La importancia de la calidad de datos en la revolución de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) está ejerciendo una influencia profunda y transformadora en el ámbito empresarial, donde la revolución ya está en marcha. Mejora la eficiencia, la toma de decisiones, la personalización de productos y servicios, y la innovación. Sin embargo, en este escenario de progreso constante y veloz, a menudo se descuida un factor fundamental para la eficiencia del aprendizaje de máquinas: la calidad de los datos que alimentan estos sistemas de IA.
En este sentido, el desafío es claro: manipular un gran volumen de datos, analizándolos y transformándolos, para mejorar la eficiencia de los algoritmos de los que se nutre la inteligencia artificial.
Precisamente por ello, la estandarización de datos resulta fundamental para mejorar y potenciar la precisión de estos modelos, a la vez que se constituye como la piedra angular que posibilita el adecuado aprendizaje de máquinas (machine learning). Incluso, un informe de Gartner destaca que esta herramienta puede reducir en hasta un 45% los errores en la toma de decisiones basadas en datos, en tanto que garantiza la uniformidad y consistencia de la información que utilizan los algoritmos de inteligencia artificial.
Esto coincide con hallazgos del Instituto de Datos, según los que, el 84% de las organizaciones que priorizan la calidad de los datos, experimentan mejoras significativas en la eficiencia de sus iniciativas basadas en IA.
En consecuencia, la cuestión de la calidad no se reduce a un requisito técnico, sino que se constituye en un diferencial clave en el camino al éxito en un mundo impulsado por datos.