Una IA fiable empieza por unos datos fiables
Los datos erróneos dan lugar a decisiones equivocadas, integraciones fallidas e incoherencias entre sistemas. Con la IA, el dicho “si entran datos erróneos, salen datos erróneos” se convierte en “si entran datos erróneos, salen datos fantásticos”. A menudo, lo más costoso no es la solución, sino las horas dedicadas a localizar el problema: un solo dato malformado entre millones de registros puede retrasar semanas la publicación de un panel de control crítico.
En el Code10 TechTalks 2026, Antonio Valladares organizó una mesa redonda con Damjan Arsovski, responsable de proyectos digitales, y Manuele Borghin, arquitecto de datos, para presentar el Limpiador de datos C10, el enfoque de Code10 respecto a la calidad de los datos.
Detectar, solucionar y aprender
La solución funciona en tres pasos:
- Detectar: Una capa de observabilidad valida los registros entrantes comparándolos con los contratos de datos almacenados en un repositorio central de GitHub.
- Solución: Cuando se detecta una infracción, la capa de corrección busca una regla de datos que se ajuste al caso y propone una solución en un panel de control sencillo, donde un responsable de datos aprueba los cambios de forma masiva.
- Aprende: Cuando no existe ninguna regla, un agente de IA propone una. Una vez aprobada, se incorpora al repositorio y gestiona automáticamente todos los casos futuros.
Las correcciones se envían a través de una API común al middleware del cliente, que las adapta a SAP, Salesforce, Workday o a los sistemas heredados.
IA regulada, por diseño
La IA nunca se utiliza para corregir los datos directamente; solo propone reglas. De este modo, los resultados siguen siendo deterministas, se evitan las «alucinaciones» y se mantienen bajos los costes de los tokens. Todas las decisiones siguen recayendo en las personas, y todo se gestiona como código.
Un debate abierto
En la mesa redonda también se abordan dos cuestiones a las que se enfrenta cualquier equipo de datos. ¿Deben corregirse los datos en la fuente o basta con señalarlos? ¿Y quién debe encargarse de los contratos de datos, el departamento comercial o el de ingeniería?
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