En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) Generativa ha pasado de ser una tecnología emergente a convertirse en un pilar clave en muchos sectores. En una reciente entrevista con Muy Computer Pro, Sergio Rodriguez de Guzmnán, CTO de PUE, habla sobre cómo el uso de esta tecnología sirve para ofrecer soluciones a medida a empresas.
Sin embargo, uno de los mayores desafíos que enfrenta esta tecnología son las conocidas «alucinaciones», donde los modelos de IA generan respuestas que, aunque parecen coherentes, son incorrectas o inexactas. Este problema está estrechamente relacionado con la calidad de los datos utilizados en los modelos de IA.
¿Qué son las alucinaciones en la IA generativa?
Las alucinaciones ocurren cuando un modelo de IA, al generar contenido o realizar predicciones, se desvía de la realidad y presenta información falsa o sin sentido. Esto puede suceder porque la IA aprende de los datos que se le proporcionan; si esos datos están sesgados, desactualizados o mal etiquetados, la IA internaliza esas imperfecciones y las refleja en sus resultados.
En sectores críticos como el financiero, la sanidad o la atención al cliente, las alucinaciones pueden tener consecuencias graves, desde la pérdida de confianza del usuario hasta decisiones empresariales basadas en información incorrecta. Por eso, garantizar la calidad de los datos es fundamental para prevenir este tipo de errores.
La calidad de los datos: la primera línea de defensa contra las alucinaciones de IA
La gestión de datos es fundamental para evitar que las alucinaciones de la IA generativa afecten a los proyectos empresariales. La IA depende de enormes volúmenes de datos para aprender y generar contenido. Si esos datos contienen sesgos, errores o duplicaciones, el modelo se ve afectado negativamente. Una estrategia de datos efectiva se enfoca en asegurar que la información con la que trabaja la IA sea:
Precisa: Los datos deben estar actualizados y bien documentados para que el modelo no genere información obsoleta o incorrecta.
Diversa: La variedad en los datos es clave para evitar que el modelo se sesgue hacia una única perspectiva.
Etiquetada correctamente: Una clasificación adecuada de los datos ayuda al modelo a interpretar correctamente la información.
Estrategias para asegurar la calidad de los datos
Una buena estrategia de datos no solo previene alucinaciones, sino que también mejora la capacidad de la IA para generar respuestas veraces y útiles. Esto es crucial en sectores como la tecnología o los servicios financieros, donde una pequeña imprecisión puede traducirse en pérdidas económicas o en una mala experiencia para el cliente.
Para prevenir alucinaciones, las empresas deben adoptar prácticas clave en su estrategia de datos.
- Auditorías regulares: Revisar continuamente los conjuntos de datos para identificar posibles errores, duplicaciones o información desactualizada.
- Procesos de limpieza de datos: Implementar herramientas de preprocesamiento de datos que identifiquen y eliminen cualquier información atípica o incorrecta antes de que llegue al modelo de IA.
- Validación cruzada: Utilizar datos de prueba independientes para garantizar que el modelo siga generando respuestas precisas y fiables.
A medida que la IA generativa se convierte en una herramienta indispensable para las empresas, la correcta gestión de los datos será la clave del éxito. Las empresas que inviertan en infraestructura y estrategias de datos sólidas no solo evitarán las alucinaciones, sino que optimizarán sus procesos, mejorarán la precisión de sus modelos y ofrecerán experiencias más personalizadas y precisas a sus clientes.
Un ejemplo tangible de cómo la correcta gestión de datos puede transformar un negocio lo encontramos en Santalucía, una de las principales aseguradoras en España. Con la colaboración de PUE, Santalucía implementó una solución basada en IA generativa para reducir el tiempo de consulta de los agentes en la atención al cliente en un 85%, pasando de 90 segundos a solo 13.
PUE, con su experiencia en la gestión de Datalakes y su enfoque en DataQuality, sigue siendo un referente en ayudar a las empresas a navegar los desafíos de la IA generativa, asegurando que cada paso esté bien fundamentado en datos confiables.
