Si parece un problema de alucinaciones de IA y suena como un problema de alucinaciones de IA, probablemente sea un problema de higiene de datos.
Este año asistí a docenas de demostraciones en las que los líderes de marketing me muestran su nuevo y brillante agente de IA, le hacen una pregunta básica y lo observan con confianza escupir información obsoleta, conflictiva o completamente incorrecta.
La reacción inmediata es culpar a la IA: «Oh, lo siento, la IA tuvo alucinaciones. Probemos algo diferente».
Pero, ¿fue realmente la IA la que estaba alucinando?
No dispares al mensajero, como dice el refrán. Si bien la IA es el mensajero que le trae lo que parecen datos inexactos o alucinaciones, en realidad está enviando un mensaje más profundo: sus datos son un desastre.
La IA simplemente te refleja ese desastre a escala.
La crisis de datos que se esconde detrás de las “alucinaciones de la IA”
Un estudio de Adverity encontró que el 45% de los datos de marketing son inexactos.
Casi la mitad de los datos que alimentan sus sistemas de inteligencia artificial, sus paneles de informes y sus decisiones estratégicas son incorrectos. Y nos preguntamos por qué los agentes de IA dan respuestas vagas, se contradicen o publican mensajes que nadie ha utilizado desde 2022.
Esto es lo que veo en casi todas las empresas:
- Tres equipos que operan con tres definiciones diferentes de perfil de cliente ideal (ICP).
- El marketing define la “conversión” de una manera, las ventas la definen de otra.
- Datos de compradores repartidos en seis sistemas que apenas reconocen la existencia de los demás.
- Una tarjeta de batalla actualizada por última vez en 2019 todavía flota por ahí, tratada como un evangelio por su agente de IA.
Cuando sus datos fundamentales discuten consigo mismos, la IA no sabe qué versión creer. Entonces elige uno. A veces correctamente. Muchas veces no.
Por qué los datos limpios son más importantes que la IA inteligente
La IA no es mágica. Refleja todo lo que le das de comer: lo bueno, lo malo y lo que tiene tres años de antigüedad.
Todo el mundo quiere el momento sexy de «construir un agente». La demostración del producto que hace que todos aplaudan. Las ganancias de eficiencia que garantizan una excelente revisión, diablos, tal vez incluso un aumento.
Pero lo que hace que la IA sea útil es el trabajo aburrido, poco atractivo y fundamental de la disciplina de datos.
He visto empresas gastar seis cifras en infraestructura de IA mientras su catálogo de productos todavía tiene entradas duplicadas de una migración de 2021. He visto equipos de ventas adoptar herramientas de entrenamiento de IA, mientras que su CRM define «cliente potencial calificado» de tres maneras diferentes según la región en la que pregunte.
La IA funciona exactamente como se diseñó. El problema es para qué está diseñado.
Si su sistema está desordenado, la IA no puede limpiarlo (al menos no todavía). Amplifica el desorden a escala, en cada interacción. Por mucho que nos gustaría que así fuera, ni siquiera el modelo de IA más atractivo del mundo te salvará si tu base de datos se rompe.
El costo real de una mala higiene de los datos
Cuando sus datos son inexactos, inconsistentes o están desactualizados, los errores son inevitables. Estos pueden volverse riesgosos rápidamente, especialmente si impactan negativamente en la experiencia del cliente o en los ingresos.
Así es como se ve eso en la práctica:
Tu agente de ventas ofrece a los clientes potenciales precios que cambiaron hace seis meses porque nadie actualizó la hoja de producto en la que está capacitado.
Tu herramienta de generación de contenidos extrae mensajes de marca de 2020 porque el marco de mensajería de 2026 se encuentra en una plataforma en el escritorio de alguien.
Su IA de puntuación de clientes potenciales utiliza criterios de ICP que marketing y ventas nunca acordaron, por lo que está alimentando a los prospectos equivocados e ignorando a los correctos.
Su agente de habilitación de ventas recomienda un estudio de caso para un producto que descontinuó el último trimestre porque nadie archivó la garantía anterior.
Esto sucede cada semana en empresas que han invertido millones en la transformación de la IA. Y la mayoría de los equipos ni siquiera se dan cuenta hasta que un cliente o cliente potencial lo señala.
Por dónde empezar: 5 pasos para arreglar su base de datos
La buena noticia: no se necesita una iniciativa de transformación masiva para solucionar este problema. Necesitas disciplina y propiedad.
1. Audite lo que realmente puede ver su IA
Antes de poder solucionar su problema de datos, debe comprender su alcance.
