El crecimiento acelerado de la inteligencia artificial (IA) ha traído consigo desafíos inesperados, especialmente en la gestión y calidad de los datos. Muchas empresas, al implementar chatbots o sistemas de IA, se enfrentan a un fenómeno alarmante: a pesar de que los modelos parecen funcionar correctamente en su lanzamiento, con el tiempo empiezan a ofrecer respuestas erróneas debido a datos desactualizados o incompletos.
Un aspecto clave que se ha evidenciado en este contexto es que la mayoría de los sistemas de monitoreo de datos se centran en verificar la ejecución de los procesos, más que en la veracidad del contenido que estos manejan. Esto se traduce en que documentos financieros o especulaciones de productos que han quedado obsoletos pueden ser utilizados por el sistema sin que se detecte ningún error, lo que genera un desfase entre la confianza depositada en el sistema y la realidad de los datos.
La invisibilidad del error
El problema radica en un diseño que permite que errores en los datos pasen desapercibidos. Un documento obsoleto puede generar respuestas erróneas con la misma confianza que uno actualizado. Esto ha sido observado en el ámbito fintech, donde cambios en los campos de datos sin notificación a los usuarios han llevado a la propagación de información incorrecta, afectando a los usuarios finales antes de que alguien se diera cuenta del problema.
Este tipo de falla se convierte en un desafío complejo de afrontar porque, al no haber una señal de error, la percepción es que el sistema está funcionando correctamente. La confianza en los datos parece intacta, aunque la realidad sea otra. Por lo tanto, construir sistemas de validación adecuada es esencial para evitar que estos problemas resalten posteriormente de forma abrupta.
El verdadero reto: Data observability
La falta de «observabilidad de datos» se considera uno de los puntos críticos que las empresas necesitan abordar. No se trata solo de que un sistema de datos esté presente, sino de que realmente se pueda rastrear la procedencia y calidad de cada conjunto de datos. Empresas como Uber y Netflix han tomado la delantera al construir sistemas avanzados de calidad y trazabilidad de datos que permiten detectar incidentes antes de que lleguen a los usuarios finales.
Uber implementó una plataforma de calidad de datos que detecta el 90% de los problemas antes de que se propaguen, mientras que Netflix creó un sistema que permite a los empleados rastrear la procedencia de los datos y cómo han sido transformados en el camino. Estos ejemplos demuestran que la observabilidad de datos tiene un impacto directo en la efectividad de los sistemas de IA.
Categorías a considerar en la validación de datos
Para mejorar la calidad y confianza en los datos, es fundamental abordar varias dimensiones clave:
- Corrección: Asegurar que cada registro cumpla con los parámetros establecidos, evitando valores erróneos o nulls inesperados.
- Actualización: Verificar que los datos continúen siendo actuales respecto a su fuente, no solo en el último chequeo realizado.
- Consistencia: Confirmar que la misma información se represente de manera idéntica en todos los sistemas donde se almacena.
- Origen: Poder rastrear cualquier salida de datos hasta su fuente inicial, incluyendo todas las transformaciones por las que ha pasado.
Implementar estrategias para validar estos aspectos no debería requerir infraestructuras complicadas o nuevas inversiones, pues muchas organizaciones ya cuentan con herramientas que pueden ser adaptadas para reforzar los procesos de control de calidad en sus sistemas de datos.
Reflexiones para el futuro inmediato
Las empresas que operan con sistemas de IA basados en recuperación de datos deben cambiar su enfoque. En lugar de buscar una nueva solución de modelo o estructura de recuperación, es esencial hacerse preguntas más precisas sobre la validación de sus datos. Preguntas como:
- ¿Está validado el dato según los estándares requeridos por sus consumidores?
- ¿Cuál es el documento más antiguo que se está utilizando con alta confianza?
- ¿Puede haber discrepancias entre diferentes partes del mismo conjunto de datos?
- ¿Es posible rastrear la procedencia de esos datos si resultan ser incorrectos?
Responder a estas preguntas ayudará a identificar brechas en la calidad de los datos y a establecer una base sólida que garantice la confianza en los sistemas de IA, elevando el rendimiento general y evitando sorpresas desagradables en el camino.