¿Cómo preparar y gestionar datos en tu proyecto de IA en la empresa?

Comienza por el problema, siempre. La tecnología es para después.
Analiza junto a tu equipo: ¿Qué quieres resolver con IA? ¿Predecir la rotación de clientes? ¿Recomendar productos? ¿Detectar fraudes?
Cada caso requiere distintos tipos de datos, y cuando se tiene claridad desde el principio, se optimizan el tiempo, el dinero y la reputación.

• Reúne a las áreas clave (negocio, datos, tecnología).
  
• Reformula el problema como una pregunta que la IA debe responder.
  
• Alinea expectativas entre equipos.

Si el objetivo es detectar clientes que están por abandonar el servicio, necesitarás datos históricos de uso, tickets de soporte y encuestas de satisfacción.

Trabaja únicamente con lo que dominas. Muchas veces los datos ya existen, y a menudo se encuentran organizados en silos, desactualizados o con una gestión poco definida.

• Crea una hoja con columnas como: fuente, tipo de dato, formato, responsable, última actualización.
• Pide a cada área que documente lo que tiene.
• Evalúa qué es útil, qué falta y qué sobra.

Según Insight Avenue, el 55% de las empresas todavía no tiene una estructura clara de gobernanza de datos. Y eso limita cualquier intento serio de implementar IA.

Los datos se deterioran. Los correos electrónicos cambian, las direcciones se vuelven obsoletas, los perfiles quedan desactualizados. Si la IA entrena con información desactualizada, los resultados también lo serán.

• Revisa fechas de última actualización.
  
• Clasifica campos críticos (ej. contactos, estados de cuenta, comportamiento reciente).
• Define reglas de “caducidad” para cada tipo de dato (por ejemplo: direcciones físicas mayores a 1 año = inválidas).

Experian, en su informe State of Data Quality 2024, advierte que los errores por datos desactualizados afectan directamente las decisiones digitales del 91% de las organizaciones

Este punto, además de ser técnico, es cultural. ¿Sabes quién está a cargo de cada base de datos? ¿Tienes políticas claras? ¿O los datos están en manos de personas que hicieron parte de tu equipo hace años?

• Usa una evaluación rápida por niveles (básico, intermedio, avanzado) en dimensiones como calidad, acceso, seguridad, gobierno y cumplimiento.
• Evalúa dimensiones como calidad, seguridad, responsabilidad, integración.
• Documenta lo que tienes y lo que falta.

Recuerda: una empresa madura en datos es aquella que comprende el propósito de la información, identifica a sus usuarios y define cómo protegerla, en lugar de acumular grandes volúmenes de datos.

Una IA con un control adecuado es inteligente y segura. En un entorno donde los datos personales, financieros u operativos circulan entre sistemas, comprender los riesgos forma parte de una gestión proactiva y responsable.

Muchas empresas cometen el error de asumir que el equipo de tecnología resolverá cualquier inconveniente. La realidad es que cada área que utiliza o genera datos desempeña un rol fundamental.

• Identifica escenarios de riesgo (errores, filtraciones, sesgos).
• Clasifica por impacto y probabilidad.
• Asigna responsables claros para cada tipo de dato y proceso.

McKinsey recomienda crear “comités de IA” o “data stewards” que velen por el buen uso y la ética de los datos.

Ya preparaste tus datos, limpiaste lo que había que limpiar, y definiste responsables. Ahora debes usar esos datos con intención clara, control y ética. Porque lo que haces con los datos habla más de tu marca que cualquier discurso.

Una IA que se alimenta de datos revueltos, llenos de errores o sin la debida limpieza, quedará perdida ante lo que realmente pretendes comunicar. Va a aprender mal. Y tomar decisiones mal.

• Comienza por limpiar duplicados, errores ortográficos y datos incompletos.
• Normaliza formatos: género, fechas, ubicaciones, monedas… todo debe hablar el mismo idioma.
• Usa herramientas ETL (Extract, Transform, Load) si trabajas con grandes volúmenes o sistemas distintos.

Ejemplo real: si en tu CRM un cliente aparece como “Carlos Pérez” y en tu plataforma de pagos como “C. Pérez”, la IA puede asumir que son personas distintas. Peor aún, puede tratarlos como perfiles diferentes y tomar decisiones contradictorias.

Sí, los datos pueden servir para muchas cosas. Pero, ojo, eso quiere decir que debes elegir sabiamente cuándo usarlos. Recolectar datos “por si acaso” es un riesgo legal y ético.

• Por cada dato, responde: ¿para qué lo necesito?, ¿cuánto tiempo lo conservaré?, ¿quién lo usará?
• Documenta claramente la finalidad para cada conjunto de datos
• Asegúrate de que esa finalidad fue comunicada (y autorizada, si aplica).

Ejemplo: si recolectas datos de comportamiento de navegación para mejorar la experiencia, no deberías usarlos luego para segmentar campañas sin informar al usuario.

Tu IA además de ser eficiente. Debe ser justa.
Y para eso, necesitas revisar si los datos que alimentan tu sistema están cargados con sesgos.

