El motor de crecimiento de la IA: Recolección y etiquetado de datos

Entendiendo la IA y sus fundamentos

La comprensión de la IA comienza con un acercamiento a la IA Generativa, una innovadora rama de la inteligencia artificial. Destaca por su capacidad para crear datos nuevos y originales a partir del aprendizaje extensivo de conjuntos de datos amplios y relevantes. La IA generativa es fundamental en aplicaciones que requieren creatividad y resolución avanzada de problemas. En el corazón de esta innovadora rama se encuentran las redes neuronales, sofisticados sistemas inspirados en el cerebro humano. Estas redes neuronales, cuando se entrenan con datos diversos y fiables, producen resultados notables, ampliando los límites de lo que las máquinas pueden lograr mediante el reconocimiento de patrones.

Los mejores modelos de IA dependen en gran medida de la calidad de los datos utilizados en su entrenamiento. En sectores en los que hay mucho en juego, como la conducción autónoma, el diagnóstico sanitario y la seguridad pública, la calidad de los datos no es negociable. Por lo tanto, el intrincado proceso de recopilación de datos y su etiquetado es absolutamente crucial.

Recolección y etiquetado de datos en la IA: Comprendiendo los detalles

Recolección de Datos: La base del proceso de aprendizaje de la IA

La recolección de datos es la etapa fundamental del proceso de desarrollo de la IA. Consiste en recopilar gran cantidad de información de diversos entornos que reflejen los objetivos concretos del modelo. La naturaleza crítica de este paso radica en la necesidad de una información excepcionalmente precisa y cuidadosamente recopilada. Determinar la calidad y pertinencia de los datos es una tarea que exige mucho tiempo y requiere interacción humana. Toda empresa que desee desarrollar su propio modelo se enfrenta a una disyuntiva… recopilar los datos internamente o a través de una empresa especializada en la recopilación de datos. La posibilidad de subcontratar la recopilación de datos aumenta tanto la diversidad como el volumen de los datos que pueden recopilarse. Esto permite una acumulación a escala global que refleja la complejidad del mundo real y resuelve una de las principales limitaciones de escala a las que se enfrenta la revolución de la IA Generativa.

El crecimiento del sector de la recolección de datos no solo está marcado por su creciente valor de mercado, sino también por la importante creación de puestos de trabajo. Con la expansión del sector y su crecimiento previsto de 1.660 millones de USD en 2021 a aproximadamente 8.210 millones de USD en 2028, hay un aumento correspondiente de las oportunidades de empleo en la recopilación y el etiquetado de datos. Estos trabajos, que son cruciales para el desarrollo de la IA y el aprendizaje automático, se están convirtiendo en una oportunidad de empleo estable para la mano de obra mundial. La necesidad sostenida de recopilación y etiquetado de datos precisos para un mundo en constante evolución garantiza que estas funciones están aquí para quedarse.

Con la llegada de la IA, el sector de la recolección de datos está experimentando un importante repunte (CAGR del 25,6%). Los innovadores en este campo, como ArisData, están a la vanguardia de esta aceleración. Estas empresas se centran en hacer que la recopilación de datos sea más rápida, eficiente y fiable.

Por ejemplo, imaginemos una empresa automovilística llamada Y que fabrica coches que se conducen solos. De repente, sus clientes informan de que, al utilizar la función de conducción autónoma, sus coches se detienen por error como si el coche de delante hubiera hecho lo mismo. Para que la empresa Y pueda resolver el problema, primero tiene que analizar incontables horas de vídeos para capturar todos los casos. Lo más probable es que cuantas más imágenes tenga la empresa Y de una frenada brusca, mejor podrá entender el problema y evitar que se repita. Para ello, la empresa de automóviles Y contratará a recopiladores de datos a través de una plataforma como ArisData para que revisen miles de horas de grabaciones de conducción autónoma en busca del suceso preciso. Como se puede imaginar, se trata de una tarea que requiere mucho tiempo y la mirada meticulosa de cientos, sino miles, de recopiladores de datos especializados. Una vez recopilados los fragmentos pertinentes, pueden etiquetarse, la máquina puede entrenarse y la función de conducción autónoma puede mejorarse.

Etiquetado de datos: Dando significado a los datos

Una vez recogidos los datos, hay que etiquetarlos. Aquí es donde los datos brutos se transforman en un formato que los modelos de IA pueden interpretar y del que pueden aprender. El etiquetado de datos es otro proceso complejo en el que intervienen humanos que clasifican, categorizan y anotan elementos de datos para hacerlos comprensibles a los sistemas de IA. Es una tarea que exige pericia y precisión, pero que ofrece un trabajo remunerado tanto a quienes etiquetan datos por primera vez como a los revisores de datos etiquetados más experimentados.

