La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser cosa del futuro para convertirse en una herramienta del presente. Las pequeñas y medianas empresas, nuestras PYMEs, tienen hoy la oportunidad de mejorar sus procesos, aumentar su eficiencia y tomar decisiones más acertadas gracias a la IA. Pueden hacerlo utilizando herramientas como ChatGPT, Gemini, Copilot etc. pero también ejecutando los diferentes modelos sobre datos propios (en un artículo anterior mostraba un ejemplo y explicaba qué eran los modelos). En este contexto decir que el valor de los datos en inteligencia artificial es total y determinante,  está será tan buena y dará respuestas tan correctas como la calidad de los datos que le proporciones. Esa calidad del dato no es mágica, ni se hace sola. Como se suele decir, «si introduces basura, obtendrás basura».Una PYME que aspire a ser «data-driven» (guiada por datos) debe priorizar la gestión adecuada de sus datos desde el inicio

En este artículo voy a explorar de una manera breve y sencilla, cómo deben prepararse los datos, qué tipos existen, qué requisitos deben cumplir y qué herramientas están al alcance de cualquier PYME para sacar el máximo partido a la IA.

¿Por qué son tan importantes los datos en IA?

Los algoritmos de inteligencia artificial aprenden a partir de datos. Eso significa que su rendimiento depende por completo de la calidad, cantidad y relevancia de la información que reciben. Si los datos están desordenados, incompletos o son incorrectos, los resultados de la IA también lo serán. Veamos en la siguiente imagen, ejemplos de datos mal llevados:
¿Detectas dentro de la tabla de la imagen anterior qué errores se suelen cometer ? Si no es así, te los diré yo:

Customer ID

• IDs duplicados (ej. dos clientes con el mismo ID).
• Formatos inconsistentes: unos con ceros delante (001), otros sin (1).
• Presencia de símbolos o letras innecesarias (ej.  #001, ID-03).

Name

• Uso inconsistente de mayúsculas y minúsculas (ej.  juan perez, MARÍA GÓMEZ).
• Nombres mal escritos o incompletos (ej. solo nombre o solo apellido).
• Presencia de espacios extra o guiones innecesarios (ej. Luis - Pérez).
• Nombres duplicados con datos distintos.

Email

• Correos sin “@” o dominio inválido (ej.  maria.email.com, juan@correo).
• Espacios en blanco antes o después del correo (ej. juan@gmail.com).
• Correos repetidos asignados a distintos clientes.
• Mayúsculas en emails (no recomendable aunque no es un error técnico grave).

Phone

• Formatos variados (ej. +34 666 777 888, 666777888, 666-777-888).
• Números incompletos o con dígitos faltantes.
• Presencia de texto (ej. tel: 666777888).
• Códigos de país mezclados sin homogeneizar.

Order Date

• Fechas en distintos formatos (ej. 12/03/2023, 2023-03-12, 03-12-23).
• Fechas imposibles o mal escritas (ej. 30/02/2023, 2023-13-01).
• Campo de fecha vacío o con texto como pendiente.

Amount

• Diferentes símbolos monetarios (ej.  €, $, EUR).
• Comas y puntos usados de forma incorrecta (ej. 1,000.50 vs 1.000,50).
• Cantidades con letras (ej. cien euros).
• Valores negativos sin sentido (ej.  -25 sin explicación).

Si, todos hemos pecado alguna vez, pero ha llegado la hora. Si queremos potenciar las ventajas que nos puede ofrecer la Inteligencia Artificial, debemos ponernos manos a la obra y disponer bien nuestros datos, de hecho, debes saber que, en la mayoría de los proyectos de IA, hasta un 80% del tiempo se dedica a preparar los datos, dejando solo un pequeño porcentaje para construir el modelo. Concluyo con este ejemplo diciéndolo nuevamente, la clave del éxito está en los cimientos: los datos.

Tipos de datos que manejan las PYMEs y su valor para la IA

Como hemos podido ver en la imagen anterior, en su operativa diaria las PYMEs generan y almacenan una gran cantidad de datos que, bien gestionados, pueden ser utilizados para mejorar ventas, fidelizar clientes, automatizar procesos o reducir costes. Aquí algunos de los más comunes:

• Datos de clientes: incluyen nombres, teléfonos, correos, historial de compras, comportamiento, quejas o preferencias. Son la base para acciones de marketing personalizadas, predicción de abandono o automatización de atención al cliente.

• Datos de ventas y facturación: abarcan información de productos vendidos, fechas, cantidades, precios y métodos de pago. Permiten analizar el rendimiento comercial, detectar tendencias o predecir la demanda.

