Las empresas están invirtiendo fuertemente en inteligencia artificial, ya que la consideran una herramienta concreta para la competitividad. Los casos de uso se están multiplicando, se perciben beneficios en términos de eficiencia y productividad, y la adopción se está acelerando.

Sin embargo, para lograr resultados concretos, no basta con invertir: es esencial que el tiempo, los recursos y las habilidades se distribuyan adecuadamente en todas las fases de implementación. La preparación de datos, por ejemplo, es uno de los pasos más relevantes, aunque no siempre se aborda con el nivel de atención adecuado.

En este artículo, veremos qué es la preparación de datos, cuál es su papel en un proyecto basado en GenAI y, sobre todo, cómo abordarla para construir soluciones fiables y seguras.

Key Points

• En el proceso de implementación de la IA, es fundamental dedicar tiempo y recursos a la preparación de datos, un paso decisivo para el resultado final.
  

• La preparación de datos es el proceso que transforma datos brutos y fragmentados en una base de información coherente, fiable y utilizable para los sistemas de GenAI.

• La preparación de datos no es una actividad puntual, sino un proceso estructurado en 6 fases clave, desde la exploración de datos hasta el Data Wrangling.

La preparación de datos, un paso clave en la era GenAI

La carrera hacia la GenAI está impactando a todos los sectores: desde la atención al cliente hasta las funciones internas, las empresas están llevando a producción casos de uso cada vez más concretos y orientados al valor.

Desde los primeros experimentos quedó claro que los modelos de propósito general, por muy potentes que sean, no son suficientes para cubrir necesidades reales de negocio. Las organizaciones no buscan herramientas para generar resultados genéricos, sino sistemas capaces de operar sobre procesos específicos, utilizar datos propietarios y ofrecer resultados fiables.

Para responder a esta necesidad, han surgido modelos verticales entrenados con conjuntos de datos propietarios y técnicas como la Retrieval-Augmented Generation (RAG), que permiten integrar en los modelos bases de conocimiento actualizadas y contextualizadas.

Esta evolución ha puesto de relieve un punto clave, que siempre ha formado parte de la ciencia de datos: la calidad del resultado depende directamente de la calidad de los datos en los que se basa el sistema. Gran parte del valor de un proyecto de IA reside en la preparación de esos datos, y es precisamente ahí donde las empresas deberían centrar su atención.

¿Cuándo están los datos listos para la IA? El perfil en 4 puntos

Una empresa que quiere implantar IA Generativa parte de un caso de uso, no de los datos. Después debe entender qué datos necesita y qué características deben tener para alimentar eficazmente el modelo.

Por tanto, podemos definir los datos AI-ready como aquellos que cumplen algunas condiciones fundamentales:

1. Son relevantes para el caso de uso;
2. Son de alta calidad, en términos de precisión, integridad, actualidad y consistencia;
3. Son accesibles, es decir, pueden recuperarse, combinarse y utilizarse fácilmente;
4. Están gobernados y cumplen la normativa, lo que significa que respetan políticas de seguridad, privacidad y compliance, y no contienen sesgos perjudiciales que puedan influir en las respuestas del modelo de IA.

Solo cuando se cumplen plenamente estas condiciones puede considerarse que los datos están listos para la IA. De lo contrario, entra en juego el proceso más amplio de preparación de datos.

Preparación de datos para la GenAI: la base para obtener resultados fiables

Si el objetivo es construir sistemas útiles, integrados en los procesos y capaces de ofrecer resultados fiables, la preparación de datos es un factor habilitador clave.

Qué es la preparación de datos

La preparación de datos es el conjunto de actividades necesarias para transformar datos brutos, heterogéneos y a menudo no estructurados en una base de información coherente que pueda ser utilizada por los sistemas de IA. Está lejos de ser un paso trivial, teniendo en cuenta que las empresas manejan enormes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, distribuidos en distintas fuentes y difíciles de gestionar de forma unificada.

La preparación de datos implica, por ejemplo, conectar diferentes fuentes, eliminar ambigüedades y errores, y estructurar el conocimiento para que pueda ser fácilmente aprovechado por los sistemas y utilizado en tiempo real. Sin este proceso, incluso las arquitecturas más avanzadas no pueden expresar todo su potencial.

