Todo lo que debes saber para convertirte en un Etiquetador de datos
Santiago Coates
06 Marzo de 2024
6 min. de lectura
La industria de la recolección y etiquetado de datos está experimentando un crecimiento exponencial. En la actualidad, trabajadores como Jameboy han convertido esta actividad en su principal fuente de ingresos y/o profesión.
Este sector ofrece numerosas oportunidades para los trabajadores, permitiéndoles adquirir conocimientos en inteligencia artificial y análisis de datos.
Por eso, el propósito de este artículo es profundizar y comprender las razones por las cuales los trabajadores digitales optan por esta actividad. ¿Qué los motiva a ingresar en este campo? ¿Por qué eligen esta opción para aumentar sus ingresos? Para responder a estas y otras preguntas, se entrevistaron a más de 300 trabajadores digitales con el fin de ofrecer una visión detallada de esta industria y resaltar sus aspectos más interesantes.
Acerca de la recolección y el etiquetado de datos
La recolección y el etiquetado de datos es un componente crítico en el desarrollo de modelos de machine learning, ya que le permite a los algoritmos aprender de ejemplos específicos para realizar tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural (NLP), y más.
Esta industria se encuentra en pleno desarrollo, con un valor de mercado de USD 1,029 millones en 2023 y una expectativa de crecimiento anual del 26.5% hasta el 2030.
Su avance está fuertemente impulsado por el crecimiento de la inteligencia artificial y la necesidad de herramientas de anotación de imágenes en sectores críticos como el automotriz, el retail y la salud. Para que esto suceda, se necesitan millones de trabajadores digitales.
Comprendiendo las preferencias de los etiquetadores de datos
En la encuesta realizada a más de 300 trabajadores digitales en diversas comunidades de recolección y etiquetado de datos, se observó que el 58.9% eran hispanohablantes, mientras que el 41.1% hablaban inglés. Este primer dato resulta notable, ya que sugiere la presencia de ambos mercados en esta industria.
Entre los encuestados, los países de habla hispana con mayor representación fueron Argentina, Venezuela y Colombia. Por otro lado, los principales países de origen de los trabajadores digitales que respondieron en inglés fueron Kenia, India y las Filipinas.
Las plataformas más elegidas por los usuarios
Las plataformas más populares entre los usuarios fueron las siguientes:
- Remotasks: 46,4%
- Appen: 11.2%
- Toloka Yandex: 10.6%
- Amazon MTurk 9.5%
- Otras: 39.7%
Dentro de la categoría de «otras», los usuarios mencionaron plataformas sumamente interesantes como V7 Labs o Data Annotation.
Además, algunos usuarios señalaron la existencia de oportunidades atractivas en plataformas privadas no accesibles al público en general, lo cual resulta intrigante para quienes buscan nuevas oportunidades.
La carga horaria
Una pregunta que todos deben plantearse es la siguiente: ¿Cuánto trabajo se necesita para que esta actividad genere un ingreso aceptable?
Esta pregunta también fue realizada a la misma muestra de usuarios nativos de recolección y etiquetado de datos y las respuestas fueron las siguientes: El 37.6% de los trabajadores digitales trabaja más de 5 horas al día en recolección y etiquetado de datos, y esto les representa un ingreso de entre USD 200 y USD 500 por mes, siendo un monto significativo especialmente para países con economías “rotas” del Sur Global.
La flexibilidad y el trabajo remoto son los factores favoritos de los usuarios
Los motivos para trabajar en la recolección y etiquetado de datos son numerosos. Esta industria puede brindarte nuevas oportunidades laborales y también enseñarte mucho sobre inteligencia artificial. Sin embargo, más allá de eso, es interesante explorar desde la perspectiva del usuario por qué eligen realizar esta actividad.
Por esta razón, preguntamos a más de 300 usuarios qué es lo que más les gusta del etiquetado de datos.
En las encuestas realizadas, la flexibilidad y la oportunidad de trabajar de forma remota fueron los dos aspectos principales resaltados por los usuarios.
Algunas personas compartieron lo siguiente:
- “Puedo aprender muchas cosas y sobre todo la flexibilidad de los trabajos y la capacitación detallada”
- “La comodidad de estar en casa, el poder generar dinero con conocimiento básico y siguiendo reglas sencillas”.
