{"id":376417,"date":"2025-07-01T18:29:23","date_gmt":"2025-07-01T18:29:23","guid":{"rendered":"https:\/\/distillery.com\/blog\/por-que-las-antiguas-fintech-se-estan-ahogando-en-datos-erroneos-y-que-hacer-al-respecto\/"},"modified":"2025-07-21T23:43:38","modified_gmt":"2025-07-21T23:43:38","slug":"por-que-las-antiguas-fintech-se-estan-ahogando-en-datos-erroneos-y-que-hacer-al-respecto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/distillery.com\/es\/blog\/por-que-las-antiguas-fintech-se-estan-ahogando-en-datos-erroneos-y-que-hacer-al-respecto\/","title":{"rendered":"Por qu\u00e9 las antiguas Fintech se est\u00e1n ahogando en datos err\u00f3neos – y qu\u00e9 hacer al respecto"},"content":{"rendered":"\n

No lances otra iniciativa de IA hasta que sepas d\u00f3nde han estado tus datos.<\/em><\/p>\n\n

Hay una extra\u00f1a iron\u00eda en las fintech en este momento: el sector que ayud\u00f3 a digitalizar la banca se est\u00e1 viendo superado por su propia ambici\u00f3n.<\/p>\n\n

Todo el mundo habla de IA. Todo el mundo habla de la pr\u00f3xima plataforma anal\u00edtica, del motor de conocimiento del consumidor de nueva generaci\u00f3n, de la revoluci\u00f3n de la experiencia personalizada. \u00bfPero entre bastidores? D\u00e9cadas de crecimiento, cambios de plataforma y modificaciones normativas han dejado a muchas instituciones con entornos de datos profundamente fragmentados. Lo que antes funcionaba, ahora frena la innovaci\u00f3n. <\/p>\n\n

Un ejecutivo de la Cumbre Databricks de Datos + IA 2025<\/a> lo describi\u00f3 sin rodeos: “datos malos con esteroides”. Eso lo resume todo. <\/p>\n\n

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El verdadero problema no es la falta de innovaci\u00f3n. Es una Falta de Base <\/strong><\/h3>\n\n

Las fintech heredadas no empezaron con malas pr\u00e1cticas de datos. Pero con el tiempo, los sistemas se multiplicaron. El lanzamiento de productos fue m\u00e1s r\u00e1pido de lo que pod\u00edan seguir los modelos de datos. Las fusiones y adquisiciones trajeron nuevas plataformas. El cumplimiento cambi\u00f3. Y, de alguna manera, cinco equipos diferentes acabaron calculando el “usuario activo mensual” de cinco formas distintas. <\/p>\n\n

No s\u00f3lo es ineficaz, sino peligroso. Cuando tus conocimientos dependen de la versi\u00f3n de la verdad de la que tires, incluso los informes b\u00e1sicos se convierten en un riesgo. <\/p>\n\n

Y lo que es peor, este desorden aboca a la IA al fracaso. Todo el mundo quiere la magia, pero pocos quieren abordar el trabajo de datos entre bastidores que la hace posible. No es de extra\u00f1ar que, seg\u00fan Gartner<\/a>, la mala calidad de los datos cueste a las organizaciones una media de 12,9 millones de d\u00f3lares al a\u00f1o<\/strong>. Y en finanzas, donde los modelos impulsan el movimiento real del dinero, ese precio puede ser mucho mayor. <\/p>\n\n

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Acceso a los datos \u2260 Usabilidad de los datos<\/strong><\/h3>\n\n

En DAIS 2025, el equipo de Zillow<\/a> comparti\u00f3 su empe\u00f1o por “romper los silos y permitir el autoservicio”. Es un objetivo que merece la pena y que vemos que muchas empresas tecnol\u00f3gicas se esfuerzan por conseguir. Pero el autoservicio s\u00f3lo funciona si los datos que lo respaldan son fiables, coherentes y realmente utilizables.<\/em> <\/p>\n\n

