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Preparar datos empresariales para procesos con IA
La automatización funciona peor cuando las fuentes son contradictorias o no están autorizadas. La preparación de datos debe comenzar por su uso legítimo y su calidad.
Inventariar fuentes
Identifica sistemas, propietarios, formatos y ciclos de actualización. Evita unir bases de datos sin conocer las reglas de acceso. Registra qué información necesita cada tarea y para qué resultado.
Reducir y proteger
Recoge la menor cantidad posible de datos personales. Separa pruebas de producción y limita el acceso por función. No uses secretos ni expedientes reales en demostraciones sin controles adecuados.
Comprobar consistencia
Prueba campos vacíos, duplicados, fechas incoherentes y documentos desactualizados. Cuando dos fuentes discrepen, define un procedimiento de aclaración, no una elección silenciosa hecha por la IA.
Mantener gobierno
Asigna responsables de la calidad, revisión periódica y retirada de permisos. Documenta cómo corregir información y cómo se gestionan solicitudes de acceso o supresión donde correspondan.
Ejemplo práctico: ordenar una base de procedimientos de servicio
Si la documentación interna mezcla instrucciones vigentes con procedimientos obsoletos, una búsqueda asistida por IA puede producir respuestas equivocadas. Preparar bien las fuentes es una decisión de gobierno de datos, no solo de formato.
- Identificar la versión válida: Asignar responsable, fecha de vigencia y estado a cada procedimiento. Retirar archivos duplicados o marcados como borrador de los resultados destinados a usuarios finales.
- Respetar el acceso por función: Comprobar que cada usuario solo puede consultar documentos autorizados. Para ensayos, emplear datos sintéticos y no copiar historiales completos de clientes.
- Establecer mantenimiento y corrección: Designar un canal para comunicar respuestas desactualizadas, revisar permisos y eliminar documentos retirados. Conservar evidencias mínimas de los cambios realizados.