Hasta los gatos lo saben

¿Tomas decisiones basadas en datos o tomas decisiones primero y luego buscas el gráfico que te dé la razón? Cerramos nuestra serie sobre Data-Driven con un episodio directo, práctico y sin rodeos: Data Driven: Sin trampa ni cartón.

En este episodio desmontamos las malas prácticas habituales en las empresas y aterrizamos conceptos clave sin tecnicismos innecesarios:

• La anatomía de un buen informe: Por qué un cuadro de mando no es una pantalla con gráficos de colores y cómo distinguir entre informes operativos, analíticos y estratégicos.
• La analogía del supermercado: Cómo un simple ticket de compra desvela la diferencia entre reaccionar a una suposición cómoda y diagnosticar la causa real con datos.
• Cómo frenar el cherry picking: Claves para detectar cuándo estamos cocinando un dato para consumo interno y por qué la transparencia técnica genera más valor que cualquier informe maquillado.
• Guía práctica en 5 pasos: Un método secuencial y aplicable desde hoy para definir preguntas de negocio, fijar criterios en frío, verificar fuentes y vincular cada métrica a un plan de acción real.

Además, Plata nos da su visión sin filtros sobre las opiniones disfrazadas de números y Nilo nos deja en su libreta la regla de oro para no diseñar informes inútiles. Para terminar, adelantamos el arranque de nuestra próxima serie de octubre: los Data Products.

Un episodio imprescindible para profesionales, líderes de equipo y especialistas que buscan rigor, honestidad técnica y criterio en la toma de decisiones.

¿En tu empresa toman decisiones con datos… o eligen los datos que justifican la decisión que ya habían tomado? 👀

¡Bienvenidos de vuelta, colonia gatuna! 🐱 Arrancamos septiembre subiendo un peldaño clave: ya sabemos qué es ordenar los datos y tenerlos disponibles (data-centric), pero… ¿qué hacemos ahora con ellos?

En este episodio desmontamos el mito de ser una organización data-driven, bajándolo a tierra con ejemplos del día a día y sin palabros raros. Descubrimos por qué fiarse de los números cuesta tanto: según un informe de PwC Global Data & Analytics, el 62% de los ejecutivos confía más en su propia experiencia y en la intuición que en los datos a la hora de tomar decisiones críticas.

En este episodio aprenderás:

• 🌡️ Data-Centric vs. Data-Driven: La analogía del termómetro (por qué tenerlo en el cajón no te quita la fiebre).
• ❓ Pregunta antes que informe: Por qué un dato sin pregunta previa no responde absolutamente nada.
• 📊 El dato antes que la opinión: El pequeño cambio en las reuniones que transforma por completo la toma de decisiones.
• 🍒 El peligro del cherry picking: Por qué el dato incómodo es el que más valor tiene (y qué nos enseña el péndulo de Foucault sobre las verdades difíciles de aceptar).
• 🐾 El veredicto de Nilo y Plata: El toque directo y el consejo práctico para aplicar en tu próxima reunión.

Dale al play y acompáñame a descubrir cómo convertir los datos en una ventaja real, paso a paso y con sentido común.

¿Tienes alguna duda o quieres compartir cómo se decide en tu empresa? ¡Déjamelo en los comentarios del episodio! 🎙️✨

¿De quién son los datos de tu empresa? Hazle esa pregunta a cinco departamentos y cronometra cuánto tardas en tener cinco respuestas distintas. Cinco verdades. Cero responsables.

En este episodio hablamos de por qué ser Data Centric no es solo tener los datos ordenados, sino saber quién responde por ellos a lo largo de todo el ciclo de vida del dato: quién los crea, quién los actualiza, quién decide qué se hace con ellos. A eso se le llama propiedad del dato — y no es un concepto técnico, es un concepto de responsabilidad.

También hablamos de qué significa convertir un dato en un producto de datos útil para la organización, y de por qué tener una base de datos impecable no garantiza que nadie la use cuando de verdad importa.

