Por qué la calidad de los datos de IA es clave para el éxito de la IA
La calidad de los datos de inteligencia artificial (IA) es el grado en que los datos son precisos, completos, fiables y aptos para su uso a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA, incluyendo el entrenamiento, la validación y el despliegue.
En los sistemas de IA, la calidad de los datos también abarca factores que se concentran menos en las dimensiones tradicionales de calidad de los datos —como la representatividad, el sesgo, la precisión de las etiquetas y las variaciones irrelevantes (ruido)— que pueden afectar el comportamiento del modelo.
No se puede subestimar la importancia de la calidad de los datos en la IA: la mala calidad de los datos es una de las razones más comunes por las que fracasan las iniciativas de IA. Los modelos de IA entrenados con datos defectuosos, sesgados o incompletos producirán resultados poco confiables, independientemente de cuán sofisticadas puedan ser las arquitecturas. Como dice el viejo refrán, “si entra basura, sale basura”.Los datos de alta calidad, por otro lado, forman la base de una IA confiable y eficaz. A medida que los sistemas de IA se vuelven más complejos y escalables, la administración continua y sólida de la calidad de los datos determinará si esos sistemas pueden funcionar de manera confiable, adaptarse a entornos cambiantes y permitir decisiones informadas.
Las herramientas avanzadas de calidad de datos pueden ayudar a optimizar la gestión de la calidad de los datos para la IA al incorporar la supervisión y la validación continuas directamente en los flujos 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 problemas en función del impacto en los modelos posteriores y mucho más. Al automatizar las comprobaciones de precisión, coherencia, integridad y otros aspectos relacionados con la calidad de los datos, estas herramientas ayudan a los equipos a detectar problemas de forma temprana y a mantener la calidad de los datos a la altura de la evolución de los sistemas de IA.
Las organizaciones de todo el mundo siguen invirtiendo mucho en IA. Se prevé que el gasto global en IA supere los 2 billones de dólares en 2026, lo que representa un crecimiento interanual del 37%, según Gartner.1 Sin embargo, esta rápida expansión enmascara el hecho de que muchas iniciativas de IA tienen dificultades para ofrecer un valor duradero.
El estudio del CEO de 2025 del IBM Institute for Business Value encontró que solo el 16% de las iniciativas de IA se han escalado con éxito a nivel de empresa,2 mientras que el estudio NANDA del MIT 3informa 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 la gobernanza de datos son factores diferenciadores clave dentro del ecosistema de la IA. Un estudio separado del IBV encontró que el 68% de las organizaciones que dan primer lugar a la IA reportan marcos de gobierno y datos maduros y bien establecidos, en comparación con solo el 32% de otras organizaciones.4
Como señalan los autores del estudio: “Si bien es menos llamativo que los algoritmos de vanguardia o los casos de uso ambiciosos, esta base de datos estructurados, accesibles y de alta calidad representa la condición previa esencial para el 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 datosque se les proporcionan. Cuando esos datos no reflejan fielmente la realidad debido a errores, lagunas, información desactualizada, silos o sesgos sistemáticos, los modelos no solo heredan esas deficiencias, sino que también pueden amplificar los problemas de los datos a gran escala.
Por ejemplo, en los sistemas de IA generativa, como los grandes modelos de lenguaje (LLM) utilizados para el procesamiento del lenguaje natural, los problemas de calidad de los datos pueden manifestarse en forma de textos con inexactitudes fácticas o resultados de imágenes sesgados. 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 lleva a los ejecutivos a concluir que una herramienta de IA es defectuosa cuando la causa principal 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 riesgos relacionados con la privacidad de los datos y el uso responsable de los mismos. Los modelos entrenados con datos mal gobernados pueden perpetuar la discriminación en áreas como la contratación, los préstamos, la atención médica y los servicios públicos. Al mismo tiempo, las regulaciones, incluida 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 privacidad de datos, así como por la calidad, representatividad y procedencia de los datos de entrenamiento.
Las últimas noticias tecnológicas, respaldadas por los insights de expertos
Manténgase al día sobre las tendencias más importantes e intrigantes de la industria sobre IA, automatización, datos y más con el boletín Think. Consulte la Declaración de privacidad de IBM.
La medición de la calidad de los datos de IA se basa en muchas de las mismas dimensiones de calidad de datos que se rastrean a través de métricas de calidad de datos tradicionales. La diferencia radica en cómo se reformulan 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 riesgo operativo, especialmente a medida que los modelos se desarrollan y despliegan 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 datos:
- Precisión de los datos
- Integridad
- Integridad de los datos
- Coherencia
- Puntualidad
- Relevancia
Precisión de los datos
En la configuración tradicional, la precisión se centra en si los valores de 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 el entrenamiento del modelo.
