La llegada de la IA generativa no hace menos importante la calidad del dato. En realidad, la vuelve todavia mas critica.
La regla sigue siendo la misma
Si entra mal dato, salen malos resultados. Los errores, sesgos o inconsistencias del dato real pueden reproducirse en modelos, segmentaciones o datos sinteticos.
Donde se nota mas
- targeting de clientes;
- deteccion de fraude;
- innovacion de producto;
- analitica y prediccion;
- generacion de datasets sinteticos fiables.
Que hace falta
- profiling y limpieza de datos;
- validacion de representatividad;
- supervision humana;
- procesos estables de gobierno y control.
Conclusiones
La IA generativa abre oportunidades nuevas, pero no sustituye los fundamentos de datos. Si la base no es buena, la sofisticacion del modelo no arregla el problema; a veces solo lo amplifica.