Introducción

En la era digital actual, donde la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías relacionadas avanzan a pasos agigantados, la calidad y la interpretación de los datos resultan fundamentales para construir un futuro tecnológico sostenible y ético. En este contexto, el concepto de realismo de datos emerge como una perspectiva esencial que invita a reconocer la naturaleza compleja y a menudo sesgada de los datos con los que trabajamos. No se trata solo de recopilar grandes volúmenes de información, sino de interpretarla con precisión y responsabilidad para evitar malentendidos o aplicaciones dañinas.
Al mismo tiempo, se consolidan temas cruciales como la gobernanza de datos, que establece normas para la correcta administración y protección de la información; la ética y los datos, que cuestiona el impacto social y moral de su manejo; y la soberanía tecnológica, que defiende el control nacional o regional sobre la infraestructura y los datos propios. Estos tres pilares se entrelazan con el realismo de datos para ofrecer una estrategia integral que afecta la forma en que diseñamos, regulamos y aplicamos la IA y otros desarrollos tecnológicos.
Esta reflexión no es meramente técnica, sino una llamada a adoptar una visión más estratégica sobre el papel de los datos en nuestras sociedades. Lo que ahora se define como realismo de datos será clave para moldear un futuro donde la tecnología refleje no solo avances en eficiencia sino también en justicia y autonomía.

Antecedentes

Históricamente, el tratamiento de datos en tecnología ha sido un campo en constante evolución. Desde el uso rudimentario de bases de datos en las primeras computadoras hasta la explosión actual del Big Data, hemos presenciado cómo los datos pasaron de ser un recurso escaso a un activo omnipresente. Sin embargo, a lo largo de este progreso, ha quedado en evidencia que la mera acumulación de datos no garantiza resultados precisos ni justos.
La falta de realismo de datos —es decir, la tendencia a idealizar que los datos son neutrales, completos o totalmente representativos— ha provocado una serie de problemas éticos y tecnológicos. Por ejemplo, algoritmos sesgados que reproducen discriminación, o sistemas que ignoran contextos sociopolíticos importantes, derivan en decisiones equivocadas o injustas. Estos errores reflejan un manejo poco crítico y descontextualizado de los datos.
En respuesta, el concepto de gobernanza de datos ha ido ganando relevancia. Inicialmente centrado en la seguridad y privacidad, hoy este concepto engloba también la gestión ética, la transparencia y la responsabilidad en el ciclo de vida de los datos. Esta evolución incluye la incorporación de marcos normativos más estrictos y la participación de actores diversos, desde gobiernos hasta comunidades afectadas.
Este desarrollo nos recuerda que los datos no son mero material para procesamiento tecnológico, sino que contienen dimensiones humanas, culturales y políticas que requieren ser reconocidas para un uso más consciente y eficaz.

Tendencia actual: El auge del realismo de datos

El realismo de datos puede definirse como la adopción de una perspectiva crítica y pragmática sobre la naturaleza de los datos: reconocer sus limitaciones, sesgos, contextos y efectos sociales. No se trata simplemente de aceptar los datos tal cual, sino de entender que son construcciones que reflejan condiciones concretas, intereses y, a veces, desigualdades inherentes.
Este enfoque es fundamental para implementar una gobernanza de datos efectiva, que no solo proteja la información, sino que también promueva un uso consciente y ético. Por ejemplo, los datos deben ser manejados con criterios claros sobre qué se recopila, cómo se analiza y con qué objetivos, siempre cuidando la inclusión y el respeto a los derechos fundamentales.
Dentro de esta tendencia, la ética y datos ha adquirido un protagonismo creciente. Corrientes como el feminismo de datos subrayan cómo ciertas prácticas pueden invisibilizar o perjudicar a grupos específicos, denunciando desigualdades en la representación y el impacto de los datos. Esto implica que el realismo de datos no es neutro, sino que debe ser un compromiso activo con la justicia y la equidad.
Finalmente, la soberanía tecnológica cobra un peso decisivo. Cada vez más, países y regiones exigen control sobre sus datos y plataformas digitales para evitar dependencias tecnológicas externas que comprometan su autonomía y privacidad. Esta soberanía se relaciona estrechamente con el realismo de datos, pues solo con un reconocimiento claro de las dinámicas y riesgos asociados se puede proteger el interés público y el desarrollo autónomo.
Como analogía, podemos comparar el realismo de datos con una lente ajustable que permite enfocar la realidad con mayor nitidez, evitando distorsiones o falsas esperanzas sobre lo que los datos pueden lograr por sí solos. Esta claridad es imprescindible para construir una inteligencia artificial realmente responsable y eficaz.

