Felipe Bravo, director de la Iniciativa de Datos e Inteligencia Artificial (IDIA) de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile, expuso en la mesa “Interoperabilidad y gobernanza de datos en espacios federados” realizada en la segunda jornada del evento organizado por el Gobierno de Canarias, Proexca, ICEX España Exportación e Inversiones y CONETIC, entre otros.
La capacidad de interoperabilidad de los datos es fundamental para que distintas organizaciones afines (espacios federados como el sector público) puedan compartir datos de manera confiable y mantener seguridad. Así, la interoperabilidad resulta crucial en dos aristas: con fines operativos como garantizar el funcionamiento de procesos (por ejemplo, agendamiento de horas para servicios públicos), y con fines analíticos, que permitan cruzar datos para generar análisis y predicciones que apoyen la toma de decisiones.
Pero lograr esta interoperabilidad de datos en la actualidad tiene bastantes desafíos dada la heterogeneidad de la madurez digital de las organizaciones. Por un lado, existen instituciones que tienen sus datos ordenados, etiquetados y listos para compartirse usando APIs estandarizadas, lo que permite la interoperabilidad, y por otro lado hay instituciones, como municipalidades, que aún utilizan archivos Excel o usan sistemas legados (muy antiguos) para trabajar datos como números, sueldos, planillas o fichas clínicas.
“Esta diferencia es un problema sociotécnico ya que requiere acuerdos, gobernanza y confianza para compartir; y técnico, ya que requiere de un desarrollo tecnológico que permita estandarizar las disparidades en infraestructura”, explicó el académico del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC) de la Universidad de Chile.
Para lograr una mayor madurez digital, el investigador plantea que la inteligencia artificial puede ser una gran aliada para estandarizar datos con mayor o menor grado de madurez, como por ejemplo, desarrollar software que permitan digitalizar un Excel o incorporar diversas planillas Excel a una sola base de datos, entre otros.
Interoperabilidad en Datos Multimodales: pregunta por la gobernanza
Sin embargo, para el académico la mayor complejidad de la interoperabilidad se encuentra hoy en los datos multimodales que hoy tienen un mayor valor social: huellas digitales, imágenes, texto, video, likes y fotos publicadas en redes sociales, preguntas que hacemos a ChatGPT, entre otros.
Los datos multimodales son los que permiten hacer IA y encontrar respuestas más sofisticadas a problemáticas mucho más complejas, por lo que lograr la interoperabilidad en este tipo de datos permitiría diversos avances en materia social. Por ejemplo, prevenir un suicidio si alguien está realizando consultas sobre depresión a ChatGPT o prevenir un ataque cardíaco si quizás una persona se sintió mal, buscó información relacionada a un síntoma y luego compró un medicamento en una farmacia.
“El desafío de la interoperabilidad en los datos multimodales es aún mayor porque los datos no son federados y están concentrados en silos comerciales de pocas corporaciones globales bajo lógicas aún opacas o de propiedad”, explicó Felipe Bravo.
En este contexto, la regulación emerge como una herramienta clave y Europa destaca como un referente en regulación que podría ser fundamental para avanzar hacia una interoperabilidad de datos necesaria para aprovechar el valor de los datos multimodales en beneficio de la sociedad.
OktoberTech 2025 se realizó en Las Palmas de Gran Canaria el 21 y 22 de octubre con el objetivo de reunir a empresas y profesionales del sector tecnológico. Durante dos jornadas se abordaron los principales retos y oportunidades que marcan la agenda de la innovación en España y Europa: ciberseguridad y defensa, inteligencia artificial y la gestión de los datos.