La inteligencia artificial puede ofrecer respuestas rápidas, detalladas y aparentemente convincentes. Pero que una respuesta esté bien redactada no significa necesariamente que sea correcta. Los modelos de lenguaje pueden presentar información errónea, desactualizada o fuera de contexto con una seguridad que dificulta detectar sus fallos. Por eso, la calidad de los datos se ha convertido en un factor decisivo para aprovechar la IA en el entorno empresarial.
Su importancia crece a medida que esta tecnología se incorpora al funcionamiento de las empresas. Según la última encuesta sobre el uso de TIC en las empresas del Instituto Nacional de Estadística (INE), publicada el 22 de octubre de 2026, el 33,6 % de las compañías españolas de 10 o más empleados utilizó inteligencia artificial durante el primer trimestre del año. El porcentaje asciende al 38,2% en el sector servicios y alcanza el 21,4% entre las empresas de menos de 10 trabajadores.
En este contexto, disponer de información fiable, actualizada y verificable resulta fundamental para que las respuestas de la IA sean realmente útiles y contribuyan a tomar mejores decisiones.
Qué es la calidad de los datos en IA y por qué un LLM puede equivocarse
La calidad de los datos en inteligencia artificial hace referencia al grado en que la información utilizada por un sistema es adecuada para su finalidad. Para ello, debe reunir características como exactitud, integridad, actualidad, consistencia y trazabilidad.
Cuando estas condiciones no se cumplen, aumentan las posibilidades de que la IA genere respuestas incorrectas, incompletas o basadas en información que ya no refleja la realidad.
Para comprender por qué ocurre, conviene conocer cómo funcionan los grandes modelos de lenguaje o LLM (Large Language Models). Estos sistemas generan texto a partir de patrones estadísticos aprendidos durante su entrenamiento y de la información que reciben en cada consulta. Es decir, construyen respuestas identificando las continuaciones más probables, pero no verifican automáticamente que cada afirmación sea verdadera.
Esta característica explica uno de los problemas más conocidos de la inteligencia artificial generativa: las llamadas alucinaciones de la IA.
En definitiva, una respuesta convincente no siempre es una respuesta fiable. Y cuando esa información se utiliza para tomar decisiones empresariales, las consecuencias pueden ir mucho más allá de un simple error.
Datos fiables y actualizados: la base para obtener respuestas útiles
La fiabilidad de la inteligencia artificial depende, en buena medida, de la información con la que trabaja. Además, la calidad no es un concepto absoluto. Un conjunto de datos puede ser suficiente para realizar un análisis comercial y, al mismo tiempo, resultar inadecuado para evaluar el riesgo financiero de una empresa.
La Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) aborda esta cuestión en su nota técnica sobre la calidad de los datos en tratamientos con IA, publicada en julio de 2026. A partir de los atributos recogidos en la norma ISO 25012, pueden identificarse cuatro aspectos especialmente relevantes para el ámbito empresarial:
- Exactitud. La información debe reflejar correctamente la realidad de la empresa a la que hace referencia.
- Completitud. Los datos deben incluir todos los elementos necesarios para el análisis o la decisión, como la información financiera en una evaluación de riesgo.
- Actualidad. Aspectos como los administradores, el domicilio social, la estructura societaria o el comportamiento de pagos pueden cambiar, por lo que es fundamental contar con información reciente.
- Adecuación a la finalidad. El nivel de detalle y la frecuencia de actualización deben ajustarse al uso previsto, ya sea comercial, financiero o de gestión de proveedores.
A pesar de su importancia, muchas organizaciones todavía tienen dificultades para garantizar que sus datos están preparados para aprovechar todo el potencial de la IA.
Así lo refleja la AI Momentum Survey de Dun & Bradstreet, publicada en julio de 2026 a partir de una encuesta a 10.000 empresas de 32 países. Aunque más de tres cuartas partes de las organizaciones participantes ya obtienen algún retorno medible de sus inversiones en inteligencia artificial, solo el 6% considera que sus datos están completamente preparados para escalar su uso. Por su parte, el 47% afirma que están parcialmente preparados y el 36 % considera que lo están en su mayor parte.
Estos resultados ponen de manifiesto que la adopción tecnológica avanza más rápido que la preparación de la información necesaria para aprovecharla con garantías.
Estructura y trazabilidad: el contexto que necesita la IA empresarial
Contar con datos correctos es imprescindible, pero no suficiente. Para interpretar adecuadamente la información empresarial, la inteligencia artificial también necesita comprender a qué compañía corresponde cada registro, qué relación mantiene con otras organizaciones y de dónde procede cada dato.
Pensemos, por ejemplo, en una empresa que aparece duplicada en distintas bases de datos, en una filial que se confunde con su matriz o en dos departamentos que utilizan criterios diferentes para definir qué consideran un cliente.
En estos casos, la IA puede combinar información individualmente correcta y, aun así, llegar a conclusiones equivocadas.
