan, cuándo son confiables y cómo convertirlos en insights para la acción estratégica.
La consultora internacional Gartner propone la siguiente definición:
En la práctica, una persona con competencia en Data Literacy está en capacidad de:
Para una estrategia de datos integrada, distinguir estos tres conceptos es esencial. No son sinónimos; cada uno cumple una función distinta:
| Concepto | Función / naturaleza | Condición |
|---|---|---|
| Data Literacy | Capacidad individual / colectiva para usar datos con criterio | Es la base mínima necesaria |
| Cultura data-driven | Ecosistema organizativo (valores, incentivos, procesos) | Exige Data Literacy distribuida |
| Toma de decisiones basada en datos | Comportamiento observable cuando las decisiones se fundamentan en datos | Solo posible si existe cultura + alfabetización |
Más allá de estos términos, la alfabetización de datos o data literacy también guarda relación con el data storytelling.
El Data Storytelling es una habilidad avanzada dentro del dominio de la comunicación de información basada en datos. Si bien no es un requisito de Data Literacy, resulta fundamental para que los usuarios de negocio puedan entender los datos y, por tanto, trabajar con ellos.
Según el enfoque de Effective Data Storytelling —que vincula la data literacy con el data storytelling—, la alfabetización de datos se puede analizar con una matriz 3×3 donde las capacidades de data literacy se articulan en tres dominios —Read, Work With y Communicate— aplicados en tres niveles de abstracción (datos, información e insights).
Importante: ser data literate no implica ser científico de datos ni tener que construir modelos de datos sofisticados. El objetivo es alcanzar un ”nivel mínimo viable de competencia” —las habilidades esenciales que permiten participar con seguridad en la toma de data-driven decisions—.
Es importante aclarar que el nivel de data literacy se suele analizar de forma individual o a nivel de equipo. Para una evaluación a nivel organizacional, las compañías deben usar un modelo de nivel de madurez de datos.
La importancia de Data Literacy no es teórica: en un contexto donde las tendencias de datos apuntan hacia una transformación digital profunda impulsada por la IA, no dominarla plantea riesgos reales de estrategia, cumplimiento y competitividad.
Con la proliferación de datos estructurados, no estructurados y en tiempo real, las organizaciones operan en condiciones de alta incertidumbre. En este sentido, es más importante que nunca que un ejecutivo sea capaz de discernir qué información es útil y cuál es ruido.
Según el informe “Data & AI Literacy Report 2025”, un porcentaje significativo de líderes identifica la falta de competencias de datos como un obstáculo para la adopción de la inteligencia artificial.
Además, organizaciones con mayor alfabetización han reportado impactos financieros positivos relacionados con mejores decisiones.
En entornos regulados (finanzas, salud, energía), no basta con procesar datos: se debe demostrar trazabilidad, transparencia y sesgos controlados.
Sin data literacy, las decisiones respaldadas por IA pueden volverse cajas negras impugnables.
En el informe de McKinsey “The Data-Driven Enterprise of 2025”, uno de los siete pilares que definirán las empresas líderes en los próximos años es precisamente el aumento de la alfabetización de datos como mecanismo para integrar personas-máquinas y optimizar flujos de trabajo.
Las empresas que logren avanzar en su nivel de madurez de datos aceleran su capacidad para capturar valor, optimizar operaciones y reducir fricción entre áreas.
En un mercado donde muchas empresas invierten en herramientas similares, la variable diferenciadora es el capital humano.
La data literacy capacita a los empleados a la hora de preguntar mejor, detectar anomalías y confiar menos en resultados automáticos sin filtro de juicio.
Para quien está en el nivel directivo o estratégico de una empresa, invertir en Data Literacy no es una cuestión académica: es una palanca para mejorar resultados, mitigar riesgos y acelerar la ventaja competitiva.
Una de las transformaciones más tangibles que trae la alfabetización de datos es que los líderes dejan de depender de intuiciones o reportes resumidos para decisiones críticas.
Con Data Literacy:
Cuando los equipos de negocio y técnico comparten una base mínima de comprensión de datos:
La alfabetización de datos mejora la gestión de riesgos y permite que los empleados hagan mejores preguntas, identifiquen anomalías y actúen con mayor resiliencia ante cambios.
Una organización con niveles crecientes de Data Literacy puede:
Forbes destaca que las compañías que invierten en alfabetización y narración de datos (Data Storytelling) combinan mejor lo cuantitativo con lo persuasivo, lo que multiplica capacidad de innovación.
Cuando la dirección, finanzas, marketing, operaciones y tecnología comparten un marco común de competencia con datos:
Para niveles ejecutivos, no es exagerado decir que la alfabetización de datos es un mecanismo de defensa institucional:
Gartner coloca la baja alfabetización como uno de los top 5 obstáculos que limitan que las inversiones en datos y analítica generen valor real.
