La inteligencia artificial ocupa un papel cada vez más central en los negocios. Gartner prevé que para 2026, más del 80% de las empresas habrán implementado aplicaciones compatibles con GenAI en producción y, para 2029, el 10% de las juntas directivas a nivel global utilizarán esta tecnología para cuestionar decisiones ejecutivas clave para el negocio.
Para que las iniciativas de inteligencia artificial sean exitosas es necesario cumplir con un requisito fundamental: contar con datos preparados para IA.
Cuando la data que se utiliza no es la adecuada, es imposible desarrollar modelos que proporcionen resultados precisos y fiables.
A continuación, te invitamos a descubrir cuáles son los 6 principios básicos para lograr datos preparados para IA y a conocer cómo Qlik puede ayudarte a medir el nivel de preparación de la data.
La importancia de preparar los datos para la inteligencia artificial
Una investigación reciente realizada por Qlik revela que el 88% de las empresas considera que la inteligencia artificial es fundamental para alcanzar el éxito empresarial. No obstante, los datos demuestran que pocos proyectos de IA superan la fase de planificación.
¿Por qué sucede esto? Si bien existen múltiples factores que ralentizan o bloquean por completo el deployment de los proyectos, la falta de datos fiables para alimentar los modelos es uno de los más importantes.
Cuando la preparación de los datos no se ejecuta de manera meticulosa, los modelos de Inteligencia Artificial carecen de la precisión y la fiabilidad necesarias para ofrecer resultados valiosos. En este sentido, los datos incompletos, erróneos, incoherentes o mal estructurados conducen a predicciones o decisiones equivocadas.
Por el contrario, contar con datos preparados para IA asegura que los modelos identifiquen patrones significativos, contribuyendo al descubrimiento de insights accionables y a un óptimo aprovechamiento del potencial de esta tecnología.
Datos preparados para IA: 6 principios fundamentales
Es evidente que para que la inteligencia artificial funcione, los datos deben estar listos y ser confiables. Pero, ¿cómo se puede lograr este objetivo? Prestando atención a estos 6 principios críticos que garantizan la preparación de los datos y su idoneidad para el uso de la IA.
Los datos deben ser diversos
La data que alimenta los modelos de IA no puede provenir de conjuntos de datos estrechos y aislados, sino que debe extraerse de una amplia gama de fuentes de datos que abarque diferentes patrones, perspectivas, variaciones y escenarios relevantes para el dominio del problema.
Cuando los datos que se utilizan para nutrir los modelos son diversos, se reducen los sesgos, ayudando a que las aplicaciones de inteligencia artificial tomen decisiones más justas.
Estos datos pueden estar bien estructurados y residir en entornos on-premise o en la nube, sistemas, bases de datos o aplicaciones, o bien no estar estructurados y presentarse en forma de archivos o documentos en una unidad corporativa.
Pero, independientemente de dónde residan, deben ser diversos para evitar sesgos y suposiciones prejuiciosas.
Los datos deben ser oportunos
Los modelos de IA entrenados con información desactualizada pueden producir resultados inexactos o irrelevantes.
Por lo tanto, la data con la cual se entrenen debe estar actualizada. Solo así es posible entrenar modelos que estén al día con las tendencias vigentes, se adapten a circunstancias cambiantes y ofrezcan los mejores resultados posibles.
En este punto, es imprescindible crear e implementar data pipelines en tiempo real y de baja latencia para las iniciativas de inteligencia artificial, con el objetivo de garantizar la actualización de los datos.
La captura de datos modificados (CDC) se utiliza a menudo para entregar datos oportunos desde sistemas de bases de datos relacionales, y la captura de flujo se utiliza para datos procedentes de dispositivos IoT que requieren un procesamiento de baja latencia.
Una vez recolectados los datos, los repositorios de destino se actualizan y los cambios se aplican continuamente casi en tiempo real, a fin de obtener los datos más actualizados posible.
Los datos deben ser precisos
El éxito de cualquier proyecto de Machine Learning o GenAI requiere contar con datos correctos. Si la información con la que se alimentan los modelos es inexacta, los resultados estarán sesgados y no tendrán sentido, por lo que el sistema de inteligencia artificial será defectuoso.
La precisión de los datos tiene 3 aspectos. El primero tiene que ver con perfilar los datos fuente para comprender sus características, integridad, distribución, redundancia y forma.
El segundo aspecto consiste en implementar estrategias de remediación mediante la creación, implementación y supervisión continua de la eficacia de las reglas de calidad de los datos.
Por último, el aspecto final radica en habilitar el linaje de datos y el análisis para investigar el impacto de eventuales cambios en la data y rastrear su origen para evitar modificaciones accidentales en los registros usados para entrenar los modelos.
Los datos deben estar seguros
Contar con datos preparados para IA también implica velar por su seguridad. Los sistemas basados en esta tecnología suelen utilizar data sensible (registros confidenciales, información financiera, etc.), cuyo uso exige responsabilidad.
Por eso, proteger los datos es fundamental para resguardar la privacidad, mantener la integridad de los modelos y garantizar el desarrollo responsable de aplicaciones de inteligencia artificial potentes.
