¿Qué son los datos?

Las organizaciones recopilan datos de diversas fuentes y en varios formatos, incluidos datos cualitativos no numéricos (como comentarios de clientes) y datos cuantitativos numéricos (como cifras de ventas). Otros ejemplos de datos incluyen datos públicos, como estadísticas del gobierno y registros del censo, y datos privados, como historiales de compras de clientes o registros de atención médica de una persona.

Durante la última década, el big data (grandes y complejos conjuntos de datos provenientes de fuentes como las redes sociales, el comercio electrónico y las transacciones financieras) ha impulsado la transformación digital en todas las industrias. De hecho, el big data se ganó el apodo de "el nuevo petróleo" por su valor como impulsor del crecimiento y la innovación empresarial.

En los últimos años, el auge de la inteligencia artificial (IA) ha incrementado aún más el enfoque en los datos. Las organizaciones necesitan datos para entrenar los modelos de machine learning (ML) y refinar los algoritmos predictivos. Cuanto más datos de alta calidad analicen estos sistemas de IA, más precisos y efectivos se vuelven.

A medida que aumentan el volumen, la complejidad y la importancia de los datos, las organizaciones necesitan procesos eficaces de gestión de datos para mantener la información organizada y accesible para el análisis de datos.

Al mismo tiempo, las crecientes preocupaciones en torno a la seguridad y privacidad de los datos, tanto de los usuarios como de las autoridades regulatorias, han puesto cada vez más énfasis en la protección de datos y el cumplimiento de leyes como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la California Consumer Privacy Act (CCPA).

Los datos tienen muchas formas diferentes, cada una definida por sus características, fuentes y formatos únicos. Comprender estas diferencias puede permitir una organización y un análisis de datos más eficaces, ya que diferentes tipos de datos admiten diferentes casos de uso.

Además, un solo punto de datos o conjunto de datos puede pertenecer a múltiples categorias. Por ejemplo, estructurados y cuantitativos, no estructurados, cualitativos, etc.

Algunos de los tipos de datos más comunes incluyen:

• Datos cuantitativos

• Datos cualitativos

• Datos estructurados

• Datos no estructurados

• Datos semiestructurados

• Metadatos

• Big Data

Los datos cuantitativos están conformados por valores que se pueden medir numéricamente. Los ejemplos de datos cuantitativos incluyen puntos de datos discretos (como la cantidad de productos vendidos) o puntos de datos continuos (como la temperatura o las cifras de ingresos).

Los datos cuantitativos a menudo están estructurados, lo que facilita su análisis mediante herramientas y algoritmos matemáticos.

Los casos de uso comunes de datos cuantitativos incluyen la realización de pronósticos, el análisis estadístico, la elaboración de presupuestos, la identificación de patrones y la medición del rendimiento.

Los datos cualitativos son descriptivos y no numéricos, ya que capturan características, conceptos o experiencias que los números no pueden medir. Algunos ejemplos son el feedback de clientes, comentarios de productos y comentarios en redes sociales.

Los datos cualitativos pueden ser estructurados (como respuestas codificadas de encuestas) o no estructurados (como respuestas de texto libre o transcripciones de entrevistas).

Los casos de uso comunes para los datos cualitativos incluyen comprender el comportamiento del cliente, las tendencias del mercado y las experiencias de los usuarios.

Los datos estructurados se organizan en un formato claro y definido, a menudo se almacenan en bases de datos relacionales u hojas de cálculo. Puede estar compuestos tanto de datos cuantitativos (como cifras de ventas) como de cualitativos (como etiquetas categóricas del tipo "sí o no").

Algunos ejemplos de datos estructurados son los registros de clientes e informes financieros, donde los datos encajan perfectamente en filas y columnas con campos predefinidos.

La naturaleza altamente organizada de los datos estructurados permite realizar consultas y análisis de datos con rapidez, por lo que son útiles para los sistemas de business intelligence y los procesos de elaboración de reportes.

Los datos no estructurados carecen de un formato estrictamente definido. A menudo se presenta en formas complejas, como documentos de texto, imágenes y videos. Los datos no estructurados pueden incluir tanto información cualitativa (como comentarios de clientes) como elementos cuantitativos (como valores numéricos incrustados en texto).

Ejemplos de datos no estructurados incluyen los correos electrónicos, el contenido de redes sociales y los archivos multimedia.

Los datos no estructurados no encajan fácilmente en las bases de datos relacionales tradicionales, y las organizaciones suelen utilizar técnicas como procesamiento de lenguaje natural (NLP) y machine learning para agilizar el análisis de datos no estructurados.