Eso significa gobernar. Significa limpiar el linaje. Significa establecer pol\u00edticas de acceso que no s\u00f3lo mantengan los datos seguros, sino tambi\u00e9n visibles para las personas que los necesitan. Herramientas como Unity Catalog<\/a> existen por una raz\u00f3n. Sin una gobernanza b\u00e1sica, “democratizar los datos” puede convertirse r\u00e1pidamente en otra palabra de moda, que promete m\u00e1s de lo que realmente puede ofrecer. <\/p>\n\n

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El reloj del cumplimiento est\u00e1 en marcha<\/strong><\/h3>\n\n

Todo esto ser\u00eda m\u00e1s f\u00e1cil de ignorar si los reguladores no fueran cada vez m\u00e1s agudos. GDPR, CCPA, GLBA… elige tu acr\u00f3nimo. Las normas son cada vez m\u00e1s estrictas, y es s\u00f3lo cuesti\u00f3n de tiempo que los sistemas heredados no puedan seguir el ritmo. <\/p>\n\n

Barclays<\/a>, por ejemplo, est\u00e1 invirtiendo mucho en construir una plataforma de datos empresariales “preparada para el futuro”. No porque est\u00e9 de moda, sino porque es necesario. No se puede generar confianza en el consumidor sobre una base de registros incoherentes y conductos de datos opacos. <\/p>\n\n

\u00bfY si tu modelo de IA hace una predicci\u00f3n err\u00f3nea porque tu canal de datos ha omitido algunas filas o le ha proporcionado informaci\u00f3n obsoleta? Eso es algo m\u00e1s que un contratiempo t\u00e9cnico: podr\u00eda ser una se\u00f1al de alarma de cumplimiento. <\/p>\n\n

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A las Fintech no les faltan ideas, les falta capacidad de ejecuci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n

Esto es lo realmente importante. La mayor\u00eda de los equipos de fintech con los que hablamos saben<\/em> lo que hay que hacer. Tienen arquitectos inteligentes, analistas avispados, incluso hojas de ruta s\u00f3lidas. Pero est\u00e1n atascados intentando modernizarse mientras mantienen el avi\u00f3n en el aire. <\/p>\n\n

Los equipos internos suelen estar desbordados s\u00f3lo para mantener los sistemas en funcionamiento. Contratar ingenieros de datos de alto nivel es m\u00e1s dif\u00edcil que nunca. Y tratar de incorporar otra herramienta sin desentra\u00f1ar el backend s\u00f3lo a\u00f1ade m\u00e1s complejidad. <\/p>\n\n

Ah\u00ed es donde la ayuda adecuada marca la diferencia.<\/p>\n\n

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Aqu\u00ed es donde tiene sentido la ingenier\u00eda costera<\/strong><\/h3>\n\n

Modernizar una base de datos no es un proyecto aislado, sino un proceso iterativo. Requiere una estrecha colaboraci\u00f3n, pruebas constantes y comentarios en tiempo real. Eso no te lo da un equipo deslocalizado con 12 horas de antelaci\u00f3n. Tampoco lo obtienes siempre de una consultora gigante. <\/p>\n\n

Los equipos nearshore<\/a> ofrecen un punto dulce: talento de ingenier\u00eda altamente cualificado en zonas horarias que se alinean con tu equipo principal. Consigues velocidad sin sacrificar el contexto. Puedes emparejarte en Slack, depurar en directo o hacer un taller sobre un esquema a mitad de la impresi\u00f3n. <\/p>\n\n

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C\u00f3mo puede ayudar Distillery<\/strong><\/h3>\n\n

Distillery trabaja con empresas de tecnolog\u00eda financiera<\/a> para ayudarles a reforzar lo que funciona y abordar lo que les frena antes de pasar a la siguiente fase.<\/p>\n\n

Te ayudamos:<\/p>\n\n