Existen 3 tácticas que ayudan a automatizar la seguridad de los datos a escala:
- la clasificación de datos, que detecta, categoriza y etiqueta los datos,
- la protección de la data, que define políticas como el enmascaramiento, la tokenización y el cifrado,
- y la seguridad de los datos, que define políticas de control de acceso
Los tres conceptos se complementan entre sí. En primer lugar, se deben definir los niveles de privacidad y etiquetar los datos con una designación de seguridad como sensible, confidencial o restringido. A continuación, es necesario aplicar una política de protección para enmascarar los datos restringidos. Finalmente, se debe utilizar una política de control de acceso para limitar los derechos de acceso.
Los datos deben ser fáciles de descubrir
No basta con acumular datos. Para liberar el verdadero potencial del ML y la IA generativa —permitiendo que estas cargas de trabajo encuentren la información que necesitan para aprender, adaptarse y producir resultados innovadores— la data debe ser fácil de descubrir y de acceder dentro del sistema.
Las buenas prácticas de metadatos son fundamentales para aumentar la facilidad de descubrimiento. Además de los metadatos técnicos asociados a los conjuntos de datos de IA, también deben definirse los metadatos empresariales y la tipificación semántica.
La tipificación semántica proporciona un significado adicional a los sistemas automatizados, mientras que los términos empresariales adicionales proporcionan un contexto adicional para facilitar la comprensión humana.
Una práctica recomendada es crear un glosario empresarial que asigne términos comerciales a elementos técnicos en los conjuntos de datos, a fin de garantizar una comprensión común de los conceptos.
Por otro lado, la mejora asistida por inteligencia artificial también puede utilizarse para generar automáticamente documentación y añadir semántica empresarial desde el glosario. Finalmente, todos los metadatos se indexan y se pueden buscar mediante un catálogo de datos.
Los datos deben ser fácilmente consumibles por los ML o LLM
Facilitar el consumo de datos ayuda a liberar el máximo potencial de los sistemas de IA, permitiendo que ingieran información sin problemas y que la traduzcan en acciones inteligentes para obtener resultados creativos.
Por eso, facilitar el consumo de datos es otro de los 6 principios fundamentales para obtener datos preparados para IA.
Datos consumibles para el aprendizaje automático
Los datos preparados permiten que los modelos de aprendizaje automático aprendan eficazmente, lo que genera predicciones precisas, resultados fiables y, en última instancia, determina el éxito de todos los proyectos.
Sin embargo, los formatos de los datos de entrenamiento dependen en gran medida de la infraestructura de ML subyacente.
Los sistemas de aprendizaje automático tradicionales se basan en disco, y gran parte del flujo de trabajo del científico de datos se centra en establecer las mejores prácticas y procedimientos de codificación manual para gestionar grandes volúmenes de archivos.
En la actualidad, los sistemas de ML basados en lakehouse utilizan un almacén de características similar a una base de datos, y el flujo de trabajo del científico de datos ha migrado a SQL como lenguaje de primera clase. Como resultado, las estructuras de datos tabulares, bien formadas y de alta calidad, son el formato de datos más consumible y práctico para los sistemas de aprendizaje automático.
Datos consumibles para la inteligencia artificial generativa
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como ChatGPT-4, Claude y Gemini, se entrenan con grandes cantidades de datos de texto.
A pesar de esta gran cantidad de datos, los LLM no pueden responder preguntas específicas sobre cada negocio, ya que no tienen acceso a los datos de las organizaciones.
La solución reside en enriquecer estos modelos con su propia información, a fin de obtener aplicaciones de IA más precisas, relevantes y fiables.
El método para integrar sus datos corporativos en una aplicación basada en LLM se denomina generación aumentada por recuperación o RAG. La técnica generalmente utiliza información textual derivada de fuentes no estructuradas basadas en archivos (presentaciones, archivos de correo, documentos de texto, archivos PDF, transcripciones, etc.).
El texto se divide en fragmentos manejables y se convierte en una representación numérica que utiliza el LLM en un proceso conocido como incrustación. Estas incrustaciones se almacenan en una base de datos vectorial, como Chroma, Pinecone y Weviate.
Qlik Trust Score for AI, tu aliado clave para medir el nivel de preparación de la data
Una vez definidos e identificados los 6 principios fundamentales de preparación e idoneidad de la data para la inteligencia artificial, las organizaciones suelen preguntarse cómo determinar rápidamente si cuentan con datos preparados para IA.
Qlik Trust Score for IA se presenta como una herramienta flexible que permite evaluar si los datos están listos para la inteligencia artificial.
Se trata de una capacidad incorporada en Qlik que mide la fiabilidad de la IA a nivel de datos, tomando como base un conjunto de dimensiones clave: diversidad de datos, seguridad, puntualidad, precisión y capacidad de descubrimiento.
La herramienta asigna una dimensión independiente a cada principio y luego agrega cada valor para crear una puntuación compuesta, una forma rápida y fiable de evaluar la preparación de los datos para la inteligencia artificial.
Además, como la data empresarial cambia constantemente, Qlik Trust Score for IA revisa la puntuación periódicamente.
¿Necesitás ayuda para determinar si contás con datos preparados para IA que aseguren la fiabilidad y el éxito de los modelos? Mandanos un mensaje.