Top 10 Reasons AI Projects Fail #3: Garbage In, Garbage Out
November 28, 2025 | 4 Minuto(s) de lectura
Todos los proyectos de IA empiezan con una promesa: mejores conocimientos, predicciones más rápidas y automatización más inteligente. Pero cuando los datos que alimentan esos sistemas son defectuosos, la promesa se desvanece. A menudo, los equipos asumen que el modelado avanzado puede compensar las entradas desordenadas, por lo que dedican semanas a la limpieza manual y a la búsqueda de características en lugar de solucionar el problema de raíz.
En esta parte de nuestro Razones principales del fracaso de los proyectos de IA serieexaminamos por qué "basura dentro, basura fuera" sigue siendo una de las trampas más persistentes y cómo diseñar su canal para detectar y detener los datos erróneos antes de que descarrilen su iniciativa.
Por qué los malos datos rompen la buena IA
Los sistemas de IA amplifican los datos de los que aprenden. Si esos datos están incompletos o sesgados, el modelo ofrece con confianza respuestas erróneas más rápidamente y a mayor escala.
Devlin Liles, CCO, Improving
La mala calidad de los datos no sólo reduce la precisión, sino que mina la confianza. Una vez que los usuarios de negocio ven resultados inconsistentes o sesgados, la adopción cae, y recuperar la confianza es mucho más difícil que construirla.
Por qué ocurre esto
La mayoría de los equipos de IA subestiman la complejidad de los ecosistemas de datos empresariales. Lo que parece utilizable de forma aislada puede ser incoherente, carecer de contexto o quedar obsoleto una vez integrado.
Linaje incompleto. Los equipos no pueden rastrear las fuentes de datos o las transformaciones hasta los sistemas de origen.
Ciclos de actualización incoherentes. Los conjuntos de datos van a la zaga de los cambios del mundo real, lo que produce predicciones obsoletas.
Sesgo en la recopilación o el etiquetado. Los modelos reflejan el sesgo humano o de proceso incrustado en los datos.
Limpieza reactiva. Los equipos confían en las correcciones manuales en lugar de imponer la calidad.
Cuando se descubren estos problemas, el proyecto ya ha invertido mucho en una base defectuosa.
Cómo evitar este fallo
Una IA fiable empieza mucho antes de la modelización. La calidad de los datos debe medirse, supervisarse y aplicarse con el mismo rigor que la calidad del código.
Realice una evaluación de la preparación de los datos. Evalúe la cobertura, la puntualidad, la coherencia, el linaje y el sesgo antes de comprometerse con el alcance. Averigüe si los datos están listos para la IA o si es necesario corregirlos antes.
Establezca contratos de datos. Defina esquemas, rangos aceptables y cadencias de actualización para que los sistemas ascendentes no puedan romper silenciosamente los modelos descendentes.
Automatice las puertas de calidad en CI/CD. Integre pruebas que detecten la falta de datos, datos obsoletos o datos fuera de rango, para que las entradas erróneas fallen rápidamente.
Aplique técnicas de mitigación para datos débiles. Si el conjunto de datos no es lo suficientemente fiable para la predicción pura, utilice la generación aumentada por recuperación (RAG), la citación de fuentes o los casos de uso restringidos para limitar la exposición.
Red-Team de sus datos y mensajes. Realice pruebas estructuradas de sesgo y alucinación desde el principio. Ponga en tela de juicio las suposiciones con preguntas contradictorias y comparaciones de referencia.
Itere con precisión. En un proyecto de Improving, una aplicación de previsión de piezas tenía problemas con las lagunas de datos de los proveedores. Al reducir el alcance a SKU con al menos 18 meses de historial y enriquecer los datos a través de una API de proveedor, la precisión mejoró drásticamente y la confianza aumentó.
Un enfoque disciplinado de la calidad de los datos transforma la IA de frágil a fiable.
Puntos clave
La calidad de los datos no es algo glamuroso, pero es la columna vertebral del éxito de cualquier iniciativa de IA. Sin ella, incluso los modelos de primera clase engañarán con convicción.
Realice evaluaciones de preparación antes de empezar a modelar.
Haga que las puertas de calidad formen parte de la integración continua.
Formalice los contratos de datos y el seguimiento del linaje.
Utilice pruebas RAG y de sesgo cuando no se disponga de datos perfectos.
Genere confianza midiendo continuamente la precisión y el sesgo.
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Una gran IA comienza con grandes datos. Para fortalecer sus cimientos:
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