La inteligencia artificial puede acelerar decisiones, automatizar procesos y transformar la experiencia de clientes y colaboradores. Sin embargo, sus resultados sólo serán tan confiables como los datos que utiliza.

Los problemas de exactitud, integridad, actualidad, contexto o trazabilidad no desaparecen al implementar IA: pueden convertirse en respuestas incorrectas, decisiones sesgadas, riesgos regulatorios y pérdida de confianza.

En esta sesión analizaremos cómo debe evolucionar la calidad de datos para soportar modelos predictivos, IA generativa, soluciones RAG y agentes autónomos.

La confianza en la IA no comienza con el modelo. Comienza con los datos.