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Módulo 3: Los Datos (El Combustible)

Calidad de datos, Privacidad, Data Cloud y Grounding

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Capítulo 6: Calidad de los Datos

La IA es tan buena como los datos que la alimentan ('Garbage in, Garbage out'). Dimensiones clave:

- Exactitud (Accuracy): ¿El dato refleja la realidad? (Ej: El precio es el correcto).
- Completitud (Completeness): ¿Están todos los campos necesarios llenos?
- Consistencia (Consistency): ¿El formato es igual en todos los sistemas? (Ej: No mezclar 'USD' con '$').
- Oportunidad (Timeliness): ¿El dato está actualizado al día de hoy?
- Duplicados: Registros repetidos que confunden a la IA y sesgan las predicciones.

Puntos Clave

  • Datos duplicados = IA confundida.
  • Datos incompletos = IA con sesgos o fallos.
  • Limpiar datos es el paso 1 antes de implementar IA.

Capítulo 7: Privacidad y Seguridad

PII (Información de Identificación Personal):
Cualquier dato que identifique a una persona: Email, Teléfono, DNI, IP, Dirección. Estos datos NUNCA deben usarse para entrenar modelos públicos.

Regulaciones:
Debes conocer GDPR (Europa) y CCPA (California). El cumplimiento normativo no es opcional.

Modelo de Responsabilidad Compartida:
- Salesforce asegura la plataforma (la nube).
- El cliente asegura sus datos (lo que pone en la nube).

Puntos Clave

  • Proteger PII es la prioridad número 1.
  • El cliente es dueño de sus datos, no Salesforce.

Capítulo 8: Preparación y Anclaje (Grounding)

Data Cloud (Armonización):
Herramienta que unifica datos de múltiples fuentes (Salesforce, webs externas, lagos de datos) en un solo perfil de cliente en tiempo real.

Grounding (Anclaje):
Es el proceso de dar contexto a la IA usando *tus* datos confiables. En lugar de dejar que la IA invente, le dices: 'Usa ESTOS datos de mi base de datos para responder'. Esto reduce drásticamente las alucinaciones.

Puntos Clave

  • Grounding conecta el LLM genérico con tus datos reales.
  • Data Cloud resuelve el problema de los 'silos' de información.