La inteligencia artificial funciona como un motor que impulsa la innovación. Para que los sistemas potenciados con IA sean sólidos, los datos sobre los que se construyen también deben serlo. Y aquí el concepto data quality cobra relevancia.
Cuando los registros sobre los que se basan las soluciones inteligentes son incompletos, inexactos, obsoletos o irrelevantes, la fiabilidad y la eficacia de las aplicaciones que utilizan inteligencia artificial se ven comprometidas. La calidad de los datos es un aspecto crítico para alcanzar los resultados esperados.
En este artículo, abordamos las consecuencias de no alimentar los modelos de IA con datos de buena calidad y explicamos por qué Qlik es un aliado estratégico para garantizar la data quality.
¿Qué son los datos de mala calidad?
Incompletos, erróneos, obsoletos, irrelevantes, redundantes o sesgados. Los datos de calidad deficiente presentan al menos uno de estos atributos.
Más allá de la forma en que se presenten, los datos de mala calidad son altamente perjudiciales para los modelos de IA.
La data incompleta puede ocasionar predicciones sesgadas, mientras que los registros erróneos pueden dar lugar a conclusiones poco adecuadas que llevan a tomar decisiones incorrectas.
Algo similar ocurre con los datos obsoletos, que, al no reflejar la realidad vigente, pueden derivar en una toma de decisiones inoportuna o tardía.
Por su parte, los datos mal etiquetados, redundantes o irrelevantes desorientan a los algoritmos de IA y la data sesgada refuerza los prejuicios que a menudo existen en los sistemas de inteligencia artificial.
¿Cuáles son los peligros de alimentar los modelos de IA con datos de mala calidad?
La calidad de los datos utilizados para entrenar sistemas de IA es crucial para su fiabilidad.
Cuando los datos son incompletos o inexactos, las consecuencias negativas no demoran en aparecer:
- Modelos imprecisos. La mala calidad de los datos reduce drásticamente la precisión del modelo. Los datos inexactos, incompletos o inconsistentes pueden generar predicciones poco fiables, menguando la eficiencia de los resultados.
- Decisiones incorrectas. Si los datos que alimentan al modelo contienen información errónea, los sistemas de IA pueden tomar decisiones incorrectas. Esto puede tener serias consecuencias, especialmente en áreas críticas como la salud o las finanzas.
- Pérdidas financieras. Hablando de finanzas, los datos de mala calidad pueden llevar a que las organizaciones pierdan dinero debido a una toma de decisiones poco acertada.
- Riesgos de seguridad. Los datos erróneos también pueden ser explotados por actores maliciosos para manipular los sistemas de inteligencia. Esto puede generar brechas de seguridad que ponen en jaque la continuidad operativa.
- Sesgo y discriminación. Por otro lado, los sistemas de IA entrenados con datos sesgados pueden reproducir y amplificar estos sesgos en sus resultados. Cuando esto sucede, ciertos grupos de personas pueden verse discriminados.
- Daños a la reputación. La mala calidad de los datos puede provocar fallos de IA que dañan la reputación y la imagen de una empresa frente a clientes, partners y colaboradores.
Qlik, un aliado clave para garantizar la calidad de los datos
Es evidente que las organizaciones actuales requieren una estrategia unificada que garantice que sus datos no solo sean accesibles, sino también fiables, estructurados y optimizados para sus iniciativas de inteligencia artificial.
Reconocido como Líder en el Cuadrante Mágico™ de Gartner® 2025 para soluciones de calidad de datos aumentada —distinción que obtiene por sexta vez— Qlik es un proveedor de confianza en materia de data quality.
Pero, ¿qué lo distingue dentro de un mercado cada vez más competitivo?
Enfoque integral para la calidad de los datos
Como mencionamos, para que los proyectos de IA sean eficientes, deben basarse en datos de alta calidad. Muchas empresas se enfrentan a data fragmentada e inconsistente, lo que puede introducir errores e ineficiencias en sus procesos de toma de decisiones.
Qlik integra capacidades proactivas de calidad de datos a lo largo de todo el ciclo de vida de la data, garantizando que la gobernanza y la precisión estén presentes en cada etapa, desde la ingesta hasta la obtención de información.
Mejora permanente de la data quality
En vez de abordar los problemas de datos de forma aislada, Qlik brinda la posibilidad de implementar mejoras continuas de calidad.
Al aprovechar la automatización, los marcos de gobernanza y las optimizaciones impulsadas por IA, las empresas se benefician de un modelo donde la confianza y la fiabilidad se integran desde el principio.
Innovación en la preparación de los datos para la inteligencia artificial
Frente a la aceleración de la adopción de la IA, las compañías precisan soluciones que faciliten la preparación de la data para el análisis avanzado y la automatización.
Qlik Trust Score™ para IA, parte integral de Qlik Talend Cloud, evalúa la preparación de los datos para las aplicaciones de IA, proporcionando información clara sobre la fiabilidad de sus datos.
Las opciones de implementación flexibles garantizan que las organizaciones puedan mantener la calidad de los datos en entornos de nube, híbridos, multinube y locales, al tiempo que las capacidades de procesamiento mejoradas permiten transformar datos estructurados y no estructurados en insights accionables.
Por otro lado, la remediación automatizada refuerza aún más la gobernanza, perfeccionando continuamente los controles de calidad, reduciendo la intervención manual y promoviendo la eficiencia.
Además, los productos de datos seleccionados permiten a los equipos acceder a activos de datos bien gobernados y de alta confianza, lo que agiliza las iniciativas de inteligencia artificial.
Como si esto fuera poco, Qlik ofrece integraciones avanzadas con OpenAI y Pinecone para la Generación Aumentada de Recuperación (RAG).
¿Querés conocer más sobre cómo Qlik potencia la data quality y garantiza el éxito de las iniciativas de IA? ¡Hablemos!