De ahí la importancia de trabajar con datos estructurados, identificadores inequívocos y criterios comunes que permitan reconocer correctamente a cada empresa y comprender sus relaciones societarias.
A esta necesidad se suma otro elemento fundamental: la trazabilidad de los datos, que permite conocer su origen, cuándo se obtuvieron, qué modificaciones han experimentado y qué criterios se siguieron para incorporarlos. En el caso de los datos personales, la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) destaca la importancia de documentar tanto su procedencia como las transformaciones realizadas y los criterios utilizados para seleccionarlos o excluirlos.
Esta tecnología permite que los modelos de IA consulten fuentes externas antes de elaborar sus respuestas, pero su utilidad también depende de la calidad y fiabilidad de esas fuentes.
En el ámbito empresarial, disponer de información trazable facilita que cada respuesta pueda contrastarse, corregirse y auditarse. Sin una fuente identificable o una fecha de referencia, incluso una conclusión aparentemente sólida puede resultar difícil de verificar.
Qué riesgos genera una IA alimentada con datos deficientes
Uno de los principales riesgos de utilizar información de baja calidad es que los errores no siempre resultan evidentes. La inteligencia artificial puede construir explicaciones coherentes a partir de datos equivocados, lo que aumenta la posibilidad de que sus conclusiones se acepten sin cuestionarlas.
En las relaciones entre empresas, estos fallos pueden manifestarse de distintas formas:
- Confundir compañías con denominaciones similares o pertenecientes a un mismo grupo empresarial.
- Realizar análisis financieros a partir de información desactualizada.
- Recomendar proveedores sin tener en cuenta cambios recientes en su situación o sus datos identificativos.
- Duplicar registros en los sistemas de gestión comercial o contabilizar como clientes independientes a empresas que forman parte de un mismo grupo.
- Fundamentar recomendaciones en fuentes que no pueden verificarse.
Imaginemos que una empresa utiliza un asistente de IA para consultar la situación de un proveedor. Si el sistema recupera datos correspondientes a otra sociedad del mismo grupo, podría generar un informe perfectamente redactado, pero referido a la compañía equivocada.
El problema no se solucionaría simplemente incorporando más información. Sería necesario garantizar que los datos permiten identificar correctamente a la empresa, conocer su situación actual y comprobar el origen de cada afirmación.
Ahora bien, disponer de información de calidad tampoco convierte a los modelos de lenguaje en sistemas infalibles. Las alucinaciones pueden producirse por el propio funcionamiento de la IA, incluso cuando trabaja con fuentes fiables.
Por eso, es recomendable verificar la información y las referencias utilizadas, así como mantener la supervisión humana en aquellas decisiones que puedan tener consecuencias relevantes.
Cómo preparar los datos para IA y reforzar la confianza con ConfIA
Para que la inteligencia artificial aporte valor al negocio, es necesario trabajar tanto en la preparación de los datos como en la evaluación de las respuestas que genera.
El proceso comienza por identificar qué necesidades debe cubrir la herramienta y qué información resulta imprescindible para hacerlo. A partir de ahí, conviene seguir una serie de buenas prácticas:
- Definir los objetivos de uso. Determinar qué consultas debe resolver la IA y qué decisiones ayudará a tomar.
- Seleccionar fuentes fiables. Priorizar información contrastada y establecer criterios para resolver posibles discrepancias entre distintas fuentes.
- Identificar correctamente a las empresas. Evitar duplicidades y reconocer las relaciones entre matrices, filiales y otras sociedades vinculadas.
- Garantizar la trazabilidad. Registrar el origen, la fecha y las transformaciones de los datos utilizados.
- Proporcionar información relevante y actualizada. Facilitar al modelo el contexto necesario para responder, evitando incorporar datos innecesarios o desfasados.
- Evaluar los resultados. Comprobar las respuestas mediante consultas reales del negocio y situaciones diseñadas para detectar posibles errores.
- Mantener mecanismos de supervisión. Verificar las fuentes y asegurar la intervención humana en aquellas decisiones de mayor impacto.
Este último aspecto es especialmente importante: la calidad de los datos de entrada debe ir acompañada de mecanismos que permitan medir y comprobar la fiabilidad de los resultados.
En este contexto, INFORMA ha desarrollado ConfIA, una iniciativa que facilita el acceso a información empresarial fiable, estructurada y actualizada de más de 650 millones de empresas, con 375 millones de datos actualizados diariamente. La propuesta combina datos preparados para IA, trazabilidad de la información y acompañamiento experto.
Como destaca Isaac Martín Barbero, CEO de INFORMA, en su entrevista para Empresa Actual, la calidad, verificabilidad y fiabilidad de los datos son factores diferenciadores en la era de la inteligencia artificial. Porque la IA puede multiplicar el valor de una buena información, pero también amplificar los errores de unos datos deficientes.
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