Entrenar bien a la IA: por qué los datos que usamos importan

No todo depende de algoritmos: el secreto está en la calidad de la información y en la mirada humana que interpreta a la IA.  

La inteligencia artificial se volvió sinónimo de eficiencia y velocidad. Automatizar procesos y ofrecer respuestas rápidas se convirtió en un objetivo fundamental para muchas empresas.  

Según la “Encuesta Global de IA 2025” de McKinsey, el 88% de las compañías ya utiliza IA en al menos una función de negocio, pero solo unas pocas logran escalar sus proyectos y ver resultados concretos. Esto demuestra que tener la tecnología no alcanza. 

Cuando los resultados no cumplen con lo esperado, el problema casi siempre no está en la tecnología, sino en los datos con los que se entrena la IA.  

“Me tocó ver sistemas conversacionales donde la información estaba disponible, pero agrupada sin un criterio claro que reflejara la realidad del usuario”, explicó Tomás D’Aureli, AI Engineer at Ingenia, en diálogo con POST. “Datos similares con nombres distintos o mal organizados hacían que el agente no pudiera ubicarse y terminara dando vueltas sin llegar a una respuesta concreta”, ejemplificó el especialista. 

La calidad de los datos importa más que la cantidad

Muchos proyectos de inteligencia artificial avanzan con la información que la empresa ya tiene, sin detenerse a analizarlos. En esos casos, el riesgo es que la IA reproduzca errores o limitaciones existentes. 

“Si los datos no reflejan la realidad que la IA debe interpretar, el desempeño se ve afectado directamente”, afirmó D’Aureli. Además, advirtió: “Antes de confiar resultados importantes a un sistema de IA, es clave preguntarse para qué se van a usar estos, y qué decisiones impactarán. Sin ese análisis previo, la IA solo va a amplificar los problemas existentes”.  

Por otro lado, así lo resumió Alan Daitch, divulgador de IA y tecnología en redes sociales como Instagram y YouTube, en conversación con POST: “La ‘magia’ no existe. Un modelo hace exactamente lo que su información le permite”.   

“Si lo alimentás con información clara, variada y bien etiquetada, aprende patrones útiles. Si lo entrenás con datos incompletos o mal armados, va a repetir esos mismos límites. La IA es como un espejo: te devuelve, amplificado, lo que le diste”, explicó el creador de contenido.  

En esta misma línea, el “Informe del índice de IA 2025” de Stanford refuerza la idea de que el éxito de la IA depende tanto de la preparación de los datos como de la estrategia para gestionarlos y mantenerlos actualizados. 

Cuando los datos quedan desactualizados

Otro desafío frecuente es que los datos con los que se entrena un modelo ya no representen la realidad actual. Los mercados, las empresas y los hábitos de las personas cambian constantemente, y la IA que aprende del pasado puede quedarse desalineada con el presente. 

“Esto no significa que la IA funcione mal de forma evidente”, aclaró D’Aureli. “Pero sí empieza a dar respuestas que antes eran útiles y hoy ya no lo son, o decisiones que no reflejan cómo funcionan los procesos o los hábitos actuales”, comentó.  

Para mitigar este desfasaje, se puede brindar al modelo herramientas de actualización, como consultas a bases de datos en tiempo real. Aun así, la clave sigue siendo mantener los datos cuidados y revisarlos constantemente. 

En procesos importantes, donde una respuesta incorrecta puede tener consecuencias reales, esta actualización es aún más vital. “Más que entrenar la IA una sola vez, hay que entenderla como algo vivo”, enfatizó el software developer de Ingenia. “Necesita datos actualizados y revisiones constantes para seguir siendo confiable”, agregó.  

Evitar sesgos y errores: el papel del factor humano

A pesar de la automatización, “la intervención humana sigue siendo indispensable para validar resultados, interpretar contextos y decidir cuándo una respuesta es confiable”, de acuerdo a D’Aureli. La IA puede procesar grandes volúmenes de información, pero no puede reemplazar la interpretación del contexto ni detectar inconsistencias por sí sola. 

Un enfoque clave es el llamado human in the loop, donde las personas participan en momentos importantes del proceso. “Más que reemplazar a las personas, la IA funciona mejor cuando complementa y potencia su criterio”, sostuvo el experto.  

Por su parte, Daitch agregó que esto también es vital para evitar sesgos. “Si armás un sistema de selección laboral con datos históricos que muestran que siempre se contrataron varones, el modelo va a recomendar varones. O si entrenás un detector de piel con fotos mayoritariamente de personas blancas, fallará en pieles oscuras. No es mala intención de la IA: es descuido de los datos”, explicó el divulgador.  

Cómo identificar datos confiables y útiles

Antes de entrenar un modelo, las empresas deben preguntarse:  

• ¿De dónde vienen los datos?  

• ¿Quién los generó? 

• ¿Con qué objetivo?  

• ¿Qué quedó afuera?  

Daitch sugirió también enfocarse en la diversidad, no solo en el volumen. Un dataset enorme, pero mal curado, es menos valioso que uno más pequeño y de calidad. También recomendó asegurarse de que los datos estén actualizados y probarlos con casos límite antes de entrenar. “Si el dataset no resiste un par de tests simples, no sirve”, advirtió. 

El proceso de entrenamiento requiere trabajo en varias etapas: 

• Antes: hay que curar los datos con detalle, revisando cada elemento.  

• Durante: monitorear el entrenamiento y medir métricas de equidad.  

• Después: realizar pruebas de estrés para casos extremos o inputs atípicos.  

“La IA no va a razonar si algo ‘tiene sentido’: si lo vio en los datos, lo va a repetir. Por eso el filtro humano es indelegable”, concluyó el divulgador de IA y tecnología. 

Buenas prácticas para entrenar IA de manera efectiva

1. Definir objetivos claros: hay que saber qué problema se quiere resolver. 
2. Revisar la calidad y coherencia de los datos: asegurarse de que reflejen la realidad que la IA debe interpretar. 
3. Actualizar constantemente la información: la IA que aprende del pasado necesita que los datos evolucionen con la realidad. 
4. Incluir la supervisión humana: validar resultados, interpretar contextos y corregir sesgos es fundamental. 
5. Probar escenarios extremos: anticipar casos atípicos o problemáticos antes de confiar en los resultados. 

La IA como aliada, no sustituta

La clave para que la inteligencia artificial sea efectiva está la calidad de la información y en la colaboración con las personas. “Cuando los datos son claros, completos y relevantes, la IA puede acelerar procesos, generar insights valiosos y complementar la toma de decisiones humanas”, sostuvo D’Aureli. 

Por su lado, Daitch lo resumió de forma simple: “Un buen modelo no hace magia, hace lo que los datos le permiten. La diferencia la hace la preparación: curar los datos, monitorear resultados y aplicar criterio humano”. 

Más que una herramienta autónoma, la IA debe verse como un socio estratégico que amplifica la capacidad humana y permite tomar decisiones más informadas y precisas.