Noelia González Rodríguez: "La IA generativa no sustituye a la estrategia ni a los datos: los amplifica"
Entrevistamos a Noelia González Rodríguez, Responsable de IA en la Universidad Europea y Presidenta de la Comunidad IA de la Asociación Española de la Calidad, con ocasión de presentar su candidatura a la XIII edición de Las Top 100 Mujeres Líderes
1.- Hola Noelia, para quien no te conozca decir que llevas casi tres décadas trabajando en Data & AI; ¿qué momento concreto marcó un antes y un después en tu carrera profesional?
Hubo un punto muy claro: cuando comprobé que los datos no son “un proyecto”, sino una forma de decidir mejor. En mis primeros años trabajé con analítica más clásica, pero el gran cambio llegó al ver cómo un modelo bien conectado al negocio podía mover métricas reales: ingresos, eficiencia, calidad y experiencia del cliente. Desde entonces mi foco ha sido siempre el mismo: convertir datos e IA en impacto medible, no en experimentos aislados.
2.- Has participado en más de 500 proyectos en sectores muy diversos, ¿qué aprendizajes comunes se repiten cuando una organización decide tomarse “en serio” los datos?
El patrón se repite muchísimo: (1) sin objetivos de negocio claros, el dato se convierte en “ruido”; (2) la calidad y el gobierno del dato no son burocracia: son aceleradores; (3) la adopción es el verdadero cuello de botella: sin cambio cultural y sin procesos, no hay ROI; y (4) el éxito llega cuando se pasa de casos de uso sueltos a una cartera priorizada con métricas, responsables y operación.
3.- ¿Qué te motivó a especializarte en analítica aplicada al negocio y no quedarte solo en la vertiente más técnica o académica del dato?
Me motivó la utilidad. La técnica me encanta, pero lo que me engancha es ver cómo una decisión mejora gracias a los datos. Con el tiempo entendí que el valor está en traducir: pasar de modelos y métricas a decisiones, prioridades y resultados. Ese puente entre negocio y tecnología es donde más impacto he visto… y donde más falta hace liderazgo.
4.- Has visto evolucionar la IA desde sus primeras aplicaciones analíticas hasta la IA generativa; ¿en qué punto crees que estamos realmente, más allá del “hype”?
Estamos en una fase de maduración acelerada: mucha prueba rápida, pero también una criba natural. La IA generativa no sustituye a la estrategia ni a los datos: los amplifica. Las organizaciones que están ganando son las que combinan GenAI con buen dato, procesos, seguridad y medición. El “hype” baja cuando pones el foco en productividad real, calidad, riesgo y operación. Ahí se decide qué se queda y qué no.
5.- ¿Qué riesgos te preocupan más en la adopción masiva de la IA en empresas y administraciones públicas, y qué deberíamos estar haciendo ya para mitigarlos? ¿Qué opinión te merece el Reglamento Europeo de IA (RIA)?
Me preocupan tres riesgos: decisiones automatizadas sin trazabilidad, fuga o uso indebido de datos, y sesgos que generan desigualdad o errores graves. Para mitigarlo: gobernanza clara, evaluación de riesgos por caso de uso, controles de seguridad y privacidad, y formación a quienes toman decisiones. Sobre el RIA, lo valoro como un marco necesario: protege derechos y obliga a profesionalizar la IA. El reto es aplicarlo con pragmatismo, para que sea confianza… y no freno por exceso de burocracia.
6.- Si tuvieras que explicar a un comité de dirección por qué invertir en datos e IA es una decisión estratégica y no solo tecnológica, ¿qué tres argumentos utilizarías?
Primero: competitividad —quien decide mejor, compite mejor. Segundo: eficiencia y productividad —automatización inteligente y foco en lo que aporta valor. Tercero: resiliencia y control —anticipar riesgos, cumplir normativa y reducir decisiones “a ciegas”. En resumen: datos e IA son palancas directas de negocio, no un “capricho tech”.
7.- Fuiste pionera creando uno de los primeros blogs de Data & AI en castellano; ¿qué papel juega hoy la divulgación en tu forma de entender el liderazgo?
La divulgación es liderazgo porque crea criterio, reduce miedo y acelera adopción. Llevo con mi blog “noeliagorod” desde 2011, y me ha permitido traducir temas complejos a un lenguaje claro y útil. Para mí, liderar en IA es hacerlo con responsabilidad: explicar, aterrizar y ayudar a que directivos, equipos y sociedad entiendan qué se puede hacer, qué no y cómo hacerlo bien.
8.- ¿Qué te ha impulsado a presentar tu candidatura a la XIII edición de Las Top 100 Mujeres Líderes y qué mensaje te gustaría que representara tu perfil dentro del ranking?
Me impulsa la coherencia con lo que llevo años haciendo: construir tecnología con propósito y acercarla a las personas. Me gustaría representar un mensaje claro: la IA no va de humo, va de impacto; y el liderazgo no va de títulos, va de generar comunidad, abrir camino y elevar el nivel. También me hace ilusión visibilizar que desde ciudades como Valladolid se puede liderar innovación real y de alcance nacional.
9.- ¿En qué crees que tu trayectoria en Data & AI aporta un matiz diferencial dentro de una lista general de mujeres líderes de ámbitos muy distintos?
Aporto una combinación poco habitual: experiencia “de trinchera” (proyectos reales en múltiples sectores) y, a la vez, divulgación y construcción de ecosistema. He trabajado con IA clásica y con GenAI, pero siempre con visión de negocio, gobernanza y adopción. Ese equilibrio entre estrategia, ejecución y comunicación es lo que creo que suma dentro de una lista tan diversa.
10.- Y por último si resultas elegida entre las Top 100, ¿qué proyectos o causas relacionadas con datos e inteligencia artificial te gustaría impulsar con mayor visibilidad a partir de ese reconocimiento?
Me gustaría impulsar tres líneas: (1) adopción responsable de IA en organizaciones, con guías prácticas y gobernanza real; (2) formación y empleabilidad, especialmente para perfiles que necesitan re-skilling; y (3) impulso del talento joven, acercando IA a estudiantes con experiencias prácticas. Mi objetivo es que la IA se use mejor: con impacto, ética y resultados.