Cuando hablamos de calidad de datos, solemos pensar en algo técnico o lejano. Pero a veces, el problema te explota en la cara… y hasta te hace reír.

Hace unos años, trabajando con datos de un chatbot, me encontré con esta joya:

• Nombre: Juan
• Edad: 25
• Sexo: Mucho

Primero me reí, claro. Después me preocupé. ¿Cuántos datos más como ese había? ¿Cómo afecta eso a cualquier análisis o modelo de IA que dependa de esa base?

En un mundo cada vez más atravesado por la inteligencia artificial, la calidad de los datos que usamos no es un detalle técnico: es el primer paso para obtener buenos resultados.

Errores de origen: diseño vs. uso

Con el tiempo entendí que los errores suelen venir de dos lados:

• Errores de diseño ➔ como en el chatbot, que permitía escribir cualquier cosa en el campo «sexo».
• Errores de uso ➔ como cuando en una panadería siempre cargan las ventas con el mismo código de producto o cliente.

En ambos casos, terminamos con datos inútiles para cualquier análisis. Y peor: nos llevan a conclusiones equivocadas.

¿Qué pasa si la IA aprende de datos sucios?

Volviendo al ejemplo de la panadería, si todos los productos registrados son «pan de masa madre», el algoritmo solo te recomendará hacer más de eso. Pero no porque se venda más, sino porque es el único dato que le diste.

📊 Dato: Según Harvard Business Review, los científicos de datos dedican hasta el 80% de su tiempo a limpiar y preparar datos antes de poder analizarlos o entrenar modelos.

Checklist: Los errores de datos más comunes (y cómo prevenirlos)

✅ Datos duplicados: arruinan cualquier análisis.
✅ Inconsistencias: «Juan» vs «JUAN», y de ahí al caos hay un paso.
✅ Campos incompletos: ¿Alguna vez te olvidaste de pedir el email?
✅ Datos obsoletos: toma decisiones con información vieja y vas directo al fracaso.
✅ Errores tipográficos: el clásico «pan de msasa madre».
✅ Outliers: edades de 150 años o ventas de -10 productos.
✅ Problemas de codificación: esos caracteres raros que rompen reportes.

¿Cómo mejorar la calidad de tus datos?

• Define qué campos deben ser controlados (listas desplegables, formatos).
• Valida la información en el momento de carga.
• Haz auditorías y limpieza de base periódica.
• Capacita a tu equipo: la calidad empieza en quien carga los datos.

En SMS Sudamérica ayudamos a empresas a transformar datos sucios en decisiones inteligentes. Nos encanta hacer las preguntas que quizás todavía no te hiciste.

¿Quieres sacarle jugo a tus datos? Escribenos y agendamos una reunión.

Nota por: Lautaro Cantar