Por Ángela Medrano
Hablar con Magdalena Cordero es recorrer, en primera persona, la evolución del dato público en las últimas décadas.
Matemática de formación, comenzó su carrera en el Instituto Nacional de Estadística, donde pronto entendió que los datos no son números abstractos ni meros productos estadísticos, sino infraestructuras invisibles que sostienen decisiones que afectan a millones de personas.
Producíamos información para planificar servicios públicos y apoyar la toma de decisiones.Allí comprendí que los datos son herramientas al servicio de la sociedad.
Aquella convicción se consolidó cuando asumió la dirección del Banco de Datos del CIS. “El CIS es, en esencia, dato”, recuerda. Sus encuestas no solo miden opinión: configuran un espejo colectivo que permite interpretar dinámicas sociales, políticas y culturales. Para Cordero, ese aprendizaje fue decisivo: el dato no es únicamente un recurso técnico, sino un activo democrático.
Su trayectoria culminó como alta funcionaria europea responsable de tecnologías de la información durante más de catorce años. Desde esa posición lideró procesos de innovación y gestión del cambio, siempre con una idea fija: la transformación digital no es modernizar sistemas, es reorganizar la institución en torno al dato, usar los datos para crear nuevos servicios y generar valor público.
Durante años, admite, tuvo que insistir “casi predicando en el desierto” sobre su importancia. “El trabajo con datos no era visible ni glamuroso”. Hoy, sin embargo, se reconoce como el corazón del cambio.
La actual eclosión de la inteligencia artificial no la deslumbra; la interpela. Cordero trabajó ya con sistemas expertos en los años ochenta, cuando muchas iniciativas no prosperaban por falta de datos suficientes. La capacidad de cálculo era relevante, pero el cuello de botella estaba y, quizás sigue estando, en la materia prima.
Por eso su frase resume una experiencia acumulada durante décadas: “El reto no son los algoritmos, sino la gestión de los datos”.
Aplicar modelos de aprendizaje automático no supone grandes barreras técnicas si existen datos estructurados y de calidad. El problema es que muchas administraciones no saben con precisión qué datos poseen, dónde están, quién es responsable de ellos o en qué condiciones pueden reutilizarse. La IA generativa puede aportar mejoras incrementales tales como resumir documentos, traducir textos, asistir en redacciones, pero ese uso superficial no transforma la organización.
La verdadera transformación estructural exige integrar la IA en procesos nucleares, alimentarla con datos propios y alinearla con objetivos estratégicos de servicio público.
Y aquí Magdalena nos regala una gran reflexión tan gráfica como certera: “La tecnología acelera lo que ya existe. Y si lo que existe es confuso, lo que desarrolla no es la productividad, es el caos”.
Frente a la narrativa de una Administración rezagada, Cordero introduce matices. España ha liderado en ámbitos como la firma digital, la digitalización tributaria o sanitaria y los portales ciudadanos.
El problema no es tanto la ausencia de digitalización, sino su heterogeneidad: conviven departamentos muy avanzados con otros en fases iniciales.
En el fondo, el mayor obstáculo son los silos. Cada unidad gestiona “sus” datos como propiedad interna, lo que dificulta la visión transversal y el aprovechamiento conjunto. Paradójicamente, cuando se comparten datos emergen problemas de calidad e interoperabilidad, pero eso es una buena señal.“El uso mejora los datos”, sostiene.
Solo al reutilizarlos para fines distintos a los originales se identifican carencias y se activan incentivos para corregirlas. La protección de datos añade, ha sido en ocasiones interpretada de forma excesivamente restrictiva, reforzando barreras internas. El equilibrio no está en cerrar, sino en proteger para poder abrir con garantías.
Su etapa europea le permitió constatar que, bajo una misma normativa, coexisten enfoques muy distintos respecto a la nube, los datos abiertos o la soberanía digital.
Algunas administraciones son más cautelosas; otras, más proclives a compartir. Sentencias como Schrems II o el actual contexto geopolítico han intensificado el debate sobre control y dependencia tecnológica.
En este escenario, la colaboración público-privada es necesaria, pero no debe sustituir capacidades críticas.“Si la tarea es continua, y lo es, también deben serlo las competencias propias”.
El tratamiento de datos no es un proyecto puntual: es una función estructural. Externalizarla por completo implica perder soberanía sobre un activo estratégico. De ahí su insistencia en invertir en talento interno y en upskilling. La transformación la hacen las personas. Sin equipos propios que comprendan los datos y gobiernen los modelos, cualquier iniciativa de IA corre el riesgo de convertirse en dependencia tecnológica.
La Ley Europea de Gobernanza de Datos abre, a su juicio, una oportunidad estratégica: pasar de custodiar información a gestionarla y movilizarla como activo público. Data stewardship, estándares comunes y ecosistemas de intercambio confiables permiten extraer valor social de datos que hoy permanecen almacenados y dispersos.
Ignorar la gestión estratégica del dato tiene costes concretos. En eficiencia, procesos más lentos, duplicidades y errores; en servicio público, incapacidad para personalizar políticas y mejorar prestaciones; en confianza, dificultad para justificar decisiones con evidencia.
El orden de urgencia que propone es revelador. Antes que obsesionarse con marcos teóricos, hay que usar los datos. “El uso es el verdadero motor del cambio”.
A partir de ahí surgen necesidades de interoperabilidad y, para poder sostener el proceso, se ha de consolidar un gobierno del dato sólido. Avanzar con prudencia no significa frenar, sino asegurar que cada paso fije capacidades y no genere proyectos efímeros.
La transformación, insiste, no es un sprint. En el sector público, donde el impacto es masivo.
Lo importante no es llegar rápido, sino llegar lejos y bien.
Magdalena Cordero lo ejemplifica desde el ámbito de la auditoría pública: un organismo de control que no adopta metodologías basadas en datos puede quedar rezagado frente a entidades auditadas que sí explotan sus datos en tiempo real. El riesgo no es solo técnico, es reputacional.
Si tuviera que lanzar un único mensaje a la alta dirección pública, sería claro: invertir en talento
La IA no consiste en desplegar herramientas por moda, sino en construir equipos capaces de formular las preguntas correctas, gobernar datos con rigor y sostener un ciclo continuo de aprendizaje.
En la nueva era de la Administración, la inteligencia artificial no puede ser un adorno cosmético ni una etiqueta de modernidad. Debe integrarse como arquitectura estructural, articulada sobre datos propios, gobernados y orientados al interés general.
La trayectoria de Magdalena Cordero demuestra que la revolución no empieza en el algoritmo, sino en la cultura. Y que el dato, bien gestionado, compartido y protegido, es la auténtica columna vertebral de una Administración pública más eficiente, más transparente y centrada en la ciudadanía.
Hoy estoy convencida de que el análisis de datos es clave para una mejor toma de decisiones y que las políticas públicas deben apoyarse cada vez más en la evidencia para ser más eficaces y verdaderamente centradas en las personas. Solo así podremos construir servicios públicos más ágiles, más útiles y personalizados para la ciudadanía.
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6 noviembre 2025
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