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Columna

La IA complementa la inteligencia humana, pero necesita datos de calidad

La calidad de los datos alimentados en los sistemas de IA es fundamental para evitar resultados erróneos y decisiones equivocadas que afecten negativamente a las operaciones.

por
  • Peter Kroll, Novacomp
Publicado:28 abr 2025

Basura entra, basura sale. Esta expresión, acuñada en los años 60, cuando la computación comenzó a ser parte esencial de las operaciones de las organizaciones, suena divertida hasta que se transforma en una realidad de pesadilla.

Desde que comenzó el auge del uso de la inteligencia artificial generativa, las propias empresas que lanzaron estas herramientas han llamado la atención de los usuarios para que los modelos sean entrenados de manera correcta, pero también, en especial, por la imperiosa necesidad de utilizar datos verificados, lo que implica una revisión exhaustiva y permanente de la información que se usa al momento de automatizar procesos usando inteligencia artificial. Esta advertencia es vital.

Peter Kroll

Se debe entender que la IA puede potenciar el trabajo humano, pero no sustituirlo. La colaboración entre personas y máquinas puede llevar a niveles de eficiencia y creatividad nunca vistos, siempre y cuando se mantenga la importancia del juicio humano y la ética en la toma de decisiones.

De este aspecto ya se hablaba desde las primeras programaciones de inteligencia artificial, que datan de los años 50. Durante esa época, científicos como Alan Turing y John McCarthy comenzaron a explorar la posibilidad de crear máquinas que pudieran “pensar”. Turing, en particular, propuso el "Test de Turing" en 1950 como una forma de determinar la inteligencia de una máquina. McCarthy, por su parte, acuñó el término "inteligencia artificial" y organizó la Conferencia de Dartmouth en 1956, considerada el punto de partida formal del campo de la IA.

Hacia el futuro, los proyectos de IA –que se espera tengan un impacto de $19,9 billones de dólares y generen el 3,5 % del PIB mundial para el año 2030, de acuerdo con el reporte “The Global Impact of Artificial Intelligence on the Economy” de IDC– deben tener una estrategia de monetización clara que justifique su inversión a largo plazo, y estar preparados para posibles restricciones regulatorias en torno a la privacidad de los datos, las consideraciones éticas y mucho más.

Los datos sin inteligencia, no son datos

Un aspecto crucial, por lo tanto, es la calidad de los datos alimentados en los sistemas de IA, ya que la información no verificada o de baja calidad puede llevar a resultados erróneos y decisiones equivocadas, afectando negativamente las operaciones. Para que esto no ocurra, las empresas deben implementar rigurosos controles de calidad y políticas de gestión de datos.

Además, la transparencia y responsabilidad en el uso de IA son cruciales para mantener la confianza de los usuarios y evitar consecuencias no deseadas. La inteligencia artificial no debe ser vista como un fin en sí mismo, sino como un medio para mejorar las capacidades y resolver problemas complejos de manera eficiente y ética.

Gracias a big data, las compañías tienen acceso a información valiosa, en tiempo real, sobre el comportamiento de los consumidores, las tendencias del mercado y el rendimiento de sus operaciones. Adicionalmente, las soluciones de automatización con IA permiten liberar a los empleados de tareas repetitivas, lo que aumenta la productividad y permite que los equipos se centren en actividades más estratégicas e innovadoras.

Desafíos en la adopción de la IA

A pesar de las ventajas evidentes que la IA y el análisis de datos pueden ofrecer, muchas empresas aún enfrentan desafíos al adoptar estas tecnologías. Uno de los mayores obstáculos es la resistencia al cambio, especialmente en organizaciones tradicionales que no están acostumbradas a operar con tecnologías avanzadas. Capacitar a los empleados para utilizar estas herramientas de manera eficaz es esencial, en especial en lo que se refiere al uso ético.

La recopilación masiva de información plantea inquietudes sobre la privacidad y la seguridad de los datos. Las empresas deben ser transparentes en cuanto a cómo manejan los datos, y deben implementar medidas de protección que garanticen que la información no sea mal utilizada. La transparencia en el uso de la IA es fundamental para mantener una reputación sólida.

Para tener una buena relación entre la inteligencia humana y la IA, es necesario centrarse en la creación de las capacidades adecuadas. A medida que la IA se vuelve cada vez más especializada, las empresas deben cultivar equipos que la entiendan y sean expertos en su dominio. Las organizaciones necesitan algo más que una gran tecnología: requieren una comprensión integral del negocio, el mercado y las necesidades de los usuarios, lo que permite el desarrollo de soluciones genuinamente centradas en el cliente.

Nota de la editora: El artículo fue editado por razones de estilo y claridad.

Peter Kroll es country manager para México de Novacomp, una empresa de servicios y desarrollo de tecnologías de la información con oficinas en 12 países y presencia en 23. Cuenta con más de 30 años de experiencia en consultoría y transformación de negocios, enfocado en industrias como la automotriz, aeronáutica y farmacéutica, así como en el sector financiero y el desarrollo de software, aplicaciones, inteligencia artificial e innovación. Es ingeniero en Sistemas y Computación por la Universidad de Hamburgo en Alemania y cuenta con Executive Training Programs (MBA) de las escuelas de negocios: Kellogg, en Northwestern University (Chicago), e INSEAD (Fontainebleau), además de haber ocupado posiciones destacadas en las principales consultoras de TI a nivel nacional e internacional.

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