• Datos de inventario y proveedores: recogen niveles de stock, pedidos realizados, tiempos de entrega o frecuencia de compras. Son imprescindibles para optimizar la gestión del inventario y evitar roturas de stock.

• Datos de recursos humanos: comprenden información de empleados como puestos, salarios, ausencias o evaluaciones. Pueden utilizarse para prever rotación de personal o mejorar la planificación interna.

• Datos de marketing y comportamiento digital: engloban aperturas de correos, clics, visitas a la web, conversiones o redes sociales. Ayudan a identificar qué acciones funcionan mejor y a segmentar audiencias de forma inteligente.

• Datos financieros: como presupuestos, gastos, ingresos o flujos de caja. Resultan útiles para análisis de rentabilidad o planificación de escenarios futuros.

¿Cómo deben prepararse estos datos para usarlos con IA?

La preparación de datos es una fase crítica. Implica no solo reunir información, sino estructurarla, limpiarla, validarla y almacenarla adecuadamente. Estas son las claves para hacerlo bien:

1. Recopilación estructurada y centralizada

Antes de aplicar IA, hay que asegurarse de que los datos están bien organizados desde el origen. Esto significa definir qué datos son necesarios y diseñar un sistema para capturarlos de forma uniforme. Lo ideal es unificar la recolección en formularios o sistemas comunes y evitar que la información esté dispersa entre distintos departamentos o herramientas.

2. Limpieza y depuración constante

Los datos deben estar libres de errores, duplicados, campos vacíos o incoherencias. Por ejemplo, como vimos anteriormente, es habitual encontrar el mismo cliente registrado varias veces con nombres ligeramente distintos, o facturas con fechas mal escritas. Limpiar los datos significa también estandarizar los formatos (como fechas o unidades) y actualizar registros obsoletos.

3. Estructura coherente y formato compatible

Los datos deben tener un formato que facilite su análisis. Lo más recomendable es organizarlos en tablas (como hojas de cálculo o bases de datos) donde cada columna represente una variable (ej. producto, fecha, cantidad) y cada fila un registro. Además, hay que convertir variables categóricas (como “Alto”, “Medio”, “Bajo”) en valores numéricos o etiquetas compatibles con la IA.

4. Almacenamiento seguro, accesible y centralizado

Toda la información debe almacenarse en un lugar accesible y controlado, donde se hagan copias de seguridad periódicas. Lo ideal es usar sistemas en la nube o CRMs que permitan colaboración sin riesgo de pérdida o duplicación de datos. Además, se deben establecer permisos y niveles de acceso para proteger la privacidad de los datos sensibles.

5. Gobernanza de datos: normas y responsables

La gestión de los datos debe tener responsables claros. Hay que definir quién puede introducir información, quién la revisa y cada cuánto se actualiza. También es importante formar al personal para que entienda la importancia de mantener los datos en buen estado, creando así una cultura empresarial orientada a la calidad del dato.

Requisitos que deben cumplir los datos para que la IA sea efectiva

No todos los datos sirven para IA. Para que realmente aporten valor, deben cumplir con estos requisitos:

• Precisión y fiabilidad: los datos deben reflejar la realidad sin errores ni falsedades. Un error en los precios o las fechas puede alterar por completo un análisis predictivo.

• Completos e íntegros: cuantos más datos tengamos por registro, mejor. Si faltan campos clave (como el email del cliente o la fecha de una venta), el modelo puede verse limitado o sesgado.

• Consistencia y uniformidad: los datos deben seguir un formato coherente en todas sus fuentes. Por ejemplo, no puede haber tres formas distintas de escribir una misma provincia o categoría.

• Actualización: la información debe estar al día. No es lo mismo predecir ventas con datos del último trimestre que con cifras de hace dos años.

• Relevancia: hay que incluir solo la información que sea útil para el objetivo que se busca. Cuanto más claro esté el enfoque, más limpio será el dataset. Y ahora te preguntarás: ¿qué es un dataset? Es un conjunto de datos y/o colección organizada de información, normalmente estructurada en filas y columna, que facilita el análisis y procesamiento de datos. 

• Representatividad: el conjunto de datos debe reflejar la diversidad real de casos. Si solo se han recogido datos de clientes de un tipo o zona, el modelo no funcionará bien con otros perfiles.

• Suficiencia y volumen: aunque no hace falta tener millones de datos, sí es necesario contar con un número razonable de registros para que la IA pueda aprender patrones útiles.

