10 preguntas para auditar tus datos antes de usar IA

Antes de conectar un modelo de IA a los datos de tu empresa, vale la pena hacer una revisión rápida. Esta es la lista que uso como punto de partida en mis auditorías de datos. No necesitas herramientas especiales: con una hoja de cálculo y acceso a tus fuentes puedes responder la mayoría.

Fuentes y responsables

1. ¿Sabes dónde vive cada dato? Haz un inventario simple: sistema, tabla u hoja, quién la alimenta y cada cuánto se actualiza. Si un dato vive en tres lugares, ya encontraste tu primer riesgo.

2. ¿Hay una persona responsable de cada fuente? Un dato sin dueño es un dato que nadie corrige. No hace falta un comité: basta con un nombre por fuente.

3. ¿Cuál es la fuente de verdad cuando dos sistemas no coinciden? Si la respuesta es "depende de a quién le preguntes", la IA heredará esa ambigüedad.

Calidad

4. ¿Qué porcentaje de registros tiene campos clave vacíos? Email, identificación, fecha, monto: los campos que tu caso de uso necesita sí o sí.

5. ¿Tienes duplicados? Clientes repetidos con pequeñas variaciones ("Comercial ABC" y "Comercial A.B.C.") son de los problemas más comunes.

6. ¿Los formatos son consistentes? Fechas, monedas, mayúsculas, códigos de producto. Un mismo dato con cinco formatos rompe cualquier automatización.

Una consulta como esta te da una primera foto de completitud y duplicados en una tabla de clientes:

-- Completitud y duplicados en la tabla de clientes
SELECT
  COUNT(*)                                              AS total_registros,
  ROUND(100.0 * COUNT(email) / COUNT(*), 1)             AS pct_con_email,
  ROUND(100.0 * COUNT(documento) / COUNT(*), 1)         AS pct_con_documento,
  COUNT(*) - COUNT(DISTINCT LOWER(TRIM(email)))         AS emails_duplicados
FROM clientes;

Procesos

7. ¿Cuánto trabajo manual hay entre la fuente y el reporte? Cada copiar y pegar es un punto de error y una oportunidad de automatización.

8. ¿Está documentado cómo se calculan tus indicadores principales? Si "cliente activo" significa algo distinto en ventas y en finanzas, defínelo antes de pedirle a una IA que lo use.

Seguridad y uso

9. ¿Sabes qué datos son sensibles? Datos personales, financieros o de salud requieren reglas claras antes de enviarse a cualquier servicio de IA externo.

10. ¿Tienes definido qué problema resolverá la IA y cómo lo medirás? Horas ahorradas, errores evitados, tiempo de respuesta. Sin una métrica, no hay forma de saber si el proyecto funcionó.

¿Y ahora qué?

Si respondiste "no" o "no sé" a más de tres preguntas, no es una mala noticia: es tu hoja de ruta. Ese es exactamente el enfoque que explico en primero los datos, después la IA.

Si prefieres hacer esta revisión acompañado, en una consultoría inicial de 30 minutos revisamos tu caso y te digo con honestidad por dónde empezar.