Los datos no estructurados a menudo desempeñan un papel clave en el análisis de sentimientos, el reconocimiento de patrones complejos y otros proyectos de analytics avanzados.

Los datos semiestructurados combinan elementos de datos estructurados y no estructurados. No siguen un formato rígido, pero pueden incluir etiquetas o marcadores que facilitan la organización y el análisis. Algunos ejemplos de datos semiestructurados son los archivos XML y los objetos JSON.

Los datos semiestructurados se utilizan ampliamente en escenarios como el web scraping (raspado web) y los proyectos de integración de datos porque ofrecen flexibilidad al tiempo que conservan cierta estructura para la búsqueda y el análisis.

Los metadatos son datos acerca de los datos. Es decir, es información sobre los atributos de un punto de datos o conjunto de datos, como nombres de archivos, autores, fechas de creación o tipos de datos.

Los metadatos mejoran la organización, la capacidad de búsqueda y la gestión de los datos. Son críticos para sistemas como bases de datos, digital libraries y plataformas de gestión de contenido porque ayudan a los usuarios a clasificar y encontrar más fácilmente los datos que necesitan.

El término big data se refiere a conjuntos de datos enormes y complejos que los sistemas tradicionales no pueden manejar. Incluye datos estructurados y no estructurados de fuentes como sensores, redes sociales y transacciones.

Los analytics de big data ayudan a las organizaciones a procesar y analizar estos grandes conjuntos de datos para extraer sistemáticamente valiosos insights. A menudo se requieren herramientas avanzadas como machine learning.

Los casos de uso comunes de big data incluyen el análisis del comportamiento del cliente, la detección de fraudes y el mantenimiento predictivo.

Los datos permiten a las organizaciones transformar la información sin procesar en insights aplicables en la práctica para predecir el comportamiento de los clientes, optimizar las cadenas de suministro e impulsar la innovación.

El término “datos” proviene del plural de “datum”, una palabra latina que significa “algo dado”: una definición que sigue siendo igual de relevante hoy en día. Cada día, millones de personas proporcionan datos a las empresas a través de interacciones como impresiones, clics, transacciones, lecturas de sensores o incluso simplemente navegando en línea. 

Las organizaciones de todas las industrias pueden utilizar este flujo constante de información para impulsar el crecimiento y la innovación. Por ejemplo, los minoristas de comercio electrónico utilizan vastos conjuntos de datos y analytics para pronosticar la demanda, lo que ayuda a garantizar que tengan los productos adecuados en el momento adecuado.

Del mismo modo, las plataformas de transmisión basadas en datos utilizan algoritmos de machine learning no solo para recomendar contenido, sino también para optimizarlo, analizando qué escenas resuenan más con los espectadores para ayudar a fundamentar futuras decisiones de producción.

Los datos también son cada vez más esenciales en la era de la inteligencia artificial (IA), donde se necesitan grandes conjuntos de datos de alta calidad para entrenar modelos de machine learning (consulte “La función de los datos en la inteligencia artificial (IA)” para obtener más información).

Además, la capacidad de procesamiento de datos en tiempo real de la IA es crítica en áreas como la ciberseguridad, donde el análisis rápido de datos identifica las amenazas antes de que se intensifiquen; comercio financiero, donde las decisiones en una fracción de segundo afectan las ganancias; y edge computing, donde el manejo de datos más cerca de su fuente conduce a insights más rápidos, una toma de decisiones más rápida y un mejor ancho de banda.

Las organizaciones de todas las industrias utilizan los datos para diversos fines, incluida la mejora de la toma de decisiones, la optimización de las operaciones y el impulso de la innovación.

Las formas comunes en que las organizaciones han utilizado los datos en sus operaciones incluyen:

• Análisis predictivo

• IA generativa

• Innovaciones en atención médica

• Investigación en ciencias sociales

• Ciberseguridad y gestión de riesgos

• Eficiencia operativa

• Experiencia del cliente

• Iniciativas gubernamentales

• Business intelligence (BI)

Análisis predictivos es una rama de analytics avanzados que predice tendencias y resultados futuros utilizando datos históricos combinados con modelos estadísticos, minería de datos y machine learning.

Las empresas de comercio electrónico utilizan con frecuencia análisis predictivos para anticipar los comportamientos de compra de los clientes en función de transacciones pasadas. En la fabricación y el transporte, el análisis predictivos permite el mantenimiento predictivo mediante el análisis de datos de máquinas en tiempo real para predecir cuándo es probable que falle el equipamiento y recomendar un mantenimiento proactivo.