En esencia, el etiquetado consiste en convertir datos no estructurados en un estado estructurado. Esta conversión puede adoptar diversas formas, como el etiquetado de imágenes o vídeos, la transcripción de archivos de audio o la categorización de textos. El objetivo es crear un conjunto de datos rico y bien anotado que sirva de campo de entrenamiento para los modelos de IA. A través de este conjunto de datos, los sistemas de IA pueden mejorar su rendimiento, aprendiendo a reconocer patrones y a tomar decisiones informadas basadas en experiencias pasadas verificadas: datos etiquetados. Las empresas que desean etiquetar sus vastos conjuntos de datos contratan a compañías de etiquetado de datos como ScaleAI, que resuelven problemas de escalado similares a los de las plataformas de recopilación.

En el sector del etiquetado de datos, que está experimentando un crecimiento sustancial de 1.820 millones de USD en 2021 a una previsión de 9.070 millones de USD en 2028, creciendo a una CAGR del 27,2 %-, las empresas están desempeñando un papel crucial. Estas empresas agilizan el complejo proceso de anotación de grandes conjuntos de datos para el desarrollo de la IA, una tarea esencial en diversos sectores. Al ofrecer servicios de etiquetado de datos eficientes y escalables, garantizan datos de formación de alta calidad para los modelos de IA, lo que demuestra su valor en un sector en el que la precisión en el etiquetado de datos es fundamental para el avance de las tecnologías de IA.

Volviendo al ejemplo anterior, después de recopilar los datos y prepararlos para el etiquetado, empresas como ScaleAI despliegan equipos de operarios para etiquetar los vídeos. En este proceso, los humanos especificarán dónde se encuentran los coches en el vídeo para que la máquina pueda saber dónde están. Sobre la base de un etiquetado de buena calidad, el modelo de IA calibra con precisión la distancia de los coches, evitando así paradas innecesarias del vehículo autónomo. Este bucle de refuerzo es lo que lleva a nuestros sistemas de IA a la perfección, ya que en el entorno en constante evolución de los coches, el entorno y las condiciones de otras IA cambian con el tiempo, lo que hace necesario recopilar más datos y etiquetar los trabajos de conducción en el futuro.

Scale AI Annotation Box https://scale.com/guides/data-labeling-annotation-guide

Este es el aspecto de una tarea una vez finalizada. Los trabajadores deben etiquetar lo que aparece en la imagen, mostrando así a la IA qué son esas «cosas«. En este caso, el trabajador etiquetó coches en una rotonda.

Empoderando al Sur Global: Una relación simbiótica con la IA

En el dinámico mundo de la inteligencia artificial, el papel de los gestores de datos humanos emerge como un elemento crítico que configura el futuro de la industria. Estas plataformas de etiquetado y recopilación de datos tienen a los humanos en el núcleo de su máquina de creación de valor. Su capacidad para ampliar su plantilla está directamente relacionada con su capacidad para emprender proyectos más grandes y ambiciosos. Esto subraya la importancia estratégica de la participación humana en el avance de la IA. Dar prioridad a la adquisición y retención de este talento es de gran importancia y, quizás, uno de los aspectos más desafiantes del sector. La ventaja clave para estas empresas reside en aprovechar a los trabajadores gig a costos competitivos. A medida que la adopción de la IA se extienda más allá de las industrias centradas en la tecnología, la demanda de sistemas de IA personalizados y, en consecuencia, de trabajadores autónomos para la recopilación y el etiquetado de datos, aumentará considerablemente. La demanda, en volumen, de recopiladores de datos y etiquetadores será difícil de satisfacer. Curiosamente, la cuestión del escalado no es el problema más complejo al que se enfrentan las empresas de tratamiento de datos cuando amplían su reserva global de trabajadores.

Una mano de obra competitiva en costos y diversa es clave para las empresas que aspiran a liderar el competitivo sector del tratamiento de datos. El reto reside en el hecho de que los trabajadores autónomos que cumplen estos requisitos, de forma rentable y diversa, residen predominantemente en lugares remotos del Sur Global. La mano de obra allí se está expandiendo rápidamente; sólo en Airtm, la cantidad de emprendedores digitales que buscan oportunidades de ingresos adicionales está aumentando a un asombroso 14% mes a mes. 

La comunidad de Airtm, compuesta por más de 4 millones de emprendedores digitales ávidos de más oportunidades laborales, es de acceso fácil y gratuito (por ahora) para las plataformas que ofrecen gigs online. Lo cierto es que las empresas de tratamiento de datos pueden expandirse a muchos países de forma eficiente y a escala en cuestión de semanas. Sin embargo, una vez que se produce el crecimiento, aprovechar, retener y compensar con seguridad a los trabajadores del Sur global es una cuestión llena de matices. Profundicemos en el reto de aprovechar el potencial de los emprendedores digitales del Sur global.

