Por qué la calidad de los datos de IA es clave para el éxito de la IA
La calidad de los datos de la inteligencia artificial (IA) es el grado en el que los datos son precisos, completos, fiables y aptos para su uso a lo largo del ciclo de vida de la IA, incluyendo el entrenamiento, la validación y la implementación.
En los sistemas de IA, la calidad de los datos también abarca factores que se hacen menos hincapié en las dimensiones tradicionales de la calidad de los datos, como la representatividad, el sesgo, la precisión de las etiquetas y las variaciones irrelevantes (ruido), que pueden afectar al comportamiento del modelo.
Nunca se insistirá lo suficiente en la importancia de la calidad de los datos en la IA: la mala calidad de los datos es una de las razones más comunes del fracaso de las iniciativas de IA. Los modelos de IA entrenados con datos defectuosos, sesgados o incompletos producirán resultados poco fiables, independientemente de lo sofisticadas que puedan ser las arquitecturas. Como dice el refrán: basura dentro, basura fuera.
Por otra parte, los datos de alta calidad constituyen la base de una IA fiable y eficaz. A medida que los sistemas de IA se hagan más complejos y escalables, una gestión continua y sólida de la calidad de los datos determinará si esos sistemas pueden funcionar de forma fiable, adaptarse a los entornos cambiantes y permitir tomar decisiones informadas.
Las herramientas avanzadas de calidad de datos pueden ayudar a agilizar la gestión de la calidad de datos de la IA integrando la monitorización y validación continuas directamente en los pipelines de datos y modelos. Además de la automatización basada en reglas, la IA puede utilizarse para mejorar la calidad de los datos de IA mediante la detección de anomalías sutiles, la priorización de los problemas en función del impacto del modelo descendente y mucho más. Al automatizar las comprobaciones de precisión, coherencia, integridad y otras dimensiones de la calidad de los datos, estas herramientas ayudan a los equipos a detectar los problemas en una fase temprana y a mantener la calidad de los datos alineada a medida que evolucionan los sistemas de IA.
Las organizaciones de todo el mundo continúan invirtiendo mucho en IA. Se prevé que el gasto mundial en IA supere los dos billones de dólares en 2026, lo que representa un crecimiento interanual del 37 %, según Gartner1. Sin embargo, esta rápida expansión enmascara el hecho de que muchas iniciativas de IA tienen dificultades para ofrecer un valor duradero.
El CEO Study de 2025 del IBM Institute for Business Value reveló que solo el 16 % de las iniciativas de IA se han escalado con éxito en toda la empresa2, mientras que el estudio NANDA del MIT3 informa que hasta el 95 % de los pilotos de IA generativa no logran progresar más allá de la experimentación.
La investigación sugiere que la calidad de los datos de la IA y el gobierno de datos son diferenciadores clave dentro del ecosistema de la IA. Otro estudio de IBV reveló que el 68 % de las organizaciones que dan prioridad a la IA cuentan con marcos de datos y gobierno maduros y bien establecidos, frente a solo el 32 % de las demás organizaciones4.
Como señalan los autores del estudio: “Si bien es menos llamativa que los algoritmos más avanzados o los casos de uso ambiciosos, esta base de datos estructurados, accesibles y de alta calidad representa la condición previa esencial para un éxito sostenido de la IA”.
Esa base es importante porque los modelos de machine learning, una parte fundamental de muchos sistemas de IA, “aprenden” directamente de los conjuntos de datos que se les proporcionan. Cuando esos datos falsean la realidad debido a errores, lagunas, información obsoleta, silos o sesgos sistemáticos, los modelos no solo heredan esas debilidades sino que pueden amplificar los problemas de los datos a escala.
Por ejemplo, en los sistemas de IA generativa, como los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) utilizados para el procesamiento del lenguaje natural, pueden surgir problemas de calidad de los datos, ya que el texto contiene imprecisiones fácticas o imágenes sesgadas. La mala calidad de los datos también puede llevar a un rendimiento desigual, especialmente en casos extremos como entradas poco comunes y escenarios subrepresentados.