La IA generativa, a veces llamada gen AI, es inteligencia artificial (IA) que puede crear contenido original, como texto, imágenes, video, audio o código de software, en respuesta a una instrucción o solicitud de un usuario.

La IA generativa se basa en sofisticados modelos de machine learning llamados modelos de aprendizaje profundo Estos modelos se entrenan con vastos conjuntos de datos, lo que les permite hacer cosas como comprender las solicitudes de los usuarios, generar contenido de marketing personalizado y escribir código.

Los analytics de datos pueden ayudar a los proveedores de atención médica a mejorar la atención al paciente, predecir brotes de enfermedades y mejorar los protocolos de tratamiento.

Por ejemplo, el monitoreo de pacientes a través de datos de series temporales, como el seguimiento de los signos vitales de los pacientes a lo largo del tiempo, proporciona insights en tiempo real sobre las condiciones de los pacientes. Esto, a su vez, permite intervenciones más rápidas y tratamientos más personalizados.

Los investigadores de ciencias sociales analizan con frecuencia datos cuantitativos y cualitativos de encuestas, informes de censos y redes sociales. Tras examinar estos conjuntos de datos, pueden estudiar comportamientos, tendencias e impactos de políticas.

Por ejemplo, los investigadores pueden usar los datos del censo para rastrear los cambios de población, las respuestas de las encuestas para medir la opinión pública y los datos de las redes sociales para analizar las tendencias emergentes.

A medida que los ciberataques y las filtraciones de datos se hacen más frecuentes, las organizaciones recurren cada vez más al análisis de datos para identificar y responder a las amenazas con mayor rapidez, minimizando los daños y reduciendo el tiempo de inactividad.

Por ejemplo, los sistemas de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) pueden ayudar a detectar y responder a anomalías en tiempo real agregando y analizando alertas de seguridad de toda la red.

Los algoritmos de machine learning, entrenados con vastos conjuntos de datos, pueden ayudar a las organizaciones a aumentar la eficiencia operativa optimizando la logística, prediciendo la demanda, mejorando la programación y automatizando los flujos de trabajo.

Por ejemplo, las empresas de comercio electrónico recopilan y analizan con frecuencia datos de ventas en tiempo real para fundamentar la gestión del inventario, lo que reduce la probabilidad de desabastecimiento o exceso de existencias.

Los datos son la columna vertebral de las experiencias personalizadas de los clientes, particularmente en marketing, donde las organizaciones pueden usar analytics para adaptar el contenido y los anuncios a diferentes usuarios.

Por ejemplo, los servicios de streaming se basan en algoritmos de machine learning para analizar los hábitos de visualización y recomendar contenidos.

Los gobiernos de todo el mundo utilizan con frecuencia políticas de datos abiertos para hacer que conjuntos de datos valiosos sean de acceso público, alentando a las empresas y organizaciones a utilizar estos recursos para la investigación y la innovación.

Por ejemplo, Data.gov del gobierno de EE. UU. proporciona acceso a varios conjuntos de datos en atención médica, educación y transporte. Este acceso ayuda a fomentar la transparencia y permite a las empresas de todas las industrias desarrollar soluciones basadas en datos disponibles públicamente.

Business Intelligence (BI) es un conjunto de procesos tecnológicos para recopilar, gestionar y analizar datos, convirtiendo los datos sin procesar en insights que pueden guiar las decisiones empresariales.

Los analytics empresariales complementan la BI al ayudar a las organizaciones a interpretar y visualizar datos a través de gráficos, paneles e informes, lo que facilita la búsqueda de tendencias y la toma de decisiones informadas.

La recopilación de datos es el proceso sistemático de reunir datos de diversas fuentes, ayudando al mismo tiempo a garantizar su calidad e integridad. Realizado normalmente por científicos de datos y analistas, es fundacional para un análisis de datos preciso y fiable.

La recopilación de datos comienza con el establecimiento de objetivos claros y la identificación de fuentes relevantes. Luego, los datos se adquieren, limpian e integran en un conjunto de datos unificado. Los sistemas de almacenamiento de datos y los controles de calidad continuos ayudan a garantizar que los datos recopilados sean precisos y confiables.

Sin una recopilación de datos adecuada, las organizaciones corren el riesgo de basar sus análisis en datos incompletos, inexactos o engañosos, lo que lleva a insights y toma de decisiones en peligro.