Los sectores de recopilación y etiquetado de datos no sólo están creciendo en valor de mercado, sino que también son clave para la creación de empleo en todo el mundo. Empresas como ArisData lideran la eficiencia en la recopilación de datos, mientras que plataformas como ScaleAI agilizan el proceso de etiquetado. Estos avances no solo mejoran las capacidades de la IA, sino que también ofrecen oportunidades de empleo, especialmente la economía digital en el Sur Global, donde Airtm facilita las conexiones entre los trabajadores digitales y las empresas.

Una fuerza laboral fragmentada conlleva altos costos de adquisición

La inmensidad de Internet, unida a los bajos niveles de alfabetización digital de los países en desarrollo, crea un desafío único para los trabajadores en línea. Muchos, que se encuentran con el trabajo en línea como un concepto novedoso, se inclinan por un único empleador, bajo la idea errónea de que existen pocas oportunidades de este tipo o por miedo a navegar por el disperso y a menudo dudoso mercado laboral en línea. Esta aprehensión, arraigada en la falta de familiaridad con los sistemas de pago digitales y la dependencia de las transacciones en efectivo, limita su exploración de otras vías de empleo, que muchos descartan como posibles estafas. En consecuencia, este escenario erige barreras sustanciales para las nuevas empresas que pretenden contratar a estos trabajadores. La necesidad de una importante inversión en marketing y la incorporación manual de las personas a las plataformas elevan los costos de adquisición, lo que hace que los esfuerzos sean casi insuperables. Este contexto subraya sutilmente la necesidad de una plataforma unificada que no sólo desmitifique el proceso para los trabajadores, sino que también ofrezca a las empresas una vía racionalizada para captar una mano de obra diversa y sin explotar, lo que apunta a nuestra solución prevista: un eje central en el que converjan trabajadores y empresas.

Ahora que los tenemos, ¿cómo les pagamos?

Facilitar los pagos a los trabajadores subcontratados en regiones remotas supone un obstáculo importante para las empresas de tratamiento de datos, aunque la cuestión es más compleja de lo que parece en un principio. Existen plataformas para transacciones transfronterizas capaces de llegar a los trabajadores del Sur Global. Sin embargo, estas plataformas presentan deficiencias críticas. En primer lugar, estos servicios son notablemente lentos, y las transacciones tardan entre 1 y 5 días laborables en aterrizar en la cuenta bancaria del usuario. A primera vista, este retraso puede parecer menor. Sin embargo, la mayoría de los trabajadores por cuenta ajena del Sur Global operan en economías cotidianas y dependen de la obtención inmediata de ingresos para su supervivencia diaria. En consecuencia, cuando las empresas emiten los pagos semanalmente, el uso de estas plataformas puede perturbar gravemente la estabilidad financiera de los trabajadores. El retraso significa que los fondos desembolsados el miércoles pueden no ser accesibles hasta el martes siguiente; para agravar el problema, estas plataformas suelen imponer una comisión fija de 2 a 5 dólares por transacción de retirada. Teniendo en cuenta que muchos de estos pagos rondan los diez dólares, las comisiones pueden consumir aproximadamente el 30% de sus ingresos, además de los impuestos reales. Esto no sólo supone una carga financiera desproporcionada para los trabajadores, sino que también plantea un reto de retención para los empleadores, ya que las ineficiencias de los métodos de pago convencionales erosionan la viabilidad de mantener una mano de obra fiable.

El crecimiento de la la empresa depende de una fuerza laboral estable y próspera

Sin una red estable y confiable de trabajadores, las empresas enfrentan obstáculos significativos para escalar y mantener sus estándares operativos, especialmente en medio de altas tasas de rotación. El escenario más beneficioso para estas empresas es contar con un grupo central de trabajadores independientes que vean su trabajo como empleo a tiempo completo, esforzándose constantemente por la excelencia y la mejora. La importancia de una fuerza laboral dedicada y en evolución es primordial, especialmente considerando los desafíos en la incorporación de nuevos trabajadores y en guiarlos para que se conviertan en hábiles manipuladores de datos. Abordar preocupaciones pivote como la estabilidad financiera es esencial para la retención y el desarrollo del talento. Para avanzar en este objetivo, las empresas deberían buscar activamente formas de mantener a sus trabajadores comprometidos y apoyados, incluso en ausencia de tareas inmediatas. Esto podría incluir explorar asociaciones para crear oportunidades continuas de participación, sugiriendo un enfoque proactivo en la gestión de la fuerza laboral e inversión en su crecimiento y satisfacción a largo plazo.