Cerramos julio y nos vamos de vacaciones. En septiembre volvemos con Data Driven — otro palabro que suena parecido a Data Centric y no tiene nada que ver.

Soy Anabel Durán y esto es: "Hasta los gatos lo saben"

Todo el mundo dice que su empresa pone el dato en el centro. Muy pocas lo hacen de verdad.

¿Cómo saberlo? Hay señales. Y suelen repetirse siempre en los mismos sitios.

En este episodio hablamos de data-centricity sin el postureo académico: qué significa de verdad, por qué tantas empresas creen que lo son sin serlo, y cuáles son las tres señales que te dicen que todavía no has llegado.

Si mientras escuchas reconoces algo, no te preocupes. Estás en muy buena compañía.

📍 Episodio 6 · Data Centric: Lo que nadie te cuenta
🎙️ Hasta los gatos lo saben · con Anabel Durán

Llevamos varios episodios girando alrededor de la inteligencia artificial y este cierra el ciclo. Hemos visto qué es, por qué genera tanto ruido, por qué la regulación siempre llega tarde y qué hacen las empresas mientras esperan que llegue. Hoy llegamos al final con la pregunta que lo une todo: si existe un manual — la ISO 42001 — y sabemos cuáles son los patrones de fracaso, ¿por qué los proyectos de IA siguen sin funcionar? La respuesta, como casi siempre, no está en la tecnología.

¿Y si el miedo a la IA no es que nos quite el trabajo, sino que ya esté decidiendo en nuestro nombre sin que nadie la supervise?

Hoy hablamos del miedo del que casi nadie habla. Te cuento lo que le pasó a Matrochoft (un caso inventado, ojo) y lo que le pasó a Klarna (un caso muy real, cuando quiso sustituir a 700 personas por IA y un año después tuvo que volver a contratar). También por qué el 95% de los proyectos piloto no genera ningún retorno, y por qué la regulación siempre llega tarde: pasó con los coches, pasó con Martin Cooper y el primer móvil, está pasando ahora.

Y, como siempre, Nilo y Plata aparecen para ponernos delante la pregunta que de verdad importa: ¿lo controlas tú o te controla a ti?

🐱 Colonia gatuna este es el episodio 4.

Todo el mundo dice que "sin datos no hay IA" y que "hay que tener casos de uso"… pero nadie te explica qué significa eso de verdad. En este episodio lo vemos sin tecnicismos: la diferencia entre la IA que escribe y la que hace, por qué tus mejores ideas están enterradas en un PowerPoint que nadie encuentra, y cómo convertir un deseo vago en un caso de uso que de verdad funciona. Con Nilo y Plata recordándonos que, cuando algo está bien hecho, funciona solo. Y que muchas veces la respuesta es tan obvia que hasta los gatos lo saben.

La IA está en todas las agendas. Todo el mundo habla de ella, todo el mundo quiere ponerla, todo el mundo sabe cómo va a cambiar el mundo.

Y luego vas a tu empresa. Y hay licencias sin usar, proyectos parados y reuniones donde nadie sabe muy bien por dónde empezar.

En este episodio hablo de por qué tener la tecnología no es suficiente, de quién está atrapado en medio de todo esto y de la pregunta que nadie hace antes de comprar nada: ¿para qué exactamente?

Con un ejemplo que todos hemos vivido, cinco preguntas de sentido común y la historia de un hombre que vendió el 10% de Apple por 800 dólares porque no vio el caso de uso.

Hasta los gatos lo saben. Nosotros todavía lo estamos aprendiendo.

Hay dos tipos de personas en cada proyecto de transformación digital: las que explican el cambio y las que tienen que vivirlo. Yo he sido las dos. Me llamo Anabel, llevo tiempo en esto y un día me cansé de escuchar siempre la misma Cara A. Este es el episodio donde cuento por qué eso importa, de dónde viene este podcast y qué tienen que ver dos gatos con todo esto.