• Estas son algunas fuentes de datos comunes:
• Interacciones en redes sociales
• Datos públicos
• Conjuntos de datos abiertos
• Datos transaccionales
• Encuestas y cuestionarios
• Analytics web
• Dispositivos IoT

Interacciones en redes sociales

Los datos en tiempo real de plataformas como Twitter y Facebook se pueden utilizar para rastrear el compromiso de la marca, medir la opinión pública y descubrir el sentimiento del consumidor.

Datos públicos

Los conjuntos de datos de libre acceso de gobiernos y organizaciones, como datos del censo e indicadores económicos, pueden ayudar a proporcionar contexto para los cambios demográficos, la segmentación del mercado y el análisis financiero.

Conjuntos de datos abiertos

Los conjuntos de datos de instituciones académicas y gobiernos sobre temas como el cambio climático y los datos geoespaciales se utilizan a menudo para la investigación y la formulación de políticas.

Datos transaccionales

Los datos procedentes de transacciones comerciales, como registros de ventas, facturas e información sobre pagos, pueden ayudar a las compañías a realizar un seguimiento del rendimiento, optimizar los precios y mejorar la experiencia del cliente.

Encuestas y cuestionarios

Los datos cualitativos o cuantitativos recopilados a través de los feedback de los clientes o encuestas de investigación pueden proporcionar insights sobre preferencias, opiniones y tendencias.

Analytics web

Los datos de las interacciones del sitio web, como las vistas de página y las tasas de clics, ayudan a las empresas a comprender el comportamiento de los usuarios, optimizar el contenido y mejorar las experiencias de los usuarios.

Dispositivos IoT

Los datos de dispositivos de Internet de las cosas (IoT) como medidores inteligentes y rastreadores wearable pueden soportar análisis en tiempo real y mantenimiento predictivo y evitar el tiempo de inactividad del equipamiento.

Las organizaciones manejan grandes cantidades de datos en múltiples formatos dispersos en nubes públicas y nube privada, lo que hace que la fragmentación de datos y la mala gestión sean desafíos importantes.

De acuerdo con IBM Data Differentiator, el 82 % de las empresas tienen dificultades causados por los silos de datos que interrumpen los flujos de trabajo, y el 68 % de los datos no se analizan, lo que limita todo su potencial.

La gestión de datos es la práctica de recopilar, procesar y emplear datos de forma segura y eficiente para mejorar los resultados del negocio. Aborda desafíos críticos, como la gestión de grandes conjuntos de datos, la eliminación de silos y el manejo de formatos de datos incoherentes.

Las soluciones de gestión de datos generalmente se integran con la infraestructura existente para ayudar a garantizar el acceso a datos utilizables y de alta calidad para científicos de datos, analistas y otros stakeholders. Estas soluciones a menudo incorporan data lakes, almacenes de datos o data lakehouses, combinados en un tejido de datos (data fabric) unificado. 

• Los data lakes son entornos de almacenamiento de bajo costo que albergan datos sin procesar y no estructurados, que luego pueden procesarse y analizarse.  

• Los almacenes de datos almacenan datos estructurados de diversas fuentes, optimizados para tareas de minería y análisis de datos.  

• Los data lakehouses fusionan los mejores aspectos de los almacenes de datos y los data lakes, ofreciendo una solución unificada para gestionar datos estructurados y no estructurados.

Estos sistemas ayudan a crear una base sólida de gestión de datos, alimentando datos de alta calidad en herramientas de business intelligence, paneles y modelos de IA, incluido el machine learning y la IA generativa.

Además, la IA está transformando la forma en que las organizaciones manejan los datos. La gestión de datos de la IA es la práctica de utilizar inteligencia artificial (IA) y machine learning en el ciclo de vida de la gestión de datos. Los ejemplos incluyen la aplicación de IA para automatizar u optimizar la recopilación de datos, la limpieza de datos, el análisis de datos, la seguridad de datos y otros procesos de gestión de datos.

A medida que las empresas de todas las industrias se basan cada vez más en los datos para impulsar la toma de decisiones, mejorar las operaciones y mejorar las experiencias de los clientes, ha aumentado la demanda de profesionales de datos calificados.

Dos de las funciones más importantes en el campo de la ciencia de datos son científicos de datos y analistas de datos.

• Científico de datos: los científicos de datos realizan tareas de datos complejas y fundacionales. Por ejemplo, crean modelos y algoritmos para encontrar insights en grandes conjuntos de datos, a menudo utilizando herramientas avanzadas como machine learning y el modelado predictivo.