Finalmente, el dato en sí mismo ya no es una ventaja: la ventaja está en quien sabe usarlo.
Las organizaciones con un alto nivel de Data Literacy:
Diseñar un programa de data literacy no consiste en ofrecer cursos aislados; requiere un enfoque estratégico, alineado con el negocio y con respaldo de la alta dirección.
Las organizaciones que logran madurez en este campo combinan diagnóstico riguroso, definición clara de competencias, formación contextualizada y un seguimiento continuo de impacto.
A continuación, resumimos cuatro puntos clave para fomentar la alfabetización de datos en el entorno corporativo.
El punto de partida debe ser un assessment realista de las capacidades existentes. Sin datos sobre el estado inicial, cualquier iniciativa será difusa y difícil de medir.
Este diagnóstico permite priorizar áreas y roles críticos, evitando formaciones genéricas que no resuelven problemas reales.
Una vez identificadas las brechas, se deben establecer metas concretas y medibles:
El error frecuente es fijar objetivos exclusivamente de formación (“que todos hagan un curso”). Los KPIs de impacto deben vincularse a negocio, no solo a asistencia a capacitaciones.
Un primer paso sencillo para alinear métricas y terminología es usar el Diccionario Data-Driven. Este recurso gratuito te ayudará a crear un lenguaje compartido entre áreas técnicas y de negocio, facilitando la comunicación y reduciendo confusiones en tus iniciativas de datos.
La alfabetización de datos no se logra con un solo taller. Debe construirse una experiencia formativa continua y adaptada al contexto de la organización.
En Bismart, somos expertos en impulsar el nivel data-driven de las empresas, tanto desde el punto técnico y analítico, como mediante formaciones ad-hoc especializadas.
Un programa efectivo se mide, se ajusta y se escala. Algunas métricas recomendadas:
El seguimiento continuo permite detectar barreras culturales o tecnológicas y ajustar el programa (nuevos módulos, refuerzo de comunicación, cambios en gobernanza).
Implementar un programa de alfabetización de datos va mucho más allá de ofrecer cursos.
Es un cambio cultural y organizativo que suele enfrentar barreras profundas. Identificarlas y gestionarlas desde la dirección es clave para evitar que la iniciativa quede en un proyecto formativo sin impacto real.
Los principales retos a los que se enfrentan las empresas a la hora de promocionar la alfabetización de datos son:
El dato puede intimidar. En muchas organizaciones, los empleados asocian el trabajo con datos a complejidad técnica o a riesgo de exposición. Esto provoca rechazo y dependencia de equipos expertos.
Cómo superarlo:
Sin respaldo real de la alta dirección, cualquier programa de Data Literacy se percibe como una formación opcional o un proyecto menor de TI. La alfabetización de datos solo se afianza si se ve como una prioridad estratégica.
Cómo superarlo:
Formar en Data Literacy sin garantizar acceso adecuado y gobernado a los datos genera frustración. Si los usuarios no pueden experimentar con información real y confiable, el aprendizaje se queda en teoría.
Cómo superarlo:
La alfabetización de datos no es estática: evoluciona al ritmo de la tecnología, las arquitecturas, las regulaciones y los modelos de negocio.
En este sentido, es importante que el fomento de la data literacy sea un proceso constante, que avance a medida que lo hacen las tendencias de datos.
El informe Industria de Datos 2026: Tendencias de Datos identifica las 25 tendencias que van a marcar el mercado de los datos en los próximos años, además de explorar la hoja de ruta que deben seguir las organizaciones para adaptarse al cambio.
La alfabetización de datos ha pasado de ser un concepto aspiracional a convertirse en un imperativo estratégico para cualquier organización que aspire a competir en un mercado dominado por la inteligencia artificial y la analítica avanzada.
Los datos, por sí solos, no generan valor: son las personas con la capacidad de interpretarlos, cuestionarlos y convertirlos en decisiones inteligentes quienes marcan la diferencia.
Impulsar la Data Literacy en todos los niveles —pero especialmente en la alta dirección— es la clave para cerrar la brecha entre inversión tecnológica y resultados reales. Significa reducir la dependencia de la intuición, acelerar la innovación, fortalecer la gobernanza y construir una ventaja competitiva difícil de replicar.
Las compañías que desarrollen una verdadera cultura data-driven, cimentada sobre una base sólida de alfabetización de datos, serán las que logren integrar personas y tecnología con agilidad, confianza y criterio.
En un entorno donde la velocidad del cambio es exponencial, dominar el lenguaje de los datos ya no es opcional: es la condición para liderar con información fiable, cumplir con la regulación y transformar la estrategia en resultados sostenibles.
Descarga el Diccionario Data-Driven y empieza a construir una base sólida de alfabetización de datos en tu organización. Un vocabulario común es el primer paso para lograr una cultura data-driven real y transformar la toma de decisiones.