Calidad de los datos en la IA: desafíos, implementación, auditorías y prácticas recomendadas

A medida que las organizaciones adoptan la inteligencia artificial predictiva y generativa (GenAI) para mejorar sus operaciones, la calidad de los datos nunca había sido tan crucial. Los datos confiables y de alta calidad son la base de una IA eficaz: impulsan todo, desde el entrenamiento y las pruebas hasta la inferencia y la toma de decisiones.

Para lograrlo, muchas organizaciones están modernizando su infraestructura de datos. Están migrando a plataformas en la nube escalables, analítica en tiempo real y herramientas para desarrolladores más fáciles de usar. PwC descubrió que 72% de las empresas con mejor rendimiento han priorizado la modernización de los datos en la nube: más del doble que sus pares (33%).

Por qué importa la calidad de los datos en la IA

Los modelos de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Los conjuntos de datos imprecisos o incompletos pueden introducir sesgos, reducir la precisión del modelo y generar información defectuosa que perjudica al negocio.

Un estudio de Fivetran reveló que la mala calidad de los datos suele llevar a tomar decisiones equivocadas, lo que les cuesta a las organizaciones hasta 6% de sus ingresos anuales globales.

Dimensiones de la calidad de los datos que debes mejorar para la IA

Además de limpiar los datos y garantizar su calidad, prepararlos implica asegurarse de que respalden los objetivos técnicos de la IA y los resultados de negocio relacionados. Los ingenieros de datos desempeñan un papel fundamental en este proceso: comprenden cómo los atributos de los datos afectan el rendimiento del modelo y se aseguran de que los conjuntos de entrenamiento estén alineados con objetivos más amplios.

Por lo general, se enfocan en algunas dimensiones clave de la calidad de los datos:

• Precisión: ¿Los valores de los datos son correctos? Los datos mal etiquetados o incorrectos pueden deteriorar rápidamente el rendimiento de un modelo.

• Integridad: ¿Se completaron todos los campos necesarios? Los valores faltantes pueden confundir a los modelos y dar lugar a resultados menos confiables.

• Consistencia: ¿Se estandarizaron los formatos y los registros en todas las fuentes? Las inconsistencias (por ejemplo, distintos formatos de fecha o registros duplicados de clientes) pueden sesgar el entrenamiento y causar problemas más adelante.

• Coherencia: ¿Los elementos de los datos tienen sentido en conjunto? Una sólida coherencia de los datos ayuda a los modelos a llegar a conclusiones más lógicas y confiables.

Cómo evitar los desafíos comunes de la calidad de los datos de IA

Aunque la calidad de los datos es estratégicamente importante para la IA, ha disminuido 9% desde 2021, según VentureBeat. ¿La razón? Los modelos de IA modernos son más complejos y requieren más datos. Necesitan información más matizada, anotada y actualizada con frecuencia. Algunos desafíos comunes son:

• Errores e inconsistencias en los datos: Los errores manuales, los formatos incompatibles y los registros contradictorios pueden debilitar la capacidad de razonamiento y aprendizaje de un modelo.

• Inconsistencias en el etiquetado: Cuando las anotaciones varían entre los conjuntos de datos, pueden confundir a los modelos, reducir la precisión y dificultar el seguimiento del rendimiento.

• Sesgos en los datos: Los datos sesgados o poco representativos, a menudo de forma involuntaria, pueden dar lugar a resultados injustos o poco confiables.

Cómo usar métricas para mejorar la calidad de los datos de IA

El seguimiento de las métricas adecuadas ayuda a detectar problemas a tiempo y medir el progreso. Al establecer valores de referencia y monitorear los cambios, los equipos pueden crear una base más confiable para la IA. Estas son algunas de las métricas más utilizadas para hacer seguimiento de la calidad de la IA:

• Tasa de error: Mide con qué frecuencia aparecen puntos de datos incorrectos en el conjunto de datos. Una tasa de error alta puede inducir a error a los modelos y reducir su eficacia.

• Puntuación de integridad: Evalúa el porcentaje de campos que están completos. La falta de datos puede reducir la precisión de los modelos y su capacidad para generalizar.