• Analista de datos: los analistas de datos se centran en tareas más inmediatas y prácticas. Utilizan estadísticas para analizar datos y responder preguntas comerciales específicas. Su objetivo principal es encontrar insights útiles que ayuden con las decisiones y estrategias diarias.

Ambas funciones abarcan la recopilación de datos, el modelado de datos, el análisis de datos y la garantía de datos de alta calidad. Tanto los analistas como los científicos pueden utilizar diversas metodologías y herramientas para discutir y preparar los datos, incluidos Microsoft Excel, Python y el lenguaje de consulta estructurado (SQL).

También pueden usar técnicas de visualización de datos, como paneles y gráficos, para ayudar a descubrir tendencias, correlaciones e insights en los datos, aunque de diferentes maneras.

Por ejemplo, un científico de datos podría desarrollar un modelo predictivo utilizando machine learning para pronosticar el comportamiento futuro de los clientes. Este modelo podría ayudar a la empresa a anticipar tendencias, personalizar campañas de marketing y tomar decisiones estratégicas informadas a largo plazo. 

En comparación, un analista de datos en el mismo proyecto podría usar una herramienta de visualización para crear un panel que muestre los patrones de comportamiento del cliente a lo largo del tiempo. Esta capacidad de trazar las tendencias históricas de ventas junto con las métricas de compromiso podría ayudar al equipo a optimizar las estrategias de marketing actuales o ajustar las ofertas de productos para aumentar las ganancias.

La protección de datos es la práctica de proteger la información confidencial de la pérdida de datos, el robo y la corrupción. La protección de datos es cada vez más importante a medida que las organizaciones manejan mayores volúmenes de datos confidenciales en entornos complejos y distribuidos.

El creciente riesgo de amenazas cibernéticas y las regulaciones de privacidad de datos más estrictas también han hecho de la protección de datos una prioridad para empresas y consumidores. Según un estudio reciente, al 81 % de los estadounidenses les preocupa cómo las empresas utilizan los datos recopilados sobre ellas.¹

También hay un sólido caso de negocio para priorizar la protección de datos. La filtración de datos promedio le cuesta a una organización 4.88 millones USD entre pérdida de negocios, tiempo de inactividad del sistema, daño a la reputación y esfuerzos de respuesta, según el costo de una filtración de Informe del costo de una filtración de datos de IBM. 

La protección de datos tiene dos subcampos críticos: seguridad de datos y privacidad de datos. Ambos desempeñan funciones distintas pero complementarias en la protección y gestión de los datos.

La seguridad de los datos implica proteger la información digital del acceso no autorizado, la corrupción o el robo. Abarca varios aspectos de la seguridad de la información, que abarcan la seguridad física, las políticas organizacionales y los controles de acceso.

La privacidad de datos se centra en políticas que respaldan el principio general de que una persona debe tener control sobre sus datos personales, incluida la capacidad de decidir cómo las organizaciones recopilan, almacenan y utilizan sus datos.

Los datos se enfrentan a muchas vulnerabilidades y amenazas cibernéticas potenciales, especialmente a medida que avanzan las capacidades de IA.

Algunas de las amenazas más comunes son:

• Amenazas de usuario interno
• Ingeniería social
• Ransomware
• Seguridad en la nube

Amenazas de usuario interno

Los empleados o contratistas con acceso autorizado pueden representar riesgos significativos. De acuerdo con el Informe del costo de una filtración de datos, las filtraciones de datos iniciadas por usuarios internos maliciosos cuestan en promedio 4.99 millones USD.

Ingeniería social

Los actores de amenazas a menudo utilizan ataques de ingeniería social, como el phishing, para explotar las debilidades humanas y engañar a las personas para que revelen información confidencial. Las herramientas de IA generativa ahora pueden crear correos electrónicos de phishing altamente convincentes, lo que aumenta la tasa de éxito de tales ataques.

Ransomware

Los delincuentes cibernéticos utilizan ransomware para cifrar los datos de una organización y exigen un rescate a cambio de la clave de descifrado. Los sistemas de atención médica, las instituciones financieras y las agencias de datos del gobierno son particularmente vulnerables a estos ataques.

Seguridad en la nube

Con la adopción generalizada de servicios en la nube, las configuraciones erróneas, las API inseguras y el control de acceso deficiente pueden provocar fugas de datos públicos. De acuerdo con el Informe del costo de una filtración de datos, las filtraciones de datos que involucran nubes públicas son las más costosas, con un costo promedio de 5.17 millones USD.

