Hoy en día, las tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático tienen el poder de aportar enormes beneficios a empresas grandes y pequeñas. Según un estudio de McKinsey, las compañías que están introduciendo en sus operaciones las tecnologías de inteligencia artificial podrían duplicar su flujo de caja de aquí al 2030. Contrariamente, las compañías que se abstienen de utilizar la IA verán disminuir su flujo de caja en un 20%. No obstante, el valor de la IA se extiende también más allá de los aspectos financieros. La IA ofrece soluciones para enfrentar el problema de la escasez de personal especializado. Adicionalmente, la IA tiene el potencial de incrementar de manera significativa la calidad del servicio a los clientes y los resultados comerciales generales, haciendo que las compañías sean cada vez más confiables.
Si la IA ofrece tantos beneficios, ¿por qué no todas las empresas se han subido al tren de la IA? De acuerdo con una encuesta realizada por PwC en 2019, un 76% de las empresas tiene planes para adicionar la inteligencia artificial en sus operaciones con el objetivo de mejorar su desempeño comercial. Sin embargo, únicamente un escaso 15% cuenta con acceso a datos de alta calidad para alcanzar sus metas comerciales. En otro estudio , publicado por Refinitiv, un 66% de los encuestados afirmó que la falta de calidad en sus datos perjudica su capacidad para llevar a cabo una adopción e implementación efectiva de la inteligencia artificial.
Para lograr buenos análisis a través de la IA en las empresas, la encuesta concluyó que los tres mayores retos con los que se encuentran al trabajar con tecnologías relacionadas con aprendizaje automático e inteligencia artificial son los siguientes: «precisión de la información sobre cobertura, historial y la población de los datos», «identificar registros faltantes o corruptos» y finalmente «limpieza y normalización de los datos. Es notably evidente que la baja calidad de los datos representa el principal escollo en la obtención de análisis de alta calidad basados en IA.
¿Por qué son críticos los datos de alta calidad en la implementación de la IA?
Existen múltiples razones por las que la calidad de los datos es esencial en la implementación de la inteligencia artificial. A continuación exponemos los aspectos más relevantes de esta necesidad:
1. «Basura entra, basura sale»
Es un principio simple y claro: lo que obtendrás como salida depende en gran medida de lo que ingreses como entrada. En este contexto, si el conjunto de datos que se utiliza está lleno de errores o tiene un sesgo, la salida también tendrá una precisión deficiente. La mayoría de los problemas en relación con los datos no tienen sí directamente vinculación con la voluminosidad de los datos sino más específicamente con la calidad de los mismos que se alimentan al modelo de IA. Si tus datos son de baja calidad, los modelos de IA no funcionarán correctamente a pesar de lo avanzado que estos sean.
2. La diversidad de los sistemas de IA
Cuando pensamos en los conjuntos de datos, generalmente lo hacemos en términos de datos cuantitativos. Pero también existen los datos cualitativos en formas como videos, entrevistas personales, opiniones, imágenes, etc. En los sistemas de inteligencia artificial, los conjuntos de datos cuantitativos están estructurados, mientras que los conjuntos de datos cualitativos no tienen una estructura definida. Los diferentes tipos de IA no pueden manejar de manera simultánea ambos tipos de conjuntos de datos. Por consiguiente, seleccionar el tipo de datos adecuados para el modelo correcto es esencial para obtener el resultado esperado.
3. Calidad versus cantidad
Se tiene la noción de que los sistemas de inteligencia artificial requieren ingerir enormes cantidades de datos para poder aprender de ellos. En un debate sobre calidad versus cantidad, las empresas tienden a preferir la cantidad. Sin embargo, si los conjuntos de datos son de alta calidad, aunque sean menos extensos, se tendrá la seguridad de que el resultado será relevante y sólido.
4. Características de un buen conjunto de datos
Las características que definen a un buen conjunto de datos pueden ser subjetivas y depender del uso final de la IA. Sin embargo, aquí listamos algunas características generales que deben tener en cuenta los expertos en IA a la hora de seleccionar y analizar conjuntos de datos:
- Plenitud: El conjunto de datos debe estar totalmente lleno. No debe tener celdas ni espacios vacíos. Toda celda debe tener un dato.
- Integralidad: Los conjuntos de datos deben ser los más completos posible. Por ejemplo, si se usa como referencia un vector de amenaza informática, este debe contener todos los perfiles de la firma y toda la información necesaria.
- Consistencia: Los datos en los conjuntos deben vincularse de manera coherente con las variables a las que se asignan. Por ejemplo, si se están modelando cajas de embalaje, las variables seleccionadas (plástico, papel, cartón, etc.) deben contener datos de precios coherentes que se ajusten integralmente a cada una de esas categorías predefinidas.
- Exactitud: La precisión es fundamental para un buen conjunto de datos. Toda la información que se aporte al modelo de IA debe ser veraz y tener la mayor exactitud posible. Si una gran parte de tus conjuntos de datos es incorrecta, su resultado también lo será.
- Unicidad: Este aspecto es similar a la consistencia. Cada punto de datos debe pertenecer exclusivamente a la variable a la que se asigna. Por ejemplo, no querrías que el precio de un envoltorio plástico se incluya en la categoría de cualquier otro tipo de embalaje.
¿Cómo asegurar la calidad de los datos?
Existen múltiples técnicas para asegurar que la calidad de los datos sea alta, comenzando por garantizar que la fuente de datos sea confiable. Aquí se presentan alguna de las mejores técnicas para asegurar que se obtengan datos de la mejor calidad para los modelos de IA:
1. Perfilado de datos
El perfilado de datos es crítico para entenderlos antes de utilizarlos. El perfilado de datos proporciona detalles acerca de la distribución de los valores, valores máximos, mínimos, promedio y valores atípicos. Además, ayuda a corregir inconsistencias de formato en los datos. El perfilado de datos también puede indicar si un conjunto de datos es utilizable o no.
2. Evaluación de la calidad de los datos
Haciendo uso de una colección de reglas preestablecidas para garantizar la calidad de los datos, puedes validar cualquier conjunto de datos. Si cuentas con un catálogo de datos con herramientas de datos integradas, puedes simplemente reutilizar esas reglas para validar nombres de clientes, correos electrónicos, códigos de productos y demás. Así mismo, puedes enriquecer y estandarizar algunos datos.
3. Monitorización y evaluación de la calidad de los datos
Los analistas de datos suelen contar con una pre-evaluación de la calidad de los datos para la mayor parte de los conjuntos de datos que desean utilizar. Pueden estrecharlo para ver qué problema específico tiene un atributo en particular y luego tomar la decisión de utilizar dicho atributo o no.
4. Preparación de los datos
Los investigadores y analistas a menudo requieren modificar los datos para prepararlos para su uso en los modelos de IA. Estos profesionales requieren herramientas que sean de fácil manejo para examinar atributos, transponer columnas y calcular valores a partir de los datos.
Aunque cada empresa utiliza los datos de una forma distinta, la calidad de los mismos sigue siendo un factor crítico para cualquier proyecto de implementación de IA. Si cuentas con datos confiables y de alta calidad, puedes evitar la necesidad de gestionar enormes volúmenes de datos y aumentar tus probabilidades de éxito. Al igual que todas las demás organizaciones, si tu empresa está avanzando hacia la implementación de IA, verifica si cuentas con datos de alta calidad. Asegúrate de que tus fuentes de datos sean confiables y haz los debidos ensayos hasta tener la certeza de que cumplen con tus necesidades de datos.
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