La inteligencia artificial (IA) promete transformar industrias completas, pero su éxito está ligado a la calidad y gestión de los datos que emplea. Un reto crucial es garantizar una recolección precisa, limpia y sin sesgos, ya que la IA podría replicar los prejuicios presentes en los equipos humanos que la administran.
Si no se gestionan adecuadamente, los sistemas de IA pueden arrojar resultados inexactos o discriminatorios, lo que podría tener consecuencias graves en áreas como empleo, justicia o salud, entre otros sectores donde la IA está adquiriendo relevancia. Por ello, la estandarización de datos es clave para garantizar que los modelos sean eficientes y éticos.
El reto no es solo recolectar grandes volúmenes de información, sino asegurar que estos sean coherentes, organizados y libres de errores. Según McKinsey & Company, los datos de baja calidad perpetúan los sesgos históricos, afectando decisiones en diversas áreas.
La estandarización de la información debe incluir procesos rigurosos de limpieza y validación, asegurando que los datos sean consistentes y aplicables en distintos contextos.
Es esencial también abordar los aspectos éticos en el uso de la IA. Solo el 21% de las organizaciones que utilizan IA cuentan con políticas claras para gestionar datos, según McKinsey & Company, lo que resalta la urgente necesidad de fortalecer la regulación. Sin embargo, en este último aspecto es fundamental ser cuidadosos: pues se debe evitar que las normativas frenen el desarrollo tecnológico, y al mismo tiempo impedir que se vulneren información o se sesguen los datos.
Gobiernos y empresas deben colaborar para establecer normas que fomenten la transparencia, protejan la privacidad y promuevan la equidad, evitando que la IA perpetúe desigualdades o vulnere derechos fundamentales.
No se trata únicamente de generar datos, sino de garantizar que estos sean accesibles, comparables y de alta calidad. La estandarización mejorará la toma de decisiones basadas en IA y facilitará su adopción en múltiples sectores.
Si avanzamos hacia la estandarización y regulamos adecuadamente, podremos superar los retos en la obtención de datos para la IA y liberar su verdadero potencial transformador, asegurando que su impacto sea positivo para la sociedad.
*Secretario TIC del Atlántico