Integridad
Además de comprobar si faltan campos o registros obligatorios en cuanto a la integridad de los datos, para la calidad de los datos de IA, se va más allá y se analiza si los datos cubren suficientemente toda la gama de casos que se espera que encuentre el modelo, como casos extremos, eventos raros y poblaciones minoritarias. Las brechas en la cobertura pueden dar lugar a modelos frágiles que funcionan bien en promedio, pero fallan en escenarios subrepresentados, 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 provienen los datos y poder recrear cómo se prepararon y utilizaron a lo largo de todo el pipeline de datos.
Los equipos deben poder rastrear los datos hasta su fuente original y mantener 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.
Coherencia
Más allá de formatos y definiciones constantes, medir la calidad de los datos de IA significa examinar si los datos se recopilan, procesan y aumentan de manera constante a través de los datos históricos y los nuevos. Esta verificación ayuda a garantizar que los cambios en los pipelines o fuentes no introduzcan inadvertidamente distorsiones, sesgos o riesgos de modelos posteriores.
Puntualidad
La puntualidad clásica se centra en el grado de actualidad de los datos en el momento de su recopilación. En los sistemas de IA, la puntualidad también requiere monitorear cómo los datos nuevos o en tiempo real difieren de los datos de entrenamiento, ya que la deriva de datos o conceptos puede degradar el desempeño del modelo.
Relevancia
En lugar de preguntarse si los datos son útiles en general o si están relacionados con el ámbito del problema, evaluar la relevancia de los datos en los casos de uso de la IA implica determinar si cada característica y cada ejemplo aportan información que respalde la función prevista del sistema. Esta métrica incluye examinar si los datos mejoran el rendimiento predictivo, respaldan la robustez en diferentes condiciones, reducen la sensibilidad al ruido o 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 mantenerla requiere un monitoreo continuo de la calidad de los datos a medida que evolucionan los datos, los patrones de uso y las condiciones operativas. Las cuatro prácticas fundamentales para mejorar y mantener la calidad de los datos de IA son las siguientes:
- Perfilado y exploración de datos al inicio del ciclo de vida
- Observabilidad de los datos como base
- Comprobaciones de la calidad de los datos mediante IA
- Cierre del ciclo con remediación y retroalimentación
La creación 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 las canalizaciones a través del 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 llevarse a cabo antes del desarrollo del modelo e integrarse en los primeros flujos de trabajo de preparación de datos, aprovechando tanto los datos sin procesar como los metadatos asociados.
La observabilidad de los datos proporciona la visibilidad necesaria para permitir una supervisión y un control continuos y eficaces a escala en todos los flujos de trabajo de producción. Al monitorear los pipelines de datos, la observabilidad ayuda a los equipos a ver cómo cambian los datos con el tiempo, rastrear los problemas de calidad hasta sus fuentes y correlacionar los cambios de datos con los resultados del modelo descendente.
Esta visibilidad de extremo a extremo 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 se puede utilizar para mejorar la calidad, la confiabilidad y la gobernanza de los datos que alimentan sus modelos. Las soluciones de calidad de datos impulsadas por IA con automatización integrada y agentes de IA pueden perfilar continuamente nuevos, grandes y complejos conjuntos de datos a medida que se mueven por los pipelines de datos.
Además, pueden realizar detección de anomalías para identificar inconsistencias, puntos de datos fuera de rango y desplazamientos de distribución, y aplicar la deduplicación para detectar y eliminar registros duplicados y problemas relacionados de calidad de datos.
El mantenimiento de la calidad de los datos de IA también requiere bucles de retroalimentación que conecten las señales de monitoreo con la acción. Los insights del monitoreo de la calidad de los datos y la observabilidad informan los pasos de corrección, como el reentrenamiento de los modelos, la actualización de las pautas de etiquetado, el ajuste de la lógica de preprocesamiento o la recopilación de datos adicionales en áreas subrepresentadas.
Con el tiempo, esta retroalimentación continua permite a los equipos optimizar tanto sus prácticas de calidad de datos como el rendimiento de los modelos a medida que el sistema de IA evoluciona.
Recursos
Ponga en funcionamiento una IA confiable monitoreando modelos, gestionando riesgos y aplicando la gobernanza a lo largo de su ciclo de vida de IA.
Obtenga el control de sus datos con herramientas de gobernanza que mejoran la calidad, garantizan el cumplimiento y permiten analytics e IA confiables.
Establezca prácticas de IA responsables con orientación de expertos para gestionar el riesgo, cumplir con las regulaciones y poner en funcionamiento una IA confiable a escala.
Notas de 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