- Creo que es una excelente opción para trabajar desde casa y ganar en dólares, algo imposible en trabajo no especializados ( como programación) en países como Argentina
- “Que puedo trabajar desde casa y estar pendiente de mis hijos”
Más ventajas de trabajar en esta industria dicho por los usuarios
Resolución de Problemas: A veces, etiquetar datos requiere resolver problemas complejos, como determinar las etiquetas apropiadas para datos ambiguos o matizados. Algunas personas disfrutan del desafío de analizar información y tomar decisiones basadas en criterios específicos.
Flexibilidad: Dependiendo de la organización y el proyecto, etiquetar datos puede ofrecer arreglos laborales flexibles, como trabajo remoto u horarios flexibles. Esta flexibilidad puede ser atractiva para personas que prefieren gestionar sus propios horarios.
Aprendizaje Continuo: Trabajar como etiquetador de datos a menudo implica mantenerse al día con nuevas herramientas, técnicas y metodologías en gestión y análisis de datos. Para personas que disfrutan aprendiendo y manteniéndose actualizados en su campo, este aspecto del trabajo puede ser gratificante.
Contribución al Desarrollo de la IA: El etiquetado de datos juega un papel crucial en el entrenamiento y mejora de modelos de IA. Algunas personas pueden encontrar satisfacción al saber que su trabajo contribuye directamente al avance de la tecnología de inteligencia artificial.
Algunos tips por si estas comenzando en la recolección y el etiquetado de datos
Para maximizar las oportunidades de trabajo, aplica a varios proyectos simultáneamente y mantén un score alto para acceder a más proyectos y mejores tasas de pago. Completa tu perfil con detalles relevantes como idiomas, experiencia y habilidades.
También, se recomienda participar en módulos de aprendizaje para acceder a proyectos más complejos y mejorar tus habilidades. Asegúrate de que todas tus billeteras estén registradas con la misma información para evitar problemas al retirar tus pagos y mantener una experiencia fluida.
Consejos de un experto para maximizar tus ingresos
A la hora de querer dar el salto, es muy importante comprender a la perfección los requisitos de cada proyecto, es decir, entender a fondo las indicaciones proporcionadas por cada cliente o proyecto. Para eso, “Jameboy”, un experimentado trabajador digital de la Comunidad Airners, nos compartió algunos consejos sumamente útiles.
“Comienza con dominar los conceptos básicos, luego perfecciona tus habilidades y busca proyectos mejor remunerados. Además, considera mantener la precisión y estar siempre al tanto de las actualizaciones de las instrucciones de las tareas”, menciona el trabajador oriundo de las Filipinas.
Además, “Jameboy” nos aconseja tener flujos de trabajo consistentes y mantener la paciencia durante las tareas, ya que la precisión en cada tarea tiene sus recompensas y cuanto más preciso seas como etiquetador de datos, podrás obtener bonificaciones especiales y potenciar tus ingresos.
A continuación, algunos aspectos clave a tener en cuenta:
Comprender los requisitos de cada proyecto: Antes de comenzar con un proyecto, es esencial comprender a fondo las directrices proporcionadas. Estas describen los requisitos específicos para el etiquetado de datos, como convenciones y criterios. Familiarizarse con estas pautas garantiza la coherencia y el cumplimiento de los objetivos.
Mantener la coherencia en el etiquetado: Aplicar etiquetas consistentes a datos similares es esencial para mantener la integridad y la precisión. Utiliza las mismas etiquetas para objetos idénticos, mantén convenciones de nomenclatura uniformes y sigue estándares de formato coherentes.
Priorizar la precisión: La exactitud es vital en el etiquetado de datos. Procura ofrecer anotaciones precisas y evita errores o interpretaciones erróneas. Revisa tus anotaciones cuidadosamente y corrige cualquier error de manera oportuna. Además, las revisiones periódicas y las validaciones cruzadas pueden garantizar la precisión.
Revisar y validar las anotaciones regularmente: Es fundamental revisar y validar las anotaciones a lo largo del proceso. Esto ayuda a identificar errores o ambigüedades y asegura la calidad del conjunto de datos. Los controles de calidad y las evaluaciones entre anotadores pueden ser útiles para mantener la fiabilidad.
En resumen, el campo de la recolección y etiquetado de datos está en constante crecimiento en paralelo con el avance de la inteligencia artificial. Con el tiempo, surgirán más oportunidades para generar ingresos adicionales, por lo que es crucial mantenerse atento y seguro. La Comunidad Airners ofrece un excelente ambiente para explorar nuevas oportunidades y estar al tanto de los proyectos emergentes. También pueden informarse acerca de las medidas de seguridad para trabajar en esta industria en este artículo: Seguridad en el etiquetado de datos.
