La era digital y los datos

Adentrándonos en una época en donde las organizaciones generan grandes volúmenes de información, saber trabajar con datos ya no es una responsabilidad exclusiva de analistas o técnicos profesionales. Empleados/as de diversos sectores como los de recursos humanos u operaciones, necesitan interpretar reportes, evaluar visualizaciones, y comunicar hallazgos de forma clara. Esta capacidad se conoce como alfabetización de datos o data literacy. La importancia de esta competencia se ha acentuado con avances tecnológicos y la necesidad de manejar la abundancia de datos que nos rodea.

A pesar de haber múltiples reportes sobre el término data literacy, todas estas definiciones dejan claro que se refiere al conjunto de capacidades que permiten a una persona comprender y transformar datos. Para ser más específicos, Alarcón et al. (2026) plantean que la alfabetización de datos integra competencias orientadas a entender qué información es necesaria para un objetivo, cómo acceder a ella, cómo analizarla y cómo comunicar conclusiones. Esta perspectiva amplía el concepto más allá del uso de herramientas tecnológicas, pues incorpora juicio y contexto. Por tanto, una persona alfabetizada en datos no necesariamente debe dominar modelos estadísticos avanzados; más bien, debe comprender el significado de los datos y las implicaciones de actuar con base en ellos.

Esta distinción es fundamental en las organizaciones. Con frecuencia se asume que invertir en plataformas de análisis, dashboards o inteligencia artificial es suficiente para convertirse en una organización orientada por datos. Sin embargo, la tecnología por sí sola no garantiza mejores decisiones. Si los/as empleados/as no comprenden la calidad, el origen, el sesgo o el contexto de los datos, existe el riesgo de interpretar incorrectamente la información disponible y tomar decisiones equivocadas.

Relevancia organizacional de la alfabetización de datos

La alfabetización de datos es relevante porque impacta directamente la producción y la calidad de las decisiones. IBM (2026) reporta que tener una pobre alfabetización de datos se traduce en que:  

·        40% de líderes en Estados Unidos y Reino Unido identificó la disminución de productividad como uno de los principales riesgos de una alfabetización de datos insuficiente.

·        39% señaló la toma de decisiones inexactas.

·        27% de las organizaciones indicó tener un nivel alto de alfabetización de datos.

Estos datos sugieren que existe una brecha entre la disponibilidad de información y la capacidad real de utilizarla. Las organizaciones pueden contar con sistemas sofisticados, pero si sus equipos no saben interpretar métricas, diferenciar correlación de causalidad o comunicar hallazgos con claridad, los resultados esperados difícilmente se materializarán. En este sentido, la alfabetización de datos funciona como un puente entre la infraestructura tecnológica y el valor organizacional.

Pothier y Condon (2025), al estudiar perspectivas de la industria y la práctica profesional, destacan que muchas de las tareas de datos más comunes en el trabajo no son estrictamente técnicas. Entre ellas se encuentran el pensamiento crítico, la solución de problemas, la toma de decisiones y la adaptabilidad. Esto confirma que el data literacy debe ser visto como una competencia transversal, no como una especialización reservada para perfiles técnicos.

Beneficios e implicaciones para las organizaciones. Uno de los principales beneficios de la alfabetización de datos es la mejora en la toma de decisiones. Cuando las personas comprenden los datos que utilizan pueden:

·        Evaluar alternativas con mayor precisión

·        Detectar patrones

·        Cuestionar supuestos

·        Reducir la dependencia exclusiva de la intuición.

Esto no significa eliminar la experiencia profesional, más bien se debe complementar con evidencia relevante. Elebe (2025) sostiene que la alfabetización de datos fortalece la solución de problemas, además de fomentar la innovación, factores que influyen en el desempeño organizacional.

Un segundo beneficio es la comunicación más efectiva entre áreas. En muchas organizaciones, los equipos técnicos producen análisis que luego deben ser comprendidos por líderes, gerentes o personal operativo. Si cada grupo interpreta los datos de manera diferente, se podrían generar malentendidos o decisiones inconsistentes. Una cultura de datos compartida permite que los equipos utilicen un lenguaje común, fortaleciendo incluso la armonía entre equipos.

Un tercer beneficio es la capacidad de responder mejor a los cambios del entorno. En espacios dinámicos como las organizaciones, se necesitan interpretar señales tempranas para así anticipar riesgos. Además, con el crecimiento de la inteligencia artificial generativa, la habilidad de evaluar críticamente resultados automatizados se vuelve indispensable para evitar errores, sesgos o conclusiones poco confiables.

Se argumenta que las habilidades de alfabetización son críticas en la era digital; por esta razón, las organizaciones deben identificar grupos o individuos que necesiten capacitación específica (Nikou et al.,2022). Esta recomendación es importante porque el desarrollo del data literacy no debe implementarse como un esfuerzo genérico. Las necesidades de un equipo de ventas, por ejemplo, pueden ser diferentes a las de un equipo de logística o recursos humanos. Por ello, las iniciativas más efectivas son aquellas que conectan la capacitación con tareas concretas y abarcan decisiones reales.