Perspectiva y análisis

La industria tecnológica enfrenta hoy una encrucijada clave: continuar con un tratamiento ingenuo o descontextualizado de los datos, o adoptar un enfoque realista y ético que maximice beneficios y minimice daños. Ignorar la gobernanza de datos y la soberanía tecnológica comporta riesgos significativos, desde vulneraciones a la privacidad hasta la pérdida de control sobre infraestructura crítica.
Una adopción consciente del realismo de datos implica asumir que los datos no son un recurso natural ilimitado ni neutro, sino una herramienta influenciada por condiciones sociales y políticas. Por ejemplo, aplicar esta perspectiva puede evitar que los sistemas de IA perpetúen estereotipos negativos al garantizar que las fuentes y algoritmos sean auditados con rigor y diversidad.
Ejemplos actuales muestran cómo el realismo de datos mejora el desarrollo tecnológico responsable. Empresas que integran análisis crítico y evaluaciones éticas en sus procesos logran mayor aceptación pública y calidad en sus productos. Asimismo, gobiernos que establecen marcos de gobernanza robustos pueden proteger mejor a sus ciudadanos y fomentar innovación local.
En suma, el realismo de datos es un llamado para que los actores tecnológicos actúen con mayor responsabilidad, reconociendo implicaciones complejas y buscando la equidad en sus soluciones. No se trata solo de progreso técnico, sino de transformación social.

Proyección futura

Mirando hacia adelante, es probable que el concepto de realismo de datos se consolide como un estándar imprescindible en la gestión de datos y desarrollo tecnológico. La integración de esta perspectiva en la gobernanza de datos será clave para afrontar desafíos crecientes, como la regulación de la IA, la protección de datos personales y la defensa contra abusos digitales.
A nivel internacional, anticipamos una creciente demanda por políticas robustas y coordinadas que garanticen la ética y soberanía tecnológica, estableciendo criterios claros para el intercambio, almacenamiento y uso de datos en un mundo globalizado pero fragmentado. Esto podría articularse a través de acuerdos multilaterales y nuevos marcos regulatorios adaptados al contexto dinámico.
Además, el realismo de datos impactará directamente en la innovación empresarial y tecnológica, incentivando modelos de negocio más transparentes y centrados en el valor social. Las organizaciones que comprendan esta realidad podrán no solo reducir riesgos sino también ampliar confianza y colaboración con usuarios y reguladores.
Como reflexiona Shashank Yadav en su artículo \”Reclaiming Data: Why Tech Needs Data Realism\” (Hackernoon, 2025), la industria tecnológica debe dejar atrás idealismos sobre los datos y aceptar sus complejidades para avanzar hacia un futuro sostenible y justo. Fuente.

Llamado a la acción

Es imperativo que tanto profesionales como empresas del sector tecnológico incorporen el realismo de datos en sus prácticas cotidianas. Esto significa no solo mejorar técnicas analíticas, sino también promover una educación continua sobre ética, gobernanza y soberanía tecnológica que permita una comprensión profunda y crítica del papel de los datos.
A su vez, es vital fomentar la participación activa en debates públicos y en la creación de políticas que garanticen un manejo responsable y equitativo de la información. Solo así se podrá construir un ecosistema tecnológico que sea innovador, pero también respetuoso de derechos y diversidades.
En definitiva, adoptar el realismo de datos representa una inversión estratégica hacia un futuro donde la inteligencia artificial y otras tecnologías emergentes beneficien realmente a toda la humanidad, sin reproducir ni exacerbar desigualdades.
Para profundizar en este enfoque y sus implicancias, recomendamos la lectura del mencionado artículo de Shashank Yadav, que ofrece un análisis riguroso y actualizado sobre la importancia de este paradigma: Reclaiming Data: Why Tech Needs Data Realism.
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Este blog post busca ser una guía reflexiva y estratégica para comprender por qué el realismo de datos es más que una tendencia: es una necesidad para el presente y el futuro de la tecnología.