#Gobierno del dato

Una hoja de cálculo deja de ser una ayuda táctica cuando soporta cierres, pagos, previsiones, reporting o decisiones diarias sin control suficiente sobre versiones, lógica y responsables.

La forma más rápida de reducir riesgo en entornos no productivos no suele ser comprar una herramienta, sino descubrir qué copias existen, quién las usa, cuánto tiempo viven y borrar primero lo innecesario.

Copiar datos reales de producción a testing, QA, demos o soporte suele parecer una solución práctica, pero en realidad amplía superficie expuesta, multiplica copias difíciles de controlar y traslada el coste a incidentes, auditorías y opera

La dependencia (lock-in) en SaaS no suele aparecer en la compra inicial, sino cuando cambian precios, condiciones, servicio o prioridades del proveedor, y entonces el coste de salida se vuelve visible.

La decisión útil no es permitir o prohibir la IA generativa en bloque, sino habilitar casos de uso con condiciones claras para capturar productividad sin abrir riesgos innecesarios.

En RR. HH. y finanzas, unos pocos conjuntos de datos concentran un riesgo desproporcionado por fraude, privacidad y daño reputacional, así que la prioridad no es protegerlo todo igual, sino identificar qué debe controlarse primero.

Guardar datos “por si acaso” aumenta el impacto potencial de un incidente, eleva costes operativos y complica auditorías, solicitudes internas y decisiones de negocio.

Muchas fugas evitables no ocurren por ausencia total de tecnología, sino por tres rutas previsibles mal gobernadas: salida por correo, compartición documental y copias locales o sincronización en equipos.