Importancia de la Calidad de los Datos en la Implementación de la IA

Las tecnologías de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático pueden beneficiar significativamente a las industrias de todos los tamaños. Según un informe de McKinsey, las empresas que emplean tecnologías de inteligencia artificial duplicarán su flujo de caja para 2030. Por el contrario, las empresas que no desplieguen la IA experimentarán una reducción del 20% en su flujo de caja. Sin embargo, dichos beneficios van más allá de las finanzas. La IA puede ayudar a las empresas a combatir la escasez de mano de obra. La IA también mejora significativamente la experiencia del cliente y los resultados comerciales, lo que hace que las empresas sean más confiables.

Dado que la IA tiene tantas ventajas, ¿por qué no todos la adoptan? En 2019, una encuesta de PwC reveló que el 76% de las empresas planea utilizar la IA para mejorar su valor comercial. Sin embargo, solo un escaso 15% tiene acceso a datos de alta calidad para lograr sus objetivos comerciales. Otro estudio de Refinitiv sugirió que el 66% de los encuestados dijo que los datos de mala calidad obstaculizan su capacidad para desplegar y adoptar la IA de manera efectiva.

La encuesta encontró que los tres principales desafíos de trabajar con tecnologías de aprendizaje automático y IA giran en torno a la “información precisa sobre la cobertura, la historia y la población de los datos”, la “identificación de registros incompletos o corruptos” y la “limpieza y normalización de los datos”. Esto demuestra que los datos de mala calidad son el principal obstáculo para que las empresas obtengan análisis impulsados por la IA de alta calidad.

¿Por qué es tan importante la calidad de los datos?

Hay muchas razones por las que la calidad de los datos es crucial en la implementación de la IA. A continuación, se presentan algunas de las más importantes:

1. Basura dentro y basura fuera

Es bastante simple entender que la salida depende en gran medida de la entrada. En este caso, si los conjuntos de datos están llenos de errores o sesgados, el resultado también te llevará por el camino equivocado. La mayoría de los problemas relacionados con los datos no se deben necesariamente a la cantidad de datos, sino a la calidad de los datos que se alimentan al modelo de IA. Si tienes datos de baja calidad, tus modelos de IA no funcionarán correctamente, por muy buenos que sean.

2. No todos los sistemas de IA son iguales

Cuando pensamos en conjuntos de datos, generalmente pensamos en términos de datos cuantitativos. Pero también hay datos cualitativos en forma de videos, entrevistas personales, opiniones, imágenes, etc. En los sistemas de IA, los conjuntos de datos cuantitativos están estructurados y los conjuntos de datos cualitativos están no estructurados. No todos los modelos de IA pueden manejar ambos tipos de conjuntos de datos. Por lo tanto, seleccionar el tipo de datos correcto para el modelo adecuado es esencial para obtener la salida esperada.

3. Calidad versus cantidad

Se cree que los sistemas de IA necesitan ingerir mucha información para aprender de ella. En un debate sobre calidad versus cantidad, generalmente se prefiere la segunda. Sin embargo, si los conjuntos de datos son de alta calidad pero más cortos, te darán alguna garantía de que la salida es relevante y robusta.

4. Características de un buen conjunto de datos

Las características de un buen conjunto de datos pueden ser subjetivas y dependen principalmente de la aplicación que la IA está sirviendo. Sin embargo, hay algunas características generales que uno debe buscar al analizar conjuntos de datos.

• Integridad: El conjunto de datos debe ser completo, sin cuadrículas vacías ni espacios en los conjuntos de datos. Cada celda debe tener una pieza de datos en ella.
• Comprehensividad: Los conjuntos de datos deben ser lo más comprehensivos posible. Por ejemplo, si estás buscando un vector de amenaza cibernética, entonces debes tener todos los perfiles de firma y toda la información necesaria.
• Consistencia: Los conjuntos de datos deben encajar en las variables definidas a las que han sido asignados. Por ejemplo, si estás modelando cajas de paquetes, tus variables seleccionadas (plástico, papel, cartón, etc.) deben tener datos de precios adecuados para encajar en esas categorías definidas.
• Precisión: La precisión es la clave de un buen conjunto de datos. Toda la información que alimentas al modelo de IA debe ser confiable y completamente precisa. Si grandes porciones de tus conjuntos de datos son incorrectas, tu salida también será inexacta.
• Unicidad: Este punto es similar a la consistencia. Cada punto de datos debe ser único para la variable que está sirviendo. Por ejemplo, no quieres que el precio de un envoltorio de plástico caiga en ninguna otra categoría de embalaje.

Asegurando la calidad de los datos

Hay muchas formas de asegurarse de que la calidad de los datos sea alta, como asegurarse de que la fuente de datos sea confiable. A continuación, se presentan algunas de las mejores técnicas para asegurarse de que obtenga los mejores datos de calidad para sus modelos de IA:

1. Perfilado de datos

El perfilado de datos es esencial para comprender los datos antes de usarlos. El perfilado de datos ofrece información sobre la distribución de los valores, los valores máximo, mínimo, promedio y los valores atípicos. Además, ayuda a detectar inconsistencias en el formato de los datos. El perfilado de datos ayuda a entender si el conjunto de datos es utilizable o no.

2. Evaluación de la calidad de los datos

Usando una biblioteca central de reglas de calidad de datos preconstruidas, puede validar cualquier conjunto de datos con una biblioteca central. Si tiene un catálogo de datos con herramientas de datos integradas, puede simplemente reutilizar esas reglas para validar nombres de clientes, correos electrónicos y códigos de productos. Además, también puede enriquecer y estandarizar algunos datos.

3. Monitoreo y evaluación de la calidad de los datos

Los científicos tienen la calidad de los datos precalculada para la mayoría de los conjuntos de datos que desean usar. Pueden reducirlo para ver qué problema específico tiene un atributo y luego decidir si usar o no ese atributo.

4. Preparación de datos

Los investigadores y científicos generalmente necesitan ajustar un poco los datos para prepararlos para el modelado de IA. Estos investigadores necesitan herramientas fáciles de usar para analizar atributos, transponer columnas y calcular valores a partir de los datos.

El mundo de la inteligencia artificial está cambiando constantemente. Mientras cada empresa utiliza los datos de una manera diferente, la calidad de los datos sigue siendo imperativa para cualquier proyecto de implementación de IA. Si tienes datos confiables y de buena calidad, eliminas la necesidad de conjuntos de datos masivos y aumentas tus posibilidades de éxito. Al igual que todas las demás organizaciones, si tu organización se está moviendo hacia la implementación de la IA, verifica si tienes datos de buena calidad. Asegúrate de que tus fuentes sean confiables y realiza la debida diligencia para verificar si se ajustan a tus requisitos de datos.