LA MEJOR IA DEL MUNDO NO PUEDE ARREGLAR UN MAL EXCEL
En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha sido presentada como la solución a todos los problemas empresariales. Desde asistentes virtuales hasta sistemas predictivos complejos, la IA ha demostrado un potencial extraordinario. Sin embargo, hay una verdad fundamental que rara vez se menciona fuera de los círculos técnicos, y que es crucial para obtener resultados confiables: “Trash in, trash out”. Esta frase resume una realidad simple pero poderosa: si los datos que alimentan un modelo de inteligencia artificial son erróneos, inconsistentes o irrelevantes, el modelo aprenderá mal y ofrecerá resultados inservibles o peligrosos. Por eso, antes de hablar de algoritmos sofisticados, debemos hablar de algo más elemental: la calidad de los datos.
EL ERROR NO ESTÁ EN EL MODELO, SINO EN LA BASE DE DATOS
En nuestra experiencia desarrollando soluciones de IA para empresas de diversos sectores, hemos identificado un patrón repetitivo: el 80 % del trabajo real está en preparar los datos. Modelar es la parte fácil. Lo difícil es garantizar que los datos estén bien recolectados, bien estructurados y correctamente almacenados. Los errores más comunes en datos estructurados incluyen: ● Columnas sin estandarizar
● Campos obligatorios vacíos o con entradas incorrectas.
● Falta de claves únicas o relaciones mal definidas entre tablas.
● Duplicidad de registros. Mientras, que en los datos no estructurados (como correos, documentos PDF, audios, videos, imágenes) observamos otros retos:
● Archivos mal nombrados y sin metadatos.
● Información no categorizada ni indexada.
● Texto plano sin etiquetas, lo que dificulta la extracción automática.
● Datos almacenados en formatos no compatibles o inaccesibles para procesamiento automatizado. ¿CÓMO CORREGIR ESTOS ERRORES? La buena noticia es que estos problemas tienen solución, pero requiere un enfoque disciplinado y estratégico:
● Auditorías de datos periódicas: revisión constante de la calidad, completitud, precisión y consistencia de los datos.
● Normalización y estandarización de formatos: definir reglas claras para nombres, fechas, monedas, unidades, y aplicarlas en toda la organización.
● Etiquetado y clasificación de datos no estructurados: usar herramientas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y visión computarizada para etiquetar textos, imágenes y documentos, facilitando su análisis.
● Gobernanza de datos: establecer responsables por cada tipo de dato, así como políticas claras de acceso, modificación y almacenamiento.
● Capacitación constante: la recolección de datos no debe recaer solo en equipos técnicos. Todos los que ingresan o manipulan información deben entender su rol en la cadena de valor de la IA.
LOS RESULTADOS HABLAN POR SÍ SOLOS
Cuando las organizaciones invierten en limpiar y estructurar bien sus datos, los beneficios se multiplican: modelos más precisos, decisiones más confiables, desarrollo más ágil y dashboards más inteligentes.
Algunas empresas incluso duplican su retorno en IA solo mejorando la calidad de sus datos. CONSTRUYAMOS DESDE LA BASE La inteligencia artificial no es magia; es matemática aplicada a datos. Si los datos son malos, todo lo demás falla. Antes de pensar en el próximo modelo o chatbot, pregúntese: ¿Estoy organizando bien mis datos? Como decimos en nuestra empresa: “El mejor algoritmo del mundo no puede arreglar un mal Excel.”
JOSÉ F. GARCÍA
AWS y Microsoft Azure Certified
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