La calidad de datos es un proceso clave para cualquier actividad. Desde los procesos de toma de decisiones empresariales, hasta las innovaciones tecnológicas como el aprendizaje automatizado o la inteligencia artificial, necesitan aplicar estrategias de data quality para garantizar un funcionamiento fiable y acertado.
A continuación conocerás un poco más sobre la relación que existe entre el data quality y el Machine Learning y por qué la Inteligencia Artificial no podría existir sin datos de calidad.
El Machine Learning y el Data Quality
Para comprender de forma adecuada la relación entre el machine learning y el data quality veamos antes algunas definiciones importantes.
El data quality es un proceso que se encarga de medir el nivel de cumplimiento o idoneidad de un conjunto de datos con respecto al propósito para el que está destinado. El nivel de calidad de datos se determina por diversos factores relacionados con la exactitud, integridad, confiabilidad, relevancia y actualización de los mismos.
Mientras que el Machine Learning es un proceso que utiliza técnicas estadísticas sobre conjuntos de datos para entrenar algoritmos de forma que, efectivamente, aprendan una tarea o un conjunto de tareas. El aprendizaje automatizado tiene la capacidad de improvisar su pensamiento lógico a medida que gana experiencia o realiza “prácticas” con conjuntos de datos. En la actualidad el Machine Learning tiene una alta relevancia en nuestras actividades diarias ya que lo podemos encontrar en herramientas complejas para nuestras empresas o aprovechar su uso diario en aplicaciones de redes sociales, buscadores o plataformas de contenido.
La vinculación entre ambos procesos es realmente profunda. Los algoritmos de machine learning aprenden con los datos que ingresamos a las bases de datos. Explicado en términos simples, si nuestros datos son de baja calidad, los resultados del aprendizaje serán pobres, en cambio, si los datos son de alta calidad, cumpliendo con todos los criterios de exactitud, confiabilidad y relevancia, el aprendizaje será positivo. La calidad de datos en este caso tiene que poder mitigar al máximo los sesgos dentro de la información, de forma que los resultados del entrenamiento del algoritmo no se encuentren viciados.
El rol del Data Quality en la Inteligencia Artificial
La Inteligencia Artificial es un proceso complejo y maravilloso que mediante la combinación de diferentes algoritmos busca crear sistemas o programas que permitan a una máquina simular procesos cognitivos del ser humano. Esta emulación de funciones de pensamiento humano le permite a las máquinas interactuar con las personas. Al depender de elementos de alta complejidad, necesita para su correcto funcionamiento un alto nivel de exactitud de datos. Para poder tener inteligencia artificial, necesitamos tener calidad de datos y son muchas las razones.
Al evitar los sesgos relativos a los datos, podemos asegurar un funcionamiento más inclusivo de los sistemas de inteligencia artificial. Los sistemas recogen datos del pasado para predecir el futuro basandose en la probabilida, por lo que es fundamental que estos datos no cuenten con desviaciones o tendencias influenciadas por factores subjetivos.
De cara al futuro y a la evolución de la IA, la calidad de datos se hace imprescindible. Cuanto más evolucione la inteligencia artificial, sus decisiones serán más complejas y profundas, por lo tanto, si los datos con los que los algoritmos están siendo entrenados son de calidad, podremos disfrutar de unos altos niveles de confiabilidad en las recomendaciones y decisiones que emanen desde los sistemas de IA. Los desarrollos de IA, al contar con calidad de datos, también logran en su mayoría que estos sistemas cumplan con las normativas relacionadas con protección de datos y a incrementar los niveles de transparencia en su funcionamiento.
Por tanto, los procesos de calidad de datos son el punto de partida del buen funcionamiento de los procesos de aprendizaje automatizado y de inteligencia artificial. De no contar con datos que cumplan con criterios de calidad, sería imposible poder obtener un funcionamiento óptimo de las herramientas que dependen de estas tecnologías.
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