Revista
Académica SIC, Sostenibilidad. Innovación y Ciencias empresariales
Sección
Libertad de Cátedra
Edición
09
Enero-junio,
2026
EL LÍDER BASADO EN DATOS: LIDERAR DESDE EL ANÁLISIS DEL BIG DATA
Saukén Abarca Pizarro
Universidad
Estatal a Distancia
https://orcid.org/0000-0003-4632-2534
Resumen
El liderazgo
basado en datos se ha configurado en una de las transformaciones más notables
en la gestión de las organizaciones. En un contexto en donde las organizaciones
dependen cada vez más del Big Data para la comprensión de los mercados y
contextos, así como la mejora de operaciones y anticipar riesgos. A partir de
esto, surge un nuevo perfil de líder; el que interpreta, cuestiona y utiliza la
información para fundamentar sus decisiones estratégicas. Este escrito busca
examinar el rol del líder basado en datos, resaltar que su fortaleza no radica
únicamente en el dominio técnico, sino también en su capacidad ética, política
y la manera en la que comunican los datos a partir del juicio humano.
Palabras clave: liderazgo basado en datos, Big Data, toma de
decisiones, ética y transformación.
Recibido:
6 de octubre de 2025
Aceptado: 24 de noviembre de 2025
THE DATA-DRIVEN LEADER:
LEADING THROUGH BIG DATA ANALYTICS
Abstract
Data-driven leadership has emerged as one of the most significant transformations in organizational management. In a context where organizations increasingly rely on Big Data to understand markets and environments, improve operations, and anticipate risks, a new type of leader has arisen: one who interprets, questions, and utilizes information to inform strategic decisions. This paper examines the role of the data-driven leader, highlighting that their strength lies not only in technical expertise but also in their ethical and political acumen, and in how they communicate data through human judgment.
Keywords: Data-driven leadership, Big Data, decision-making, ethics and
transformation.
Received: October 6, 2025
Accepted: November 24, 2025
Introducción
Dimensión humana, responsabilidad,
ética y datos
En el último tiempo, el liderazgo ha
experimentado una silenciosa y profunda transformación, no tiene que ver con el
surgimiento de una nueva teoría o algún experto que opina sobre el tema. Este
cambio es mediado por la irrupción masiva de los datos. Las interacciones,
compras, preferencias y “clicks” comenzaron a dejar rastros y, gracias al
desarrollo tecnológico ha sido posible analizar a escala la información.
Pero, muy pronto, los lideres que
habían sido formados para la toma de decisiones con base en la experiencia y en
la intuición, descubrieron que, contar únicamente con esas herramientas no era
suficiente y que, por el contrario el acceso y uso de la información contribuye
para hacer frente a la complejidad de los entornos dinámicos. Desde ese
momento, los datos se convirtieron en un auténtico capital cognitivo.
Lograr hacer el cambio de paradigma no
fue un proceso ni lineal ni cómodo. Adoptar tecnologías como la del Big Data
como un fundamento del liderazgo ha traído consigo promesas y tensiones. Por un
lado, ofrece precisión, predicción t evidencia, pero por otro, inquieta
respecto de la deshumanización, vigilancia y dependencia excesiva a
herramientas analíticas que pueden llegar a ser sesgadas.
Desarrollo
El camino ya no es como si los
líderes van a utilizar los datos, sino, cómo se interpretan esos datos con
criterio y con límites éticos. Sin embargo, confiar en los datos, no resuelve
todos los posibles dilemas que enfrenta el liderazgo. Un primer daño es, la
creencia del dato perfecto; la idea de la existencia de una cifra objetiva y
definitiva que despejará la incertidumbre. Esto puede llegar a ser
problemático.
Los datos, siempre representan
una parte de la realidad, pero no la totalidad. Ningún conjunto de datos,
lograr capturar complejidades del tipo cultural, emocional y contextual que
inciden en las decisiones humanas. Además, lo algoritmos no suelen ser
neutrales, reproducen, por ejemplo; sesgos sociales, económicos y culturales
presentes en los datos con los que se suelen entrenar. Existe también, riesgo
de confundir correlación con comprensión; identificar patrones, no implica
entender causas. El exceso de información puede llegar a impedir la toma de
decisiones oportunas por la ilusión de que siempre se necesita más evidencia
Un error que suele ser común es
el de pensar que el líder basado en datos es exclusivamente técnico; es decir,
alguien que es experto en estadística, programación o modelos algorítmicos,
esto es una visión reduccionista e injusta del liderazgo, a una función más
operativa que tiende a desconocer la dimensión humana de la toma de decisiones.
El liderazgo orientado a los datos requiere de una combinación de habilidades
que incluye el análisis, criterio humano y visión estratégica.
Conclusión
Las competencias esenciales de un
liderazgo orientado a los datos incluyen: (a) la interpretación crítica que
permita distinguir patrones significativos, (b) pensamiento contextual, con la
capacidad de integrar datos de distintas realidad y emocionales de la
organización, (c) la ética aplicada, capacidad para decidir cómo se usarán los
datos y con qué propósito, (d) comunicación narrativa, con lo que podrá
convertir información compleja en narrativas que orientan las decisiones y (e)
la intuición informada; es decir, usar el juicio personal complementado con los
datos.
Con estas habilidades, el líder se
convierte en un mediador entre lo cuantitativo y lo cualitativo de manera que
se utiliza el dato para darle el sentido con criterio. El uso de datos amplía
el poder a la vez que amplifica las responsabilidades. No se trata de acumular
datos, sino que se les debe dotar de significados.
Los datos son la guía estratégica de
cualquier organización. Pero esta guía es útil solo si existe un liderazgo
capaz de interpretarla y decidir de esa forma la ruta correcta o adecuada. El
liderazgo basado en datos debe equilibrar la evidencia, el criterio humano y el
propósito. La discusión no debería ir por el camino de si los líderes deben
usar o no Big Data, sino cómo lo harán y con qué responsabilidad. El riesgo ya
no está entonces en los datos, sino en renunciar al uso del pensamiento crítico.
Referencias bibliográficas
Brynjolfsson,
E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and
Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.
Crawford,
K. (2021). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial
Intelligence. Yale University Press.
Davenport,
T. H. (2018). The AI Advantage: How to Put the Artificial Intelligence
Revolution to Work. MIT Press.
Mayer-Schönberger,
V., & Cukier, K. (2013). Big Data: A Revolution That Will Transform How We
Live, Work, and Think. Eamon Dolan/Houghton Mifflin Harcourt.
O’Neil,
C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and
Threatens Democracy. Crown Publishing.
Provost,
F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know
about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O’Reilly Media.