• Evalúa si hay representaciones desbalanceadas (por género, ubicación, nivel socioeconómico, etc.).
• Usa herramientas de análisis de sesgo y equidad.
• Aplica los principios de idoneidad, necesidad, razonabilidad y proporcionalidad en el tratamiento de datos personales.

Ejemplo: si tu IA para créditos solo se entrena con datos de hombres entre 30 y 45 años, va a discriminar sin querer a perfiles fuera de ese rango. Y eso no solo daña tu marca, puede traerte sanciones.

En temas de datos personales, evita las políticas escondidas en el footer. Eplica de forma clara y honesta qué haces con los datos.

• Usa lenguaje entendible: sin tecnicismos, sin letra pequeña.
• Informa para qué vas a usar los datos, durante cuánto tiempo y quién los procesará.
• Habilita mecanismos simples para aceptar, rechazar o retirar consentimiento.

Tip práctico: agrega ejemplos reales en tus mensajes de privacidad. No digas “usaremos tus datos para fines comerciales”, di: “usaremos tu historial de compras para recomendarte productos similares”.

La IA es un sistema vivo. Puede evolucionar, desviarse o empezar a tomar decisiones inesperadas si los datos cambian.

• Establece indicadores clave: precisión, tasa de error, sesgo, efectividad.
• Monitorea los resultados en producción.
• Crea un ciclo de mejora continua con validaciones regulares y retroalimentación de usuarios.

McKinsey lo resume así: “Las organizaciones que aprenden con sus modelos —y no solo de ellos— son las que logran diferenciarse.”

Si la IA es el motor de tu transformación, los datos son el combustible. Y ese combustible debe estar limpio, protegido y almacenado con cuidado.
Más allá de evitar un hackeo, se trata de tener una estrategia consciente para proteger lo que le da poder a tu negocio.

La protección de datos es una responsabilidad de toda la organización.
Especialmente en IA, donde los datos pueden moverse entre sistemas y modelos sin que te des cuenta.

• Limita accesos por rol (principio de mínimo privilegio).
• Implementa cifrado en tránsito y en reposo.
• Aplica doble autenticación y registros de acceso.

Ejemplo: no todos los desarrolladores necesitan ver datos reales para probar un modelo. Usa datos sintéticos o anonimiza donde no sea necesario ver la información cruda.

Los silos de datos son enemigos silenciosos. Duplican esfuerzos, reducen la calidad y dificultan el aprendizaje de la IA.

• Crea un repositorio central (Data Lake o Warehouse).
• Integra tus sistemas con conectores y API.
• Establece nomenclaturas y estructuras comunes.

Consejo de gobernanza: documenta cada fuente, tabla y campo clave. Así, cuando alguien nuevo entra al equipo, entiende cómo está organizada tu “casa de datos”.

¿Pasará? Probablemente, ¿cuándo? Tu organización debe estar preparada si es hoy o en un año.
Una filtración, un acceso indebido o una IA que se comporta raro puede desencadenar crisis internas o externas.

• Diseña un plan con responsables, pasos y tiempos de respuesta.
• Entrena a tu equipo con simulacros.
• Conoce tus obligaciones legales.

Dato: Las organizaciones que tienen protocolos claros y ensayados reducen hasta un 60% el impacto económico de una brecha, según IBM.

Si usas modelos que generan texto, imágenes o código, los riesgos se multiplican. Estos modelos pueden generar contenido falso, sesgado o sensible… sin darte cuenta.

• Válida outputs antes de usarlos en producción.
• Limita los prompts (inputs) que puedan generar riesgos.
• Define políticas claras de uso, límites y supervisión humana.

NVIDIA subraya que la calidad del contenido generado depende directamente del control y curación del input.

Abrir el acceso a los datos internos puede generar innovación, pero también errores al carecer de una guía.

• Define qué datos pueden compartirse y cuáles no.
• Acompaña el acceso con formación en ética, privacidad y herramientas.
• Usa plataformas con permisos personalizables por rol o función.

Ejemplo práctico: permite que el equipo de marketing vea patrones de comportamiento, pero sin acceso a datos personales sensibles.

Si llegaste hasta aquí, probablemente ya lo sabes: la inteligencia artificial puede transformar tu empresa… pero solo si se parte de una base sólida de datos y un objetivo claro.

Y eso comienza con una decisión estratégica.

Por eso, si estás evaluando cómo incorporar IA en tu organización —de forma realista, responsable y con impacto tangible— queremos ayudarte a dar ese primer paso con claridad.

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Es una herramienta pensada para ayudarte a responder preguntas clave como:

• ¿Dónde aplicar IA en mi negocio generaría más valor?
• ¿Qué datos necesito y cómo están hoy?
• ¿Qué retorno puede tener este tipo de proyecto?
• ¿Qué pasos debo seguir para implementarlo sin improvisar?

Todo esto, adaptado a tu realidad, a tu nivel de madurez digital y a los desafíos que hoy enfrenta tu equipo.

Solo necesitas compartirnos algunos datos y uno de nuestros especialistas te ayudará a construir una propuesta clara, accionable y diseñada para ayudarte a tomar decisiones informadas.

Déjanos tus datos aquí abajo y comencemos a construirlo juntos.

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