💡 En el mundo de la inteligencia artificial, el Etiquetado de Datos es un campo emergente que aún no es muy conocido.
Las tareas de etiquetado de datos implican asignar etiquetas a diversos datos estructurados y no estructurados, con el fin de crear una "capa