Strategy World Madrid 2026 lleva la toma de decisiones basada en datos al siguiente nivel

Strategy World 2026 ha celebrado hoy su edición Madrid, un encuentro que ha congregado a profesionales y responsables de datos, tecnología y negocio para explorar cómo las organizaciones transforman su información en impacto real de negocio, mediante la analítica avanzada, la inteligencia artificial y, especialmente, las capas semánticas universales. El evento ha combinado sesiones estratégicas, casos prácticos, demostraciones de producto y espacios de networking, con la participación de compañías como Piñero, Diputació de Barcelona, Sprinter y la Gerencia Informática de la Seguridad Social.

 

Tres grandes problemas del dato

La jornada ha arrancado con la intervención de Diego Pérez, Country Manager de Strategy para España, Portugal e Italia, que ha descrito con contundencia los retos que afrontan hoy las organizaciones en su gestión del dato.

“Uno de los problemas que nos estamos encontrando más en las organizaciones actualmente es que hay demasiadas herramientas de datos”, ha afirmado, señalando que muchas compañías operan con entre 20 y 80 fuentes distintas y múltiples herramientas de BI, CRM, ERP o plataformas transaccionales. El directivo ha subrayado que esta proliferación tecnológica no ha traído consolidación, sino caos, generando “múltiples versiones de la verdad” que afectan directamente a KPIs críticos como el revenue, la retención o el inventario.

El segundo gran problema, ha explicado, es la ineficacia de la inteligencia artificial generativa cuando no se alimenta de datos coherentes y gobernados. “El 80% de los proyectos de implementación de IA están siendo una fuente de costes y no están teniendo el retorno que se esperaba”, ha recordado citando datos de Gartner.

El tercer desafío es el excesivo gasto en cómputo, derivado del incremento masivo de consultas a bases de datos por parte de usuarios y agentes de IA.

Pérez ha defendido que la solución a todos estos problemas pasa por una verdad única para cada persona, cada herramienta y cada inteligencia artificial, y ha presentado Mosaic, la capa semántica universal de Strategy, “que permite que cualquier herramienta de BI pueda acceder a ella y sustraer datos de cualquier fuente posible”, ha explicado. Según ha detallado, Mosaic ofrece Semantic Foundation, con más de 200 integraciones y un ROI superior al 500%; IA que entiende el negocio, elevando la precisión al 92%; y costes controlados, gracias a un modelo basado en usuario y no en número de queries. Los clientes, ha dicho, reducen un 49% las consultas a sus bases de datos, lo que se traduce en ahorros significativos.

 

Una capa semántica independiente del proveedor cloud

A continuación, Carlos Cepero, Senior Solutions Engineer de Strategy, ha comenzado destacando el valor estratégico de contar con una capa semántica independiente del proveedor cloud, un aspecto crítico para organizaciones que evolucionan constantemente su stack tecnológico. “La definición de negocio es soberanamente vuestra, sin importar de todo el stack tecnológico que va variando”, ha subrayado, recordando que Mosaic permite abstraer la lógica de negocio de plataformas sujetas a cambios, migraciones o ciclos de vida impredecibles.

El ingeniero ha detallado que Mosaic es una solución multifuente, capaz de operar tanto en tiempo real como en memoria, y diseñada para situarse por encima de cualquier aplicación analítica o de productividad. Esto incluye herramientas de BI como Power BI o Tableau, aplicaciones corporativas y modelos de IA generativa o agentes inteligentes. “El objetivo es poner esta capa encima y que los proyectos que hacéis con datos empiecen a devolver valor a menos coste”, ha señalado.

Cepero también ha desglosado los principales componentes de la plataforma: Mosaic Scheme y Mosaic Model, que juntos conforman la capa semántica universal; Mosaic Studio, la herramienta que permite a los usuarios de negocio crear y extender capas semánticas sin depender exclusivamente de equipos técnicos; y Mosaic Sentinel, el módulo encargado del gobierno, control y trazabilidad de toda la capa semántica.

Durante su intervención, ha recordado que Strategy fue pionera en integrar inteligencia artificial dentro de la capa analítica, permitiendo que los usuarios aceleren su trabajo con IA directamente sobre datos gobernados y coherentes. Esta integración también habilita el uso de agentes inteligentes que operan sobre la semántica corporativa, reduciendo al mínimo las alucinaciones y aumentando la precisión.

Su ponencia ha incluido además una demostración práctica en la que Cepero ha mostrado cómo se construye un modelo en Mosaic, ilustrando la rapidez con la que se pueden definir métricas, relaciones y lógicas de negocio reutilizables en toda la organización.

La vicepresidenta de producto, Erika Moreno, también ha mostrado cómo la IA de Strategy se apoya en Mosaic para ofrecer respuestas precisas, coherentes y alineadas con la lógica de negocio.

 

Casos de éxito

La agenda del evento ha incluido una serie de presentaciones de clientes que han compartido sus experiencias reales con datos gobernados y analítica avanzada.

La compañía turística Piñero ha mostrado cómo ha impulsado su modelo analítico mediante IA y federación de datos, en una sesión liderada por José Ramón Reboredo, Head of Analytics & AI de Piñero. El retailer deportivo Sprinter ha detallado su transición desde sistemas heredados hacia un entorno cloud gobernado, con la participación de José A. Pérez y Alba Vicente.

Por su parte, Anabel Díaz, directora del Programa de Gobernanza de Datos de la Diputació de Barcelona, ha explicado cómo una organización compleja puede romper silos y avanzar hacia un modelo de dato compartido y gobernado.

La última sesión de cliente ha corrido a cargo de Luis Díez, director de la Oficina del Dato de la Seguridad Social, que ha explicado la modernización de su plataforma de datos y su impacto en la eficiencia operativa.

La jornada se ha cerrado con una intervención final de Diego Pérez, quien ha agradecido la participación y ha subrayado la importancia de construir activos semánticos reutilizables para garantizar decisiones basadas en datos confiables