Vivimos rodeados de datos. Cada vez que desbloqueas tu móvil, usas una app, haces una compra online o incluso caminas por una calle con cámaras y sensores, estás generando información. Y esa información es oro puro para la inteligencia artificial (IA), que la utiliza para aprender y tomar decisiones. Pero… ¿de dónde vienen estos datos?, ¿cómo se usan?, ¿y qué problemas pueden traer si no los tratamos con cuidado?
Más datos que nunca
En 2025, el mundo produce más de 2,5 quintillones de bytes de datos cada día. Esa cifra incluye desde fotos y vídeos en redes sociales hasta registros médicos, búsquedas en Google, mensajes de WhatsApp o el historial de tus movimientos grabado por tu reloj inteligente.
Esto es lo que se conoce como big data, y no se trata solo de tener mucha información, sino de poder gestionarla y extraer valor de ella. Aquí es donde entra en juego la IA.
Este torrente de información no apareció de la noche a la mañana. Se ha desarrollado con el tiempo gracias a la proliferación de dispositivos inteligentes, sensores, móviles, satélites y, por supuesto, internet. Pero también gracias a avances tecnológicos que han permitido procesar, almacenar y analizar esa avalancha de datos. Uno de esos avances ha sido la famosa Ley de Moore.
La Ley de Moore: miniaturización y poder computacional
En 1965, Gordon Moore, cofundador de Intel, formuló una predicción revolucionaria: el número de transistores en un chip se duplicaría aproximadamente cada dos años. Esta evolución exponencial hizo que los ordenadores fuesen cada vez más potentes, más pequeños y más baratos. Aunque hoy se habla del posible fin de esta ley, sus efectos siguen siendo visibles.
Gracias a esa miniaturización, la tecnología se ha difundido por todos los rincones de la vida cotidiana: relojes que miden tus pulsaciones, cámaras que reconocen rostros, asistentes de voz que escuchan tus preguntas y te responden con precisión. Todos esos dispositivos no solo recogen datos, también los procesan y los transmiten. Y cuantos más dispositivos haya, más datos generamos.
¿Qué hace la IA con todos esos datos?
La inteligencia artificial no funciona sin datos. Los algoritmos necesitan información para aprender. Por ejemplo, si queremos que una IA reconozca un gato en una foto, hay que enseñarle miles de imágenes de gatos. Así aprende a identificar patrones: bigotes, orejas puntiagudas, esos ojos que miran con sospecha…
Con el desarrollo del deep learning, la IA dejó de usar reglas fijas para empezar a aprender directamente de los datos. Los datos ya no son solo el combustible, sino que también moldean el propio algoritmo. Cuantos más datos y más variados, mejor aprende la IA.
Pero no todo es tan simple. Los datos pueden estar desordenados, incompletos o ser incorrectos, y eso puede llevar a que la IA se equivoque. Por eso, antes de usarlos, los datos se “peinan”: se limpian, se organizan, se revisan.
¿Y de dónde salen estos datos?
Hay dos grandes fuentes:
- Datos humanos: Lo que escribimos, fotografiamos, decimos o hacemos. Rellenar un formulario, dejar una reseña, subir una foto… todo cuenta.
- Datos automáticos: Lo que captan sensores, cámaras, micrófonos y otros dispositivos conectados. Por ejemplo, un termómetro inteligente que registra la temperatura de tu casa cada minuto.
Ambos son útiles, pero también tienen trampas. Los humanos cometemos errores (un número mal escrito, una palabra ambigua), y los sensores también fallan o interpretan mal la información. Por eso, tener buenos datos es tan importante como tener muchos.
Los peligros de no cuidar los datos
La IA aprende de lo que le damos. Si los datos están sesgados o son incorrectos, los resultados serán igual de malos. Es lo que pasa con algunos algoritmos que, por ejemplo, discriminan a ciertos perfiles al conceder créditos o filtran currículums de forma injusta.
También hay riesgos relacionados con la privacidad. ¿Quién recoge tus datos? ¿Con qué permiso? ¿Para qué se usan? En Europa, leyes como el RGPD protegen al usuario, pero la realidad es que muchos datos se usan sin que sepamos muy bien cómo.
Y por último, está el riesgo de los datos falsos o manipulados. Un ejemplo: bots que inundan una encuesta con respuestas inventadas o sensores hackeados que dan lecturas erróneas. Otro peligro es la manipulación maliciosa: cuando alguien introduce errores en los datos de forma deliberada para cambiar el comportamiento del sistema.
¿Qué tipo de errores pueden tener los datos?
Los expertos identifican varias formas de lo que llaman “mistruths” o falsedades en los datos:
- Por comisión: cuando se introduce una mentira directamente.
- Por omisión: cuando se dice la verdad, pero se oculta un dato clave.
- De perspectiva: distintas personas perciben un mismo hecho de forma diferente.
- Por sesgo: cuando alguien no ve ciertos datos por sus propios prejuicios.
- De marco de referencia: cuando alguien no entiende una situación por falta de contexto o experiencia.
Estas falsedades no siempre son malintencionadas. Muchas veces son simplemente humanas. Pero pueden tener consecuencias serias si una IA las toma como base para decisiones importantes.
Entonces… ¿cómo se hace bien?
Para que la IA funcione bien y sea justa, hacen falta datos:
- Fiables: bien recogidos, sin errores ni manipulaciones.
- Representativos: que reflejen la diversidad real de la sociedad.
- Relevantes: no hace falta tenerlo todo, solo lo que importa.
- Éticos: recopilados con consentimiento y usados con responsabilidad.
También es importante proteger los datos del sabotaje. Una técnica interesante es el sinkholing, que redirige a bots maliciosos hacia espacios digitales vacíos donde no pueden hacer daño.
Una responsabilidad compartida
La revolución de los datos no es cosa del futuro: ya está aquí. Y la IA no puede hacerlo sola. Hace falta que quienes diseñan los sistemas, quienes usan los datos y también quienes los generamos (sí, tú y yo) entendamos cómo funciona todo esto.
Cada dato cuenta, pero también cada decisión sobre qué hacer con él. Si lo hacemos bien, la IA puede ayudarnos a mejorar la salud, la educación, el transporte, el medioambiente… Si lo hacemos mal, podemos reforzar desigualdades, perder privacidad o tomar decisiones injustas.
Así que, este fin de semana, cuando subas una foto, mires el tiempo o pongas el GPS, piensa por un segundo que estás entrenando a una inteligencia artificial. Y que lo que aprenda dependerá, en parte, de ti.
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