Una metodología sencilla para preparar tus datos antes de usar IA

A continuación te muestro una guía sencilla paso a paso  para que puedas aplicar en tu empresa, independientemente del sector en el que trabajes:

1. Define tu objetivo de negocio: ¿Qué quieres lograr con la IA? ¿Predecir ventas? ¿Automatizar tareas? ¿Mejorar la experiencia del cliente?

2. Identifica los datos que necesitas: selecciona las fuentes que contienen la información relacionada con ese objetivo. Puede ser tu CRM, tu sistema de facturación o tus campañas de marketing.

3. Reúne y centraliza toda la información: unifica los datos en una sola base de trabajo (Excel, Google Sheets, CRM, etc.). Esto facilitará su análisis y control.

4. Limpia y estructura los datos: corrige errores, elimina duplicados, normaliza formatos y crea tablas claras. Aquí se decide si algo es útil o debe descartarse.

5. Guarda y protege tus datos: asegúrate de que todo esté almacenado de forma segura, con backups y con acceso restringido a personal autorizado.

6. Valida la calidad con una prueba piloto: antes de implementar un sistema IA a gran escala, haz una prueba con un conjunto reducido de datos para verificar que todo funciona correctamente.

   

Aspectos legales y éticos que toda PYME debe considerar

Trabajar con datos implica responsabilidad. Especialmente cuando se trata de datos personales de clientes o empleados. Estas son algunas normas esenciales:

• Cumple con el RGPD: el Reglamento General de Protección de Datos exige que cualquier tratamiento de datos personales sea legal, transparente y seguro.

• Solicita consentimiento y minimiza la información: recoge solo los datos necesarios, y asegúrate de tener el consentimiento explícito cuando sea obligatorio.

• Anonimiza cuando sea posible: si los datos no necesitan identificar a una persona, mejor trabajar con ID numéricos o datos agregados.

• Evita sesgos o discriminaciones: si tus datos históricos reflejan desigualdades, la IA puede perpetuarlas. Revisa la diversidad y el equilibrio de tu base de datos.

• Sé transparente: informa a tus clientes de cómo usas sus datos y con qué propósito. La confianza es clave para cualquier proyecto tecnológico.

Casos prácticos: cuando los datos bien gestionados marcan la diferencia

Predicción de demanda con datos de ventas

Una tienda puede agrupar sus ventas mensuales de los últimos dos años en una hoja de cálculo, limpiar duplicados y errores, y usar una herramienta de IA para predecir cuántas unidades venderá el próximo mes. Resultado: mejor planificación de inventario y reducción de pérdidas.

Automatización del marketing con datos de clientes

Una empresa de servicios puede unificar los datos de sus clientes (edad, consumo, comportamiento online), segmentarlos y permitir que la IA proponga campañas personalizadas.
Resultado: mayor conversión y fidelización.

Herramientas accesibles para gestionar tus datos

No hace falta ser una gran empresa ni tener conocimientos técnicos avanzados. Estas herramientas y muchas otras, están al alcance de cualquier PYME:

• Excel / Google Sheets: perfectas para limpieza, estructura y análisis básico de datos.

• CRMs como HubSpot o Zoho: ideales para organizar datos de clientes y automatizar campañas.

• Zapier / Make: conectan diferentes herramientas sin necesidad de programar.

• Power BI / Tableau: permiten crear dashboards y visualizar patrones en los datos.

• BigML / AutoML (Google Cloud): plataformas que te ayudan a aplicar IA sin tener que saber programar.

Conclusión: tus datos son tu mayor ventaja competitiva

El valor de los datos en inteligencia artificial reside en su capacidad de convertir información en conocimiento, y el conocimiento en decisiones acertadas. La inteligencia artificial no puede funcionar sin una base sólida de datos confiables, bien organizados y éticamente gestionados.

Para una PYME, aprender a gestionar sus datos de forma efectiva no solo significa aprovechar el potencial de la IA, sino también mejorar su toma de decisiones, anticiparse a los cambios del mercado y crear experiencias más personalizadas para sus clientes.

La buena gestión de datos se traduce en procesos más eficientes, ahorro de tiempo, menos errores humanos y más oportunidades de innovación. A medida que las herramientas de IA se vuelven más accesibles, las empresas que hayan hecho este trabajo previo con sus datos estarán en mejor posición para escalar, automatizar y competir con garantías.

Recuerda: los datos son el recurso estratégico más poderoso de tu negocio. Cuídalos, organízalos, entiéndelos. Porque el verdadero valor de la IA no está en la tecnología en sí, sino en lo que puede hacer con tus datos bien preparados.