Retos y errores comunes

A pesar de sus beneficios, desarrollar alfabetización de datos presenta retos significativos. Uno de los errores más comunes es asumir que más datos equivalen automáticamente a mejores decisiones. Esta creencia puede llevar a recopilar información sin una pregunta clara o sin criterios de calidad. La abundancia de datos puede incluso generar confusión si no existe una capacidad crítica para priorizar información.

Otro reto es la confianza excesiva en la intuición o en la autoridad jerárquica. Elebe (2025) advierte que, aunque la experiencia y la intuición son importantes en la empresa, la dependencia excesiva de instintos puede limitar la capacidad de algunas organizaciones para priorizar decisiones basadas en datos. El riesgo no es usar la experiencia, es la falta de evidencia para fundamentar la decisión tomada.

También existe el riesgo de sesgo. Sin alfabetización de datos, las personas pueden aceptar interpretaciones sesgadas como hechos, lo que puede conducir a conocimiento incorrecto e, incluso, malas decisiones (Wolff et al., 2025). Este punto es especialmente relevante cuando se utilizan visualizaciones o modelos predictivos, ya que una presentación convincente no necesariamente garantiza una interpretación válida.

Finalmente, debe considerarse la sobrecarga de datos. En muchos entornos laborales, los/as empleados/as reciben múltiples reportes, tableros, alertas y métricas diariamente. Si no cuentan con criterios para distinguir qué información es relevante, pueden sentirse abrumados o tomar decisiones apresuradas. Por tanto, la alfabetización de datos también implica aprender a formular mejores preguntas.

Implementación de data literacy: Recomendaciones

Para desarrollar alfabetización de datos de manera efectiva, las organizaciones deben comenzar por definir qué significa ser competente con datos en cada rol. No todos/as los/as empleados/as necesitan las mismas habilidades, pero todos deben comprender cómo los datos se relacionan con sus responsabilidades. Esta definición permite diseñar programas de capacitación más pertinentes y medibles.

De igual forma, la capacitación debe vincularse con problemas reales del trabajo. En lugar de enseñar conceptos abstractos de forma aislada, las organizaciones pueden utilizar casos internos o decisiones cotidianas como materiales de aprendizaje. Este enfoque ayuda a que los/as empleados/as practiquen las siguientes destrezas:

·        Lectura de métricas

·        Evaluación de fuentes

·        Formulación de preguntas

·        Comunicación de conclusiones

Por último, se deben comprender los datos como un activo estratégico de conocimiento. Desde esta perspectiva, la transformación basada en datos implica desarrollar capacidades para crear conocimiento para así integrar la información en estrategias organizacionales (Kling et al., 2025).  Así, el data literacy deja de ser una iniciativa de capacitación aislada y se convierte en parte estratégica de la gestión del conocimiento.

Hacia una capacitación contextualizada

En un entorno marcado por la inteligencia artificial, la automatización y la abundancia de información, las organizaciones necesitan personas capaces de transformar datos en conocimiento accionable. El desarrollo de esta competencia requiere más que inversiones tecnológicas. Implica capacitación contextualizada, liderazgo comprometido, prácticas de comunicación claras y una cultura que valore la evidencia sin ignorar el juicio profesional. Cuando se implementa adecuadamente, el data literacy fortalece la productividad, mejora la toma de decisiones, reduce riesgos de sesgo y ayuda a las organizaciones a crear valor sostenible.

Ese cambio cultural es, probablemente, uno de los mayores desafíos y oportunidades de la gestión organizacional en la era digital.

Referencias

Alarcón, A., de Ramón, J., Ginieis, M., & colaboradores. (2026). Data literacy in the labor market: A systematic review. Humanities and Social Sciences Communications, 13, Article 506. https://doi.org/10.1057/s41599-026-06824-w

Elebe, O. (2025). Enhancing organisational performance through data literacy: A competency-based strategy and multi-dimensional measurement. ResearchGate. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.32564.77444

IBM. (2026). What is data literacy? IBM Think. https://www.ibm.com/think/topics/data-literacy

Kling, N., Haugk, S., & Gebauer, H. (2025). Towards a data-driven organisation: Making data a strategic knowledge asset in SMEs. Journal of the Knowledge Economy, 16, 18424–18442. https://doi.org/10.1007/s13132-025-02631-x

Nikou, S., de Reuver, M., & Mahboob Kanafi, M. (2022). Workplace literacy skills—How information and digital literacy affect adoption of digital technology. Journal of Documentation, 78, 371–391. https://doi.org/10.1108/JD-12-2021-0241

Pothier, W., & Condon, P. (2025). Data literacy skills: Industry perspectives and professional practice. portal: Libraries and the Academy, 25(2), 271–298.