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✒️ La columna
El dato más caro es el que no puedes consultar en una reunión
Voy a decir algo que nadie en el sector quiere admitir: llevamos años construyendo infraestructuras de datos para que cuatro personas las entiendan.
Dashboards preciosos que nadie mira. Informes que llegan cuando la decisión ya está tomada. Equipos de datos que se han convertido, sin quererlo, en el cuello de botella de su propia empresa.
Y lo más curioso es que todo el mundo lo sabe. Lo vives en cada reunión donde alguien pregunta algo razonable y la respuesta es «te lo miro y te digo». Lo ves en los equipos de marketing que optimizan por intuición porque pedir un análisis tarda tres días. Lo normalizas hasta que ya ni te planteas que podría ser de otra manera.
Hemos confundido tener datos con poder usarlos.
No es lo mismo. Nunca lo ha sido.
Tener datos es fácil. Las plataformas te los dan, los almacenas, los conectas. Pero usarlos —de verdad, en el momento en que los necesitas, con la pregunta exacta que tienes en la cabeza— eso sigue siendo, en la mayoría de los equipos, un privilegio técnico.
Y los privilegios técnicos tienen un coste. Se llama dependencia. Y la dependencia tiene un coste. Se llama lentitud. Y la lentitud tiene un coste. Se llama decisiones mal informadas disfrazadas de criterio.
La analítica conversacional no es la solución a un problema tecnológico.
Es la solución a un problema organizativo que llevamos años ignorando.
Cuando cualquier persona de tu equipo puede preguntarle a sus datos en lenguaje natural y obtener una respuesta en segundos, el intermediario desaparece. Y con él, la excusa.
Porque seamos honestos: el problema nunca fue que el dato fuera difícil. El problema fue que nos acostumbramos a que lo fuera.
Detrás de este dato hay un cambio estructural: las herramientas que permiten interactuar con los datos en lenguaje natural están eliminando la dependencia técnica que durante años ha concentrado el acceso a la información en unos pocos perfiles. El dato ya no necesita intermediario. Y las organizaciones que antes entiendan eso serán las que tomen decisiones más rápido, con mejor información y menos fricción interna.
En enero de 2026, Microsoft tomó una decisión que dice mucho sobre hacia dónde va la analítica empresarial: posicionó Copilot, su asistente de IA generativa, en el centro de Power BI, introduciendo capacidades de analítica conversacional más potentes. Y al mismo tiempo confirmó que retirará definitivamente su herramienta Q&A clásica en diciembre de 2026. El mensaje es claro: el dashboard estático tiene los días contados. La nueva interfaz es la conversación.
El movimiento no es exclusivo de Microsoft. Salesforce anunció Tableau Next, que se define como la primera plataforma de «analítica agéntica» del mundo: permite a los líderes de negocio hacer preguntas en lenguaje natural y obtener respuestas instantáneas junto con acciones recomendadas, eliminando la necesidad de conocimientos técnicos y el esfuerzo manual típico de las herramientas de BI tradicionales.
Pero hay un matiz importante que las plataformas no siempre destacan. Copilot no arregla datos desordenados o en silos — los amplifica y los hace más visibles. Entre las organizaciones que han experimentado problemas en la implementación de IA, el 41% señala la calidad de los datos como el principal obstáculo. La conversación con los datos solo funciona si los datos están bien construidos desde el principio.
Y el rol del analista no desaparece en este nuevo modelo , se transforma. Las tareas rutinarias de análisis que antes consumían horas — escribir queries, depurar joins, construir dashboards — la IA las resuelve ahora en segundos. Lo que queda es conectar los datos con el contexto del negocio, detectar cuándo el algoritmo interpreta mal una realidad, y traducir los hallazgos en recomendaciones que los equipos puedan ejecutar. De técnico a estratega. Así lo explica el responsable de analítica de Snowflake en InfoWorld.
🎙️ Entrevista
10 entrevistas después: el problema nunca fue la falta de datos
Cuando empezamos a incluir entrevistas en esta newsletter, la idea era simple: hablar con personas que trabajan con datos todos los días y escuchar qué había detrás del ruido sobre IA, automatización y transformación digital.
Diez conversaciones después, algo resulta evidente: nadie se ha quejado de falta de datos.
Lo que aparece una y otra vez — en sectores, empresas y perfiles completamente distintos — es otro problema. Más cotidiano. Más estructural. La dificultad de acceder a la información en el momento exacto en que hace falta para tomar una decisión.
Jon Mielgo, fundador de Genia, lo resumía de forma especialmente clara: el volumen de datos ya supera la capacidad humana de procesarlo. Y no hablaba de futuro, sino de un problema que los equipos ya viven hoy. Las empresas tienen más información de la que son capaces de interpretar con los procesos tradicionales.
Y ahí aparece la contradicción: muchas organizaciones viven rodeadas de datos y siguen funcionando por intuición.