Incluso pequeños porcentajes de datos de baja calidad pueden tener efectos descomunales. Unos pocos resultados deficientes podrían socavar la toma de decisiones y la confianza en la tecnología en general, lo que llevaría a los ejecutivos a concluir que una herramienta de IA es defectuosa cuando la causa raíz radica en la calidad de los datos que la informan.
Más allá de los resultados técnicos, la baja calidad de los datos de IA conlleva implicaciones legales y éticas, incluidos los riesgos relacionados con la protección de datos y el uso responsable de los datos. Los modelos entrenados con datos mal controlados pueden perpetuar la discriminación en áreas como la contratación, el préstamo, la sanidad y los servicios públicos. Al mismo tiempo, regulaciones como la Ley de Inteligencia Artificial de la UE y un creciente cuerpo de leyes de IA a nivel estatal de EE. UU. responsabilizan cada vez más a las organizaciones por la protección de datos, así como por la calidad, representatividad y procedencia de los datos de entrenamiento.
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La medición de la calidad de los datos de IA se basa en muchas de las mismas dimensiones de calidad de los datos que se rastrean a través de las métricas tradicionales de calidad de los datos. La diferencia radica en cómo se replantean las dimensiones de la calidad de los datos en los escenarios de IA: se evalúan por su impacto en el entrenamiento de modelos, la generalización de modelos, la equidad y el riesgooperativo, especialmente a medida que los modelos se desarrollan e implementan en diferentes entornos de datos.
Cuando se aplica a los sistemas de IA, la calidad de los datos se evalúa utilizando versiones adaptadas de las siguientes dimensiones de calidad de los datos:
- Precisión de los datos
- Integridad
- Integridad de los datos
- Coherencia
- Puntualidad
- Relevancia
Precisión de los datos
En los entornos tradicionales, la precisión se centra en si los valores de los datos representan correctamente entidades o eventos del mundo real, a menudo verificados mediante comprobaciones básicas y umbrales predefinidos. En los sistemas de IA, la precisión también depende de procesos sólidos de validación de datos que evalúen cómo el ruido de las etiquetas (ejemplos de entrenamiento etiquetados incorrecta o ambiguamente), el error de medición y las variables proxy afectan al entrenamiento del modelo.
Integridad
Además de comprobar si faltan campos o registros obligatorios en la integridad, para la calidad de los datos de IA, se extiende a si los datos cubren suficientemente la gama completa de casos que se espera que encuentre el modelo, como casos extremos, eventos raros y poblaciones minoritarias. Las lagunas en la cobertura pueden dar lugar a modelos frágiles que funcionan bien en promedio pero fallan en escenarios infrarrepresentados, lo que aumenta la equidad y los riesgos operativos.
Integridad de los datos
Tradicionalmente, la integridad de los datos consiste en garantizar que estos cumplan con reglas básicas, como adherirse al esquema correcto y conectarse correctamente entre sistemas. Para la IA, la integridad de los datos también significa saber exactamente de dónde proceden y poder recrear cómo se prepararon y utilizaron a lo largo de todo el pipeline de datos.
Los equipos deberían poder rastrear los datos hasta su origen original y llevar un registro claro de cada cambio realizado en ellos. Los activos de datos importantes, incluidos los datos de entrenamiento y las entradas de modelos, deben protegerse para que se puedan detectar e investigar problemas como daños accidentales, duplicaciones o cambios no autorizados.
Consistencia
Además de formatos y definiciones consistentes, medir la calidad de los datos de IA significa examinar si los datos se recopilan, procesan y aumentan de forma consistente entre datos históricos y nuevos. Esta comprobación ayuda a garantizar que los cambios en los pipelines o las fuentes no introduzcan inadvertidamente distorsiones, sesgos o riesgos de modelo posteriores.
Puntualidad
La actualidad clásica se centra en cómo están los datos actuales en el momento de la recopilación. En los sistemas de IA, la puntualidad también exige supervisar en qué medida los datos nuevos o en tiempo real difieren de los datos de entrenamiento, ya que la deriva de los datos o los conceptos puede reducir el rendimiento del modelo.
