Entrenar un modelo de inteligencia artificial sin una buena base de datos es como construir un edificio sobre arena: tarde o temprano, tendrá fallas.
En el entusiasmo por implementar soluciones de Machine Learning o IA, muchas organizaciones pasan por alto un paso fundamental: la gobernanza de los datos. Y sin datos de calidad, ni el modelo más sofisticado logrará ofrecer resultados confiables.
Si alguna vez te has preguntado por qué tu chatbot no entiende al usuario o por qué tu modelo de predicción financiera falla más que acierta, sigue leyendo.
La gobernanza de datos es como el manual de convivencia de los datos: establece quién puede hacer qué, con cuáles datos, bajo qué reglas y con qué nivel de confianza.
En proyectos de IA, esto cobra especial importancia porque:
Dato curioso: Un estudio de Gartner estima que las empresas pierden hasta $15 millones al año debido a la mala calidad de los datos. Y eso sin entrenar modelos aún.
Antes de entrenar cualquier modelo, es fundamental aplicar validaciones, limpieza y normalización. Una política clara de calidad evita entrenar modelos con datos ruidosos o poco representativos.
Ejemplo: Un sistema de detección de fraude bancario entrenado con datos históricos sesgados puede empezar a identificar falsos positivos basados en comportamientos legítimos.
Conocer el origen, transformación y uso de cada dato permite auditar modelos, entender errores y cumplir con regulaciones.
3.1 Data Owners
Son los responsables formales del contenido de los datos. No necesariamente son técnicos, pero sí conocen a fondo el contexto del dato.
Funciones clave:
3.2 Data Stewards
Son los “guardianes” de la calidad de los datos. Trabajan para mantener su integridad, consistencia y disponibilidad, asegurando que estén siempre listos para ser utilizados.
Funciones clave:
3.3 ML Engineers / Data Scientists
Son quienes entrenan y despliegan modelos de inteligencia artificial. Su trabajo depende de que los datos estén limpios, bien documentados y accesibles.
Funciones clave:
¿Sigues teniendo dudas luego de leer el artículo? Aquí tienes algunos síntomas comunes que indican que tu modelo de IA está siendo alimentado con una dieta poco saludable:
Si dijiste “sí” a más de uno… tu IA necesita una visita urgente al nutricionista de datos.
La inteligencia artificial puede ser poderosa, pero solo si se apoya en datos bien gobernados. Implementar una estrategia de gobernanza sólida no es un gasto, es una inversión en confianza, precisión y sostenibilidad.
¿No estás seguro de cómo están tus datos? Podemos ayudarte a hacer un diagnóstico rápido.
MicroStrategy ofrece varias herramientas de administración en MicroStrategy para facilitar la gestión, automatización y validación de los proyectos. Entre ellas, Command Manager, Integrity Manager y Object Manager son herramientas clave. A continuación, se explica para qué sirve cada una, cómo funcionan y cuáles son sus diferencias.
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