Marisa Masegosa, de Base, lo reconocía sin rodeos: entre campañas, promociones y momentos comerciales, apenas existe tiempo para detenerse a analizar. Los datos quedan atrapados en dashboards que nadie consulta cuando realmente hacen falta. Irene Manterola, de SPC, lo veía desde otro ángulo: la diferencia ya no la marca tener la herramienta, sino la utilidad real que aporta al día a día del equipo.
El problema se multiplica cuando los datos no fluyen entre departamentos. Juan Antonio Liedo lleva años viendo cómo marketing, ventas y customer success operan con sus propios números sin cruzarlos.
Daniel Peña lo resumía de forma muy directa: sin datos bien estructurados y procesos claros, da igual lo inteligente que sea la herramienta. Solo amplifica el desorden.
Y Blanca Díaz Gete lo aterrizaba todavía más: campañas aparentemente optimizadas que no tienen en cuenta lo que pasa en el negocio real. Una eficiencia engañosa que solo se detecta cuando se cruza la información correcta.
Ese patrón también aparece fuera de los entornos tradicionales de analítica. Antonio Moratalla advertía de que las marcas ya no solo compiten por aparecer en buscadores, sino por ser citadas en respuestas generadas por IA. Si no entienden por qué una herramienta las recomienda — o las ignora — vuelven a trabajar a ciegas. Igor López añadía una dimensión diferente: las empresas que gestionan bien sus datos de clientes no solo cumplen con la normativa , construyen relaciones más relevantes y duraderas. El dato bien gestionado genera confianza. Y la confianza genera mejores datos.
Lo más llamativo de estas diez conversaciones es que nadie ha pedido más dashboards. Nadie ha reclamado más reporting. Lo que todos buscan, de una forma u otra, es reducir la distancia entre la pregunta y la respuesta.
Poder preguntar. Obtener contexto. Decidir en el momento.
Porque quizá el problema nunca fue tener pocos datos. Quizá el problema era que solo unos pocos podían utilizarlos a tiempo.
La mayoría de los equipos revisan sus datos cuando ya es tarde. Entran al dashboard el lunes, ven que algo falló el jueves y la reacción llega ya tarde.
Google Analytics permite configurar alertas automáticas que te avisan por email cuando algo relevante ocurre, sin depender de que alguien se dé cuenta.
Cómo puedes hacerlo:
Entra en la home de Analytics, baja hasta la sección «Estadísticas y recomendaciones» y haz clic en «Ver todas las estadísticas».
Haz clic en «Crear».
Elige tu métrica crítica (sesiones, conversiones, tasa de rebote…) y define el umbral: por ejemplo, «avísame si las transacciones caen más de un 20% respecto al día anterior»
Introduce tu email y guarda
Una alerta bien configurada te da el dato justo, en el momento exacto en que lo necesitas. Que es, al final, de lo que va todo esto.
Imagina entrar a una reunión y poder responder cualquier pregunta sobre tus datos en el momento en que se hace. Sin esperar. Sin depender de nadie.
Eso es Alfred.
El servicio de analítica conversacional de aditu se integra en el chat que ya usa tu equipo — Slack, Teams, el que sea — y se conecta con tus herramientas: Google Analytics, Google Ads, Meta, LinkedIn, Shopify, HubSpot y muchas más. Le haces una pregunta en lenguaje natural y en menos de 30 segundos tienes una respuesta con datos reales.
Tus datos no salen de tu infraestructura. El entorno es tuyo, sobre Google Cloud, y sigue siéndolo si algún día decides no continuar.
Si quieres ver cómo funciona para tu equipo, la demo es gratuita y dura 30 minutos.
La mayoría de los equipos de marketing siguen viviendo en hojas de cálculo. El problema no son los datos, es el tiempo que se pierde antes de llegar a ellos.
Rowses una hoja de cálculo moderna, en el navegador, con IA integrada desde el principio. Conecta con más de 50 fuentes —Google Ads, GA4, Facebook Ads, LinkedIn— y permite hacer preguntas en lenguaje natural directamente sobre los datos. Sin exportar CSVs, sin fórmulas, sin esperar a nadie.
Democratizar el dato no siempre requiere cambiar de herramienta. A veces basta con hacer más inteligente la que ya usas.
🎧 Bonus track
Talk | Coldplay
Coldplay lanzó «Talk» en 2005 dentro de su álbum X&Y. La canción nació de una pregunta urgente — ¿por qué es tan difícil hablar? — y construye toda su letra alrededor de la necesidad de encontrar a alguien que escuche.
Hay algo en esa premisa que resuena con cómo los equipos han vivido su relación con los datos. No faltaba información. Faltaba poder hacer la pregunta. Y que alguien — o algo — respondiera.
Un dato curioso: el riff principal no lo compuso Coldplay. Es el de «Computer Love» de Kraftwerk, una banda alemana de música electrónica de los 70. Chris Martin les pidió permiso para usarlo y lo transformó en algo completamente diferente. A veces las mejores conversaciones empiezan tomando prestado algo de otro sitio.
Y hasta aquí la edición de hoy
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