Relevancia
En lugar de preguntar si los datos son útiles en términos generales o relacionados con el dominio del problema, evaluar la relevancia de los datos en casos de uso de IA significa determinar si cada característica y ejemplo proporciona información que respalde la función prevista del sistema. Esta métrica incluye examinar si los datos mejoran el rendimiento predictivo, respaldan la solidez en diferentes condiciones, reducen la sensibilidad al ruido o a las correlaciones espurias y facilitan la interpretabilidad o el diagnóstico posterior.
La medición de la calidad de los datos de IA establece una línea de base inicial, pero su mantenimiento requiere una monitorización continua de la calidad de los datos a medida que evolucionan los datos, los patrones de uso y las condiciones operativas. Cuatro prácticas fundamentales para mejorar y mantener la calidad de los datos de IA incluyen:
- Perfilado y exploración de datos al inicio del ciclo de vida
- Observabilidad de los datos como base
- Comprobación de la calidad de los datos mediante IA
- Cierre del ciclo con corrección y feedback
La elaboración de perfiles ayuda a los equipos a comprender las fuentes de datos subyacentes, cómo se recopilaron, estructuraron y transformaron los datos, y cómo fluyen a través de los procesos mediante el linaje de datos. Este proceso incluye identificar valores atípicos, comprobar si faltan valores y analizar relaciones entre datos estructurados y no estructurados, como texto o imágenes.
Estas prácticas establecen una base sólida de datos precisos para el entrenamiento de modelos. Deben producirse antes del desarrollo del modelo y estar integrados en los primeros flujos de trabajo de preparación de los datos, aprovechando tanto los datos sin procesar como los metadatos asociados.
La observabilidad de los datos proporciona la visibilidad necesaria para permitir una monitorización y comprobaciones continuas eficaces a escala en todos los flujos de trabajo de producción. Al monitorizar los pipelines de datos, la observabilidad permite a los equipos ver cómo cambian los datos a lo largo del tiempo, rastrear los problemas de calidad hasta sus fuentes y correlacionar los cambios de datos con los resultados posteriores del modelo.
Esta visibilidad integral es crítica para mantener la calidad de los datos a medida que los sistemas de IA crecen en complejidad, volumen y escalabilidad.
La propia IA puede utilizarse para mejorar la calidad, la fiabilidad y el gobierno de los datos que alimentan sus modelos. Las soluciones de calidad de datos impulsadas por IA, automatización integrada y agentes de IA, pueden perfilar continuamente conjuntos de datos nuevos, grandes y complejos a medida que avanzan por los pipelines de datos.
Además, pueden detectar anomalías para identificar incoherencias, puntos de datos fuera de rango y cambios de distribución, y aplicar la deduplicación para detectar y eliminar registros duplicados y problemas relacionados con la calidad de los datos.
Mantener la calidad de los datos de la IA también requiere bucles de feedback que conecten las señales de supervisión a la acción. Las perspectivas obtenidas de la monitorización de la calidad de los datos y la observabilidad sirve de base para definir medidas correctivas, como volver a entrenar los modelos, actualizar las directrices de etiquetado, ajustar la lógica de preprocesamiento o recopilar datos adicionales en áreas infrarrepresentadas.
Con el tiempo, este feedback continua permite a los equipos optimizar tanto sus prácticas de calidad de los datos como el rendimiento de los modelos a medida que evoluciona el sistema de IA.
Recursos
Ponga en práctica una IA fiable mediante la supervisión de modelos, la gestión de riesgos y la aplicación del gobierno a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA.
Obtenga el control de sus datos con herramientas de gobierno que mejoran la calidad, garantizan el cumplimiento de las normativas y permiten análisis y una IA fiables.
Establezca prácticas responsables de IA con la orientación de expertos para gestionar los riesgos, cumplir con las normativas y poner en práctica una IA fiable a gran escala.
Notas a pie de página
1 Gartner Says Worldwide AI Spending Will Total $1.5 Trillion in 2025. Gartner. 17 de septiembre de 2025.
2 2025 CEO Study: 5 mindshifts to supercharge business growth. IBM Institute for Business Value. 9 de julio de 2025.
3 The GenAI Divide: State of AI in Business 2025. MIT NANDA. Julio de 2025.
4 From AI projects to profits: How agentic AI can sustain financial returns. IBM Institute for Business Value. 12 de junio de 2025.