Extraiga todos los documentos, hojas de cálculo, presentaciones y bases de datos a los que tengan acceso sus sistemas de inteligencia artificial. No asumas. En realidad mira.
Lo más probable es que encuentres:
- Definiciones contradictorias del PCI entre departamentos.
- Precios desactualizados de años anteriores.
- Mensajes de hace tres ciclos de cambio de marca.
- Información competitiva que ya no refleja la realidad del mercado.
- Estudios de casos de productos que ya no vende.
Retira lo que está mal. Actualice lo que se pueda salvar. Sea implacable con lo que se queda y lo que se va.
2. Cree una fuente de verdad
Esto no es negociable. Elija un sistema para cada definición que sea importante para su negocio:
- Criterios de PIC.
- Definiciones de las etapas de conversión.
- Asignaciones de territorio.
- Posicionamiento del producto.
- Diferenciadores competitivos.
Todo el mundo saca provecho de ello. Sin excepciones. No «pero nuestro equipo lo hace de manera diferente».
Cuando marketing y ventas utilizan definiciones diferentes, su IA no puede arbitrar. Elige uno al azar. A veces elige ambos y se contradice en las interacciones.
Una fuente de verdad elimina ese caos.
3. Establezca fechas de vencimiento para todo
Cada activo al que pueda acceder su IA debe tener una fecha de «válido hasta».
Cartas de batalla. Estudios de casos. Inteligencia competitiva. Marcos de mensajería. Especificaciones del producto.
Cuando caduca, desaparece automáticamente del acceso de la IA. No se requiere limpieza manual. No hay esperanza de que alguien recuerde archivar el contenido antiguo.
Los datos obsoletos son peores que la falta de datos. Al menos sin datos, su IA admite que no lo sabe. Con datos obsoletos, entrega con confianza información incorrecta.
4. Pruebe lo que realmente sabe su IA
No asuma que su IA está funcionando correctamente. Pruébalo.
Haga preguntas básicas:
- “¿Cuál es nuestro PCI?”
- «¿Cómo definimos un cliente potencial calificado?»
- «¿Cuál es nuestro precio actual para [product]?”
- “Lo que nos diferencia de [competitor]?”
Si las respuestas entran en conflicto con lo que usted sabe que es cierto, acaba de encontrar su problema de higiene de datos.
Realice estas pruebas mensualmente. Tu negocio cambia. Tus datos deberían cambiar con él.
5. Asigne a alguien su propiedad
La disciplina de los datos sin propiedad es un hilo conductor de Slack que no lleva a ninguna parte.
Una persona debe ser explícitamente responsable de mantener su fuente de verdad. No como una “responsabilidad adicional”. Como parte central de su rol.
Esta persona:
- Revisa y aprueba todas las actualizaciones de la fuente de la verdad.
- Establece y hace cumplir las fechas de vencimiento de los activos.
- Realiza auditorías mensuales de a qué puede acceder la IA.
- Se coordina con los equipos para retirar el contenido obsoleto.
- Informes sobre métricas de calidad de datos.
Sin propiedad, su iniciativa de higiene de datos muere en tres meses cuando todos se ocupan de otras prioridades.
Conclusión: base antes del flash
Si no arreglas el desorden, la IA lo escalará.
Implementar una poderosa IA sobre datos caóticos es, en el mejor de los casos, ineficiente, pero en el peor, puede dañar activamente su marca, sus relaciones con los clientes y su posición competitiva.
Podrás tener el modelo de IA más sofisticado del mundo. Las mejores indicaciones. La infraestructura más cara. Nada de eso importa si lo estás alimentando con basura. Se necesita una base disciplinada para que funcione.
Es como ver a alguien con dientes perfectamente blancos y pensar que simplemente tuvo suerte. Lo que no ves es el uso diario del hilo dental, las limpiezas dentales periódicas, la disciplina de evitar el azúcar y el cepillado dos veces al día durante años.
O ver a un atleta olímpico hacer que una actuación parezca sencilla. No estás viendo los entrenamientos de las 5 de la mañana, la dieta estricta, las miles de horas de práctica que nadie aplaude.
Lo mismo se aplica a la IA.
Para obtener valor real y retorno de la inversión de la IA, comience por configurarla para el éxito con la base de datos adecuada. Sí, puede que no sea el trabajo más glamoroso o emocionante. Pero es lo que hace posible lo glamoroso y emocionante.
Recuerde, su IA no está alucinando. Le dice exactamente cómo se ven sus datos.
La pregunta es: ¿Estás listo para solucionarlo?
Más recursos:
Imagen de portada: BestForBest/Shutterstock