Cuáles son los 5 retos de la preparación de datos

La preparación de datos no es un proceso simple ni rápido. Al contrario, es una actividad que requiere capacidades específicas, tiempo y un enfoque estructurado para afrontar desafíos recurrentes.

1. Datos fragmentados en silos
   La información está distribuida entre sistemas como ERP, CRM y plataformas cloud, lo que dificulta construir una base de datos unificada. 
2. Calidad de datos insuficiente
   Los datos incompletos, duplicados u obsoletos son muy comunes e impactan directamente en la fiabilidad de los resultados del modelo.
3. Procesos complejos y lentos
   La preparación de datos es una actividad larga y repetitiva, con tareas manuales que ralentizan todo el ciclo de desarrollo de la solución de IA. 
4. Alta complejidad técnica
   Integrar distintas fuentes, gestionar datos estructurados y no estructurados, y garantizar consistencia y trazabilidad requiere conocimiento técnico y herramientas adecuadas.

5. Rápida obsolescencia de los datos
   Una parte significativa de la información empresarial pierde valor rápidamente, por lo que son necesarias actualizaciones continuas para mantener la calidad de los resultados. 

Cómo preparar los datos para la IA: las 6 fases clave

Preparar los datos para la GenAI es un proceso que se desarrolla en múltiples fases y evoluciona con el tiempo. Las actividades no son estrictamente secuenciales: a menudo se solapan, se repiten y se perfeccionan a medida que cambian los casos de uso y evolucionan las necesidades del negocio.

Explorar y comprender los datos

El primer paso consiste en entender qué existe dentro de los datos de la empresa, una actividad nada trivial teniendo en cuenta que la información es abundante, está distribuida entre diferentes sistemas y se caracteriza por formatos altamente heterogéneos. En esta fase se analizan las fuentes, se identifican anomalías y se empiezan a evaluar relaciones y carencias.

El apoyo de herramientas automatizadas es esencial para acelerar estas actividades, pero no es suficiente: la aportación humana sigue siendo indispensable, especialmente la capacidad de interpretar los datos, comprender su significado y conectarlos con el objetivo de la solución.

Mejorar la calidad de los datos

Los datos deben volverse fiables lo antes posible, por lo que las actividades de calidad de datos siguen inmediatamente a la fase de exploración. Aquí se corrigen duplicados, errores, valores ausentes e información irrelevante, mejorando la consistencia e integridad de los datos.

Esto también se aplica a los datos no estructurados, que deben hacerse utilizables por los sistemas de IA: documentos, emails e informes pueden normalizarse, dividirse en unidades coherentes, enriquecerse con metadatos y transformarse en formatos que los modelos puedan procesar fácilmente.

Integrar y enriquecer fuentes

Una fase clave de la preparación de datos consiste en conectar información procedente de distintas fuentes, con el objetivo de construir una base unificada y coherente de la que la IA pueda nutrirse para mejorar su capacidad de respuesta.

Data Profiling

En esta fase, se verifican la calidad y la consistencia de los datos, evaluando si realmente son adecuados para el caso de uso. Se analizan la estructura, el contenido y las relaciones para identificar problemas críticos antes de que impacten en el sistema.

Extraer, transformar y poner los datos a disposición (ETL)

En esta etapa, los datos se recopilan desde distintas fuentes, se transforman a un formato coherente y se ponen a disposición en un entorno centralizado. Este paso permite un acceso uniforme a la información y posibilita que los modelos operen sobre bases de datos integradas y actualizadas.

Adaptar los datos al modelo y al caso de uso

Por último, los datos se adaptan aún más según el modelo y los métodos de uso en una fase conocida como Data Wrangling. Aquí, los datos se reorganizan, enriquecen y optimizan para que sean realmente eficaces dentro del sistema de IA específico.

De la estrategia al valor: nuestro papel en los proyectos de IA

En Kirey, acompañamos a las empresas en sus procesos de adopción de inteligencia artificial, siguiendo la evolución tecnológica y trabajando para traducirla en valor real para el negocio.

La preparación de datos es solo una de las etapas de este camino, pero también una de las más críticas, porque gran parte del éxito de un proyecto se determina aquí. En Kirey, asumimos esta fase aportando a nuestros clientes expertise especializado, herramientas avanzadas y experiencia de campo. El objetivo es uno: construir aplicaciones basadas en IA fiables, seguras y orientadas al valor.

Contáctanos para descubrir cómo podemos emprender juntos un camino concreto de adopción de la IA.