ISO 5259 establece un marco para evaluar y mejorar la calidad de los datos a lo largo de las distintas fases de su ciclo de vida, lo cual es crucial para obtener resultados fiables en sistemas de IA basados en datos (data-driven approaches) como el aprendizaje automático (Machine Learning – ML).
Los datos de alta calidad son esenciales en los sistemas de inteligencia artificial (IA) ya que afectan directamente en su rendimiento, exactitud y confiabilidad.
¿Por qué es importante ISO 5259?
ISO 5259 es un estándar crucial para cualquier organización, ya que aborda la necesidad fundamental de tener datos de alta calidad en una era dominada por la toma de decisiones basada en datos y soportada por sistemas de IA.
A medida que los datos se convierten en la materia prima de la analítica y el aprendizaje automático, garantizar su calidad repercute directamente en la precisión y fiabilidad de los resultados ofrecidos por los modelos analíticos y los sistemas de ML.
Esta norma dota a las organizaciones de las herramientas y los métodos necesarios para evaluar, gestionar y mejorar la calidad de los datos, garantizando que los datos utilizados son adecuados para el fin previsto.
Además, proporciona un lenguaje común y un conjunto de prácticas que facilitan la gestión eficaz de la calidad de los datos, crucial para lograr resultados analíticos coherentes y fiables.
Principios clave de ISO 5259:
- Exactitud de los resultados – Los datos de calidad permiten que los modelos de IA hagan predicciones más precisas.
- Reducción de sesgos – Los datos de baja calidad pueden introducir sesgos en los modelos, llevando a decisiones injustas o incorrectas.
- Mejor generalización – Con datos diversos y representativos, la IA puede generalizar mejor a nuevos escenarios.
- Eficiencia en el entrenamiento – Los datos de calidad reducen el tiempo y los recursos computacionales necesarios para entrenar modelos, evitando procesamiento innecesario.
- Evitar la propagación de errores – Con datos de entrada erróneos o inconsistentes los modelos aprenden patrones incorrectos.
- Mejor experiencia de usuario – Los sistemas de IA bien entrenados con datos de calidad ofrecen mejores interacciones y resultados más útiles para los usuarios.
Beneficios de la certificación
- Garantizar la Calidad y Confiabilidad de los Datos. Demuestra el compromiso de su empresa con la gestión de datos de calidad, asegurando que la información utilizada en sistemas de IA sea precisa, consistente y confiable.
- Reducir Sesgos y Asegurar un Uso Ético de los Datos. Facilita la identificación y mitigación de sesgos en los datos, promoviendo el desarrollo de modelos de IA más justos, transparentes y alineados con principios éticos.
- Cumplir con Regulaciones y Normativas. Apoya el cumplimiento de marcos regulatorios relacionados con la privacidad y gobernanza de datos, ayudando a evitar riesgos legales y mejorando la transparencia.
- Impulsar la Innovación y la Sostenibilidad. Contribuye al desarrollo de soluciones de IA responsables, alineadas con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), fomentando el uso ético y sostenible de la tecnología.
Requisitos y procesos clave
La evaluación de la Calidad de Datos de sistemas de IA se realiza teniendo en cuenta las siguientes Características de calidad definidas en ISO 5259:
- Exactitud: Los datos tienen atributos que representan correctamente el verdadero valor del atributo deseado de un concepto o evento en un contexto especificado.
- Completitud: Los datos asociados con una entidad tienen valores para todos los atributos necesarios para la representación de la entidad.
- Consistencia: Los datos están libres de contradicción y son coherentes con el resto de datos de su contexto de uso determinado.
- Credibilidad: Los datos tienen atributos que se consideran ciertos y creíbles para los usuarios.
- Actualidad: Los datos tienen atributos con valores actualmente válidos para su contexto de uso determinado.
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