Cómo hacerlo con IA Tecnología y datos
¿Cómo mejorar la calidad de los datos con IA?
Perfilas tus conjuntos de datos críticos, conviertes las reglas de frescura, completitud y validez en controles automáticos con responsable, y usas la IA para proponer reglas, detectar anomalías, clasificar columnas sensibles y sugerir arreglos. El linaje enseña de dónde viene cada problema y a qué afecta. Las personas deciden las reglas, son dueñas de los datos y aprueban las correcciones.
Qué hace la IA
- Perfila los datos y propone reglas de calidad a partir de los patrones que encuentra.
- Detecta anomalías de volumen, distribución y esquema que las reglas fijas no ven.
- Encuentra y clasifica datos personales y sensibles en tablas y pipelines.
- Empareja registros duplicados y sugiere valores normalizados para nombres, direcciones y códigos.
- Traza el linaje para que cada control fallido apunte a su origen y a los informes y modelos afectados.
Qué sigue siendo de las personas
- Definir qué son datos buenos para cada uso: reglas, umbrales y niveles de servicio.
- Ser dueños de cada conjunto de datos y arreglar los problemas en el sistema de origen, no solo después.
- Aprobar fusiones, correcciones y políticas de enmascarado que cambian los datos.
- Decidir qué datos pueden entrenar o alimentar a la IA, según el consentimiento y la normativa.
Cómo ponerlo en marcha
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Elige los datos que importan
Parte de los informes, modelos y procesos donde los datos malos hacen más daño. Haz la lista de conjuntos de datos que hay detrás, quién es dueño de cada uno y qué esperan sus usuarios en frescura, completitud y exactitud.
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Perfila y encuentra los huecos
Lanza un perfilado automático para ver nulos, duplicados, valores raros y problemas de formato, y clasifica las columnas sensibles. Comparte el resultado con los responsables para que el punto de partida se acuerde, no se imponga.
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Escribe los controles como código
Convierte lo acordado en controles que corren dentro de los pipelines, versionados como cualquier otro código. Deja que la IA proponga reglas a partir del perfilado y que los responsables las acepten o las ajusten.
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Captura el linaje por columna
Recoge el linaje desde los propios pipelines, con un estándar abierto si se puede, para seguir cada columna desde el origen hasta el panel o el modelo. Así, cuando falla un control, sabes la causa y a quién afecta.
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Avisa al responsable y arregla en origen
Manda cada fallo al dueño del dato con contexto y una propuesta de arreglo, y frena los datos malos antes de que lleguen a sus usuarios cuando el impacto es alto. Sigue los problemas repetidos hasta el sistema o proceso que los crea.
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Amplía por dominios e informa
Suma dominios de uno en uno y publica el estado de calidad donde trabajan los analistas. Saca los informes de linaje, calidad y consentimiento para auditoría de los mismos metadatos.
Qué necesitas
- Acceso al data warehouse, al data lake y a los pipelines donde viven los datos.
- Responsables y custodios con nombre para los conjuntos de datos críticos.
- Un glosario de negocio o, al menos, definiciones acordadas de los campos clave.
- Un sitio donde correr controles dentro de los pipelines y un canal de alertas que los responsables lean.
- Criterio de protección de datos sobre datos personales, consentimiento y conservación.
Cuándo no compensa
- Datos que nadie usa para decidir: mejor borrarlos o archivarlos.
- Cuando nadie se va a hacer cargo de los datos: controles sin dueño solo generan alertas que nadie lee.
- Migraciones puntuales, donde una limpieza manual sale más barata que montar una capa permanente.
Riesgos y cómo controlarlos
- Fatiga de alertas: demasiados controles y avisos de anomalías ruidosos; empieza por los datos críticos y ajusta umbrales con los responsables.
- Arreglos automáticos que estropean datos: deja las correcciones propuestas bajo aprobación y registra cada cambio.
- Enmascarado en unos pipelines y no en otros: aplica las políticas de datos personales al ingerir y al servir, y compruébalas con el linaje.
- Arreglar el síntoma al final de la cadena: sigue los problemas repetidos hasta el sistema de origen y su responsable.
- IA construida sobre datos inadecuados: en sistemas de IA de alto riesgo, el AI Act fija requisitos de gobierno de los datos de entrenamiento, validación y prueba; cuenta con tu equipo legal.
Cómo lo hace Thinkia
Empezamos por inventariar los datos críticos, los huecos de linaje, la exposición de datos personales y lo que exige el regulador. Después definimos con tus equipos de datos, IA y riesgos los niveles de servicio de calidad, el alcance del linaje, el modelo de consentimiento y el mapa de responsables.
Instrumentamos los pipelines, poblamos el catálogo, activamos la aplicación de políticas y entregamos un primer informe listo para auditoría, como una capa que se conecta a tu data warehouse, tu data lake y tus herramientas de BI. Luego la cobertura crece por dominios y pasa a tu equipo de gobierno del dato.
La solución de Thinkia detrás de esta guía
- Calidad, linaje y gobernanza del datoLa gobernanza que la IA realmente necesita
- Modernización del data warehouseWarehouse moderno, velocidad moderna
Productos de Thinkia implicados
Preguntas frecuentes
¿Cómo puede la IA mejorar la calidad de los datos?
Perfilando los datos y proponiendo reglas, detectando anomalías que las reglas fijas no ven, emparejando duplicados, clasificando campos sensibles y sugiriendo correcciones. Las reglas, la propiedad y la aprobación de cambios siguen en manos de personas.
¿Qué dimensiones tiene la calidad del dato?
Las habituales son exactitud, completitud, coherencia, actualidad o frescura, validez y unicidad. Cuáles importan, y cuánto, depende del uso que se dé a los datos.
¿Qué es el linaje de datos y para qué sirve?
El linaje registra de dónde vienen los datos, cómo se transforman y a dónde van. Sirve para encontrar la causa de un problema de calidad, ver qué informes y modelos toca y responder a preguntas de auditoría.
¿Hay que arreglar los datos antes de empezar con IA?
No todos. Arregla los datos de los que depende el primer caso de uso y pon controles para que sigan bien. Esperar a tener todos los datos limpios suele significar no empezar nunca.
¿Ayuda a cumplir el AI Act?
Ayuda a tener evidencia sobre el origen, la calidad y el tratamiento de datos personales, que el reglamento pide en los sistemas de alto riesgo. Si esas obligaciones te aplican depende del sistema; revísalo con tu equipo legal.
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