• Actualidad de los datos: Evalúa qué tan actualizados están los datos. Esto es especialmente importante para los modelos que necesitan información reciente, como los de detección de fraudes, pronósticos y personalización.

• Unicidad: Detecta registros duplicados que podrían dar demasiado peso a ciertos patrones e introducir sesgos.

• Validez: Verifica si los datos cumplen con los formatos y las reglas esperados. Los valores no válidos o fuera de rango pueden causar errores de entrenamiento e incluso bloquear los modelos.

En el caso de los modelos de lenguaje grandes (LLM), un aspecto clave para mejorar y mantener la calidad de los datos consiste en usar técnicas de evaluación sólidas, a menudo llamadas «Evals». Estas evaluaciones ayudan a valorar la calidad y la precisión del modelo al analizar aspectos como la exactitud factual, la coherencia, la toxicidad y la relevancia, y proporcionan comentarios esenciales para la mejora continua.

Cómo crear programas sólidos de calidad de datos

La alta calidad de los datos no se logra por casualidad: es el resultado de una estrategia bien planificada y una gestión continua. Los equipos de datos pueden sentar mejores bases para la IA al establecer estándares claros y monitorear continuamente los riesgos. Estas son algunas prácticas recomendadas:

• Definir políticas: Establece expectativas para crear datos íntegros, relevantes, explicables y fáciles de interpretar. Data Foundation recomienda alinearse con principios de gobernanza que promuevan una IA responsable.

• Monitorear los modelos: Usa herramientas de seguridad y monitoreo para detectar anomalías, como patrones de datos inusuales o posibles ataques de envenenamiento que podrían manipular el entrenamiento de los modelos.

• Corregir problemas: Prioriza los problemas según su gravedad (crítica, alta, media o baja) y resuélvelos pronto para reducir el impacto en el rendimiento de los modelos.

Técnicas para mejorar y mantener la calidad de los datos de IA

Incluso con una estrategia sólida, mantener una alta calidad de los datos requiere medidas cotidianas para detectar y corregir los problemas antes de que empeoren. Los equipos suelen combinar varias técnicas para mantener los conjuntos de datos limpios, confiables y adecuados para la IA:

• Perfilado: Analizar los datos para detectar patrones, valores atípicos y posibles problemas de calidad.

• Limpieza: Corregir o eliminar puntos de datos imprecisos o engañosos.

• Enriquecimiento: Agregar información externa o de terceros para mejorar los conjuntos de datos y hacerlos más completos.

• Estandarización: Asegurarse de que los formatos y las estructuras sean consistentes en todo el conjunto de datos.

• Validación: Comprobar que los datos cumplan con reglas predefinidas (por ejemplo, los equipos suelen dividir los conjuntos de datos en uno de entrenamiento y otro de prueba para detectar problemas a tiempo).

• Aplicación de la gobernanza: Definir responsabilidades, establecer políticas y aumentar la rendición de cuentas, al mismo tiempo que se cumplen los requisitos de conformidad.

Auditorías y monitoreo para lograr el éxito a largo plazo

La calidad de los datos es un proceso continuo, las 24 horas del día, los 365 días del año. El monitoreo continuo y las auditorías periódicas ayudan a los equipos a detectar nuevos problemas a tiempo y a mantener el rendimiento confiable de los sistemas de IA. Estas son algunas prácticas recomendadas para lograr el éxito a largo plazo:

• Evaluar las fuentes y los formatos de los datos: Revisa periódicamente la confiabilidad de los pipelines de datos y asegúrate de que el formato sea consistente en sistemas como CSV, JSON o SQL.

• Medir los datos con métricas de calidad: Usa métricas establecidas para detectar problemas, como campos faltantes, valores fuera de rango o anomalías inesperadas.

• Identificar brechas en la gobernanza y las herramientas: Audita los flujos de trabajo para encontrar puntos débiles en áreas como el linaje de datos, los controles de acceso y la seguridad.

• Implementar alertas automatizadas para detectar anomalías: Configura sistemas que marquen automáticamente patrones inusuales, cambios o datos faltantes que podrían afectar el rendimiento del modelo.