Garantizando integridad y confianza en la economía gig: El rol de las asociaciones expertas

Construyendo sobre las discusiones sobre los desafíos de pago y la importancia de mantener el compromiso de los trabajadores, abordar el fraude surge como una preocupación crítica en la gestión de una fuerza laboral gig global. A medida que las empresas navegan por estas aguas, la dependencia de socios de pago, aunque fundamental, introduce complejidades para garantizar la integridad de los datos y prevenir prácticas fraudulentas. La rápida finalización de tareas con fines de lucro, a menudo a expensas de la calidad, subraya la necesidad de un enfoque vigilante hacia el fraude. En este contexto, la integración de un socio experto en los matices de la economía gig se vuelve invaluable. Dicho socio no solo entendería las complejidades de los sistemas de pago globales, sino que también sería hábil en identificar y mitigar los riesgos asociados con prácticas engañosas. Esta adición complementaría las soluciones de pago existentes al ofrecer experiencia en prevención de fraude, mejorando así la confiabilidad y eficacia general del ecosistema. Aprovechar un socio con una comprensión profunda de los desafíos y dinámicas de la economía gig puede garantizar estándares más altos de precisión e integridad de datos, fomentando un entorno responsable y sostenible para todas las partes interesadas.

Adoptando alianzas estratégicas en la economía gig

La carrera por optimizar las operaciones de la economía gig presenta un costo de oportunidad evidente para las empresas que aún no aprovechan las alianzas estratégicas. Los líderes de la industria están moviéndose rápidamente para aliarse con plataformas que ofrecen soluciones integrales, que van desde pagos sin problemas hasta detección de fraudes y participación comunitaria. La asociación de Airtm con ScaleAI ejemplifica esta tendencia, destacando las ventajas significativas de integrarse con una plataforma equipada para abordar los desafíos multifacéticos de la economía gig de frente.

Airtm se distingue al crear un centro pivotal, conectando directamente a los trabajadores digitales con empresas que necesitan sus habilidades para operar de manera efectiva o lograr crecimiento. Esto no solo agiliza los procesos de reclutamiento y pago, sino que también fortalece el ecosistema contra el fraude, garantizando una asociación segura y eficiente. En un panorama donde la agilidad operativa y la confianza son primordiales, las empresas que se mantienen al margen de estas alianzas pueden encontrarse en desventaja competitiva, perdiendo las eficiencias optimizadas y las capacidades ampliadas de la fuerza laboral que plataformas como Airtm ofrecen.

Trazando el futuro: el compromiso de Airtm para revolucionar el tratamiento de datos de IA

En el panorama en rápida evolución de la inteligencia artificial y la economía gig, en la encrucijada de la innovación y el ingenio humano, las empresas tienen un mandato claro: adaptarse o quedarse atrás. Los conocimientos extraídos de los intrincados procesos de la recolección y etiquetado de datos y la integración estratégica de una mano de obra global ponen de relieve no solo oportunidades, sino imperativos para las empresas que aspiran a prosperar en este entorno dinámico.

A medida que nos adentramos en los retos de la ampliación, las complejidades de los pagos y la necesidad crítica de prevenir el fraude, una solución emerge con claridad convincente: el poder de las asociaciones estratégicas. La colaboración entre Airtm y ScaleAI sirve no solo como un faro, sino como un camino probado hacia adelante, lo que demuestra los beneficios tangibles de adoptar plataformas que encapsulan soluciones integrales para navegar por los complejos desafíos de la economía gig.

Este relato no trata sólo de superar obstáculos; es una llamada a la acción para los líderes del sector. El momento de actuar es ahora, de explorar y comprometerse con asociaciones que no solo aborden las necesidades inmediatas de los pagos y la prevención del fraude, sino que también liberen todo el potencial de una mano de obra global estable, próspera y comprometida. Al hacerlo, las empresas no solo salvaguardan su integridad operativa, sino que también se posicionan a la vanguardia de la revolución de la IA, listas para aprovechar las ilimitadas oportunidades que se avecinan.

A medida que en Airtm nos adentramos en el ámbito de los datos de IA, invitamos a los líderes del sector a unirse a nosotros para explorar soluciones innovadoras y asociaciones estratégicas. Que comience el viaje de la información a la acción. Póngase en contacto con nosotros, obtenga más información y dé el paso decisivo para garantizar su crecimiento en un mundo impulsado por la IA. Ha llegado el momento de pivotar hacia la colaboración estratégica, y las recompensas para quienes se atrevan son inmediatas e inmensas.