Las organizaciones usan diversas tecnologías de protección de datos para defenderse de las amenazas y garantizar la integridad, confidencialidad y disponibilidad de los datos.

Algunas de las soluciones más populares incluyen:

• Cifrado
• Copias de seguridad
• Cortafuegos
• Autenticación y la autorización
• Gestión de identidad y acceso (IAM)
• Herramientas antivirus y anti-malware
• Herramientas de prevención de pérdida de datos (DLP)

Cifrado

Utiliza cifrado simétrico o cifrado asimétrico para proteger los datos durante el almacenamiento y la transmisión, evitando que los atacantes los lean o hagan un mal uso. El cifrado de extremo a extremo (E2EE) cifra específicamente los datos antes de transferirlos a otro endpoint, manteniéndolos seguros durante todo su recorrido.

Copias de seguridad de datos

Crean y almacenan regularmente copias de datos críticos, lo que permite una restauración rápida si hay pérdida o corrupción de datos, además de que reduce el tiempo de inactividad.

Cortafuegos

Monitorean y controlan el tráfico de la red, al actuar como la primera línea de defensa para bloquear el acceso no autorizado.

Autenticación y la autorización

Verifican las identidades de los usuarios y controlan el acceso a la información confidencial. La autenticación multifactor (MFA) agrega una capa adicional de seguridad, ya que requiere que los usuarios proporcionen múltiples formas de verificación.

Gestión de identidad y acceso (IAM)

Se encarga de cómo los usuarios acceden a los recursos digitales y qué pueden hacer con esos recursos para reducir las amenazas internas y evitar el acceso no autorizado.

Herramientas antivirus y anti-malware

Detectan, previenen y eliminan software malicioso, como virus, spyware y ransomware, que podrían comprometer los datos.

Herramientas de prevención de pérdida de datos (DLP)

Monitorean la actividad del usuario y alertan sobre el comportamiento sospechoso para evitar el acceso no autorizado, la transmisión o la filtración de información confidencial.

El 72 % de los directores ejecutivos (CEO) están de acuerdo en que tener una ventaja competitiva depende de contar con la IA generativa más avanzada. Sin embargo, contar con una IA de vanguardia es solo una parte de la ecuación. Si no se cuenta con datos accesibles y gestionados adecuadamente, incluso las herramientas de IA más poderosas no pueden alcanzar su máximo potencial.

Los datos son fundacionales para el avance y el éxito de la inteligencia artificial. Los sistemas de IA, en particular los modelos de machine learning, dependen de los datos para aprender, adaptarse y ofrecer valor en todas las industrias.

Los modelos de machine learning se entrenan con vastos conjuntos de datos y utilizan estos datos para identificar patrones y tomar decisiones.

La diversidad y la calidad de los datos de entrenamiento de un modelo de IA afectan directamente a su rendimiento. Si los datos están sesgados o incompletos, los resultados de la IA pueden ser inexactos y poco fiables.

Por ejemplo, en la atención médica, los modelos de IA entrenados con conjuntos de datos sesgados pueden subrepresentar a ciertos grupos raciales, lo que lleva a resultados de diagnóstico deficientes. Del mismo modo, en el proceso contratación de personal, la mala calidad de los datos puede generar predicciones erróneas, lo que podría reforzar los estereotipos de género o raciales y crear modelos de IA que favorezcan a determinados grupos demográficos sobre otros.

En resumen, la IA tendrá un nivel de calidad acorde con los datos que procesa.

Garantizar alta calidad de entrada a través de una validación y limpieza integrales de los datos es esencial para crear sistemas de IA éticos y confiables que eviten perpetuar el sesgo.

Si bien la IA generativa puede crear contenido valioso, también presenta nuevos desafíos. Los modelos de IA pueden generar datos falsos o engañosos, que los atacantes pueden explotar para engañar a sistemas o a las personas.

La autenticidad y la seguridad de los datos son preocupaciones crecientes. De acuerdo con un informe reciente, 75 % de los profesionales sénior de ciberseguridad están observando más ciberataques, y el 85 % atribuye el aumento a los malos actores que utilizan la IA generativa. ²

Para contrarrestar estas amenazas, muchas organizaciones están recurriendo a la seguridad de IA, utilizando la propia IA para automatizar la detección, prevención y respuesta, y mejorar la protección de datos.