Herramientas que respaldan la calidad de los datos impulsada por IA

Mejorar la calidad de los datos a gran escala requiere las herramientas adecuadas para detectar y prevenir problemas. Los líderes de datos, analítica e IA suelen impulsar estas iniciativas mediante inversiones en plataformas que sistematizan la validación y el monitoreo de datos, como:

• Great Expectations: Un framework de código abierto para crear y validar controles de calidad de datos.

• Soda: Ofrece monitoreo en tiempo real y pruebas automatizadas para detectar problemas de datos a tiempo.

• Monte Carlo: Se enfoca en la observabilidad de los datos y en detectar anomalías antes de que afecten los sistemas posteriores.

• Snyk: Ayuda a los desarrolladores a detectar problemas de seguridad relacionados con los datos, el código y la conformidad; un componente valioso de toda estrategia sólida de gobernanza de datos.

Un plan práctico para mejorar la calidad de los datos de IA

A medida que la IA se integra cada vez más con los sistemas de software, la calidad de los datos y la seguridad de las aplicaciones no pueden tratarse como asuntos independientes. Los errores en un área pueden repercutir fácilmente en las demás. Por eso, los líderes están dando prioridad a programas de mejora continua basados en estos pilares:

• Preparación y limpieza de datos: Usa pipelines de preprocesamiento para estandarizar, enriquecer y eliminar duplicados de los datos antes de iniciar el entrenamiento.

• Mejora y transformación de la calidad de los datos: Aprovecha herramientas ETL/ELT que incluyan controles de calidad y sigue perfeccionándolos según el rendimiento de tus modelos.

• Gobernanza y cultura: Fomenta una cultura de datos en la que los empleados se responsabilicen de la calidad, establezcan expectativas claras y traten los datos como un producto que requiere atención continua.

• Herramientas de seguridad que respaldan el desarrollo: Brinda a los equipos herramientas como Snyk, que ayudan a detectar y corregir vulnerabilidades en el código, los paquetes de código abierto, los contenedores y la infraestructura en la nube; todos son componentes fundamentales de los sistemas de IA seguros.

Haz de la calidad de los datos una prioridad estratégica

La IA ha ampliado la superficie de ataque. Ahora, los atacantes no solo apuntan a las aplicaciones, sino también a los datos y modelos subyacentes. Además, con el rápido ritmo de entrega de software y el uso cada vez mayor de herramientas de programación asistida por IA, hay más oportunidades para que se cuelen errores.

Con 40% del código generado automáticamente integrado sin modificaciones y más de un tercio con vulnerabilidades conocidas, los atacantes aprovechan cada vez más los pipelines de desarrollo asistido por IA mediante tácticas como el cross-site scripting y las inyecciones SQL.

Para anticiparse a las amenazas, los equipos de seguridad, conformidad y desarrollo deben trabajar en conjunto. Invertir en prácticas de desarrollo seguro, como el análisis proactivo del código y la corrección de vulnerabilidades con herramientas como Snyk, ayuda a reducir el riesgo de que las vulnerabilidades lleguen a los sistemas impulsados por IA y protege la integridad de las aplicaciones que manejan datos confidenciales. Iniciativas como las iniciativas de datos e IA de Linux Foundation, de las que Snyk es un orgulloso patrocinador, también promueven este enfoque colaborativo: fomentan un entorno impulsado por la comunidad para abordar los desafíos relacionados con los datos de IA y promover la innovación de código abierto en IA y datos.

Garantiza la calidad de los datos de IA con Snyk

Una IA confiable empieza con datos sólidos y sistemas capaces de detectar los pequeños problemas antes de que se conviertan en grandes. A medida que las organizaciones dependen de la IA para la analítica, la automatización y las herramientas para clientes, mantener la calidad de los datos en cada etapa del ciclo de vida es fundamental.

Snyk ayuda a los desarrolladores a cumplir su parte al proteger el código que procesa esos datos e interactúa con ellos. Con Snyk Code, los equipos pueden analizar código escrito por personas y generado por IA para detectar vulnerabilidades. Snyk Code está respaldado por Snyk Agent Fix, que ofrece sugerencias de corrección seguras y listas para aplicar directamente en el IDE.

Descubre más prácticas recomendadas para proteger los datos de IA.