En una economía cada vez más impulsada por la inteligencia artificial, especialmente en sectores altamente competitivos como fintech y proptech, los datos propios se consolidan como el activo más estratégico de cualquier empresa digital. Ya no se trata solo de tener información: se trata de saber utilizarla para anticiparse, personalizar y escalar.

💡 First Party Data: El nuevo oro digital

La IA generativa —como los modelos de lenguaje y asistentes inteligentes— está transformando la forma en que capturamos, analizamos y activamos datos. Pero la calidad de sus resultados depende directamente de las fuentes de información que las alimentan. Aquí es donde entra en juego la diferencia entre first, second y third party data.

📌 ¿Qué son los First Party Data?

Los datos de primera mano son aquellos que tu empresa recoge directamente de sus usuarios, a través de activos digitales como:

• tu página web o app,

• formularios de contacto,

• plataformas de atención al cliente (incluidos los chatbots),

• herramientas de CRM y automatización de marketing,

• redes sociales propias.

Este tipo de datos no solo es preciso y relevante, sino que también es propiedad de tu empresa (respetando siempre las regulaciones como GDPR o la Ley 1581 de 2012 en Colombia).

🤝 Second Party Data: Alianzas estratégicas

Son los datos de primera mano que otra empresa recolectó, pero que comparte contigo bajo acuerdos colaborativos. Por ejemplo, si una empresa de avalúos y una fintech comparten información de clientes no competitivos para mejorar sus ofertas, están trabajando con second party data. Su ventaja: son más confiables y contextuales que los datos de terceros.

🌐 Third Party Data: Lo masivo, pero menos preciso

Este tipo de información se obtiene de fuentes externas, usualmente mediante cookies, rastreadores o compras a data brokers. Aunque pueden ofrecer volumen y alcance, no ofrecen exclusividad ni profundidad. Además, enfrentan crecientes restricciones legales y técnicas (como el fin de las cookies de terceros en Chrome).

🛠️ Cómo construir una Estrategia de Datos para IA Generativa

Pasar de recolectar datos a extraer insights de negocio requiere una hoja de ruta clara. Aquí te proponemos cuatro pasos clave:

1. 📌 Define objetivos de negocio, no de tecnología

La IA no es un fin en sí mismo. Comienza por identificar tus retos más importantes y tradúcelos en preguntas que los datos puedan responder. Por ejemplo: ¿Qué perfil de cliente tiene más probabilidad de renovar su crédito hipotecario?

Lectura recomendada: Cómo convertir desafíos de negocio en casos de uso de IA

2. 🗂️ Haz un inventario de tus datos

Mapea los tipos de datos que posees: comportamentales, transaccionales, geográficos, etc. Incluye dónde están alojados, quién los administra y cuál es su calidad.

Herramienta útil: Plantilla de inventario de datos en Notion

3. 🛡️ Establece una gobernanza sólida

Define políticas claras sobre recolección, almacenamiento, acceso y uso de datos. Asigna roles, responsabiliza líderes y establece principios éticos para el uso de inteligencia artificial.

4. 🚀 Desarrolla una cultura de datos

Forma a tu equipo en visualización, análisis y toma de decisiones basadas en datos. Esto incluye tanto perfiles técnicos como comerciales.

Tip: Incentiva workshops con herramientas como Looker Studio o Power BI para facilitar el entendimiento transversal de la información.

Conclusión: La ventaja no está en el algoritmo, sino en tus datos

La verdadera disrupción no vendrá solamente de tener el mejor modelo de IA, sino de aquellas organizaciones que saben hacer las preguntas correctas y alimentar esos modelos con datos valiosos, confiables y propios. En un entorno donde todos acceden a herramientas similares, la diferencia la marca tu estrategia de datos.

En Sinecta creemos que el futuro del fintech y proptech será escrito por empresas que entiendan que su activo más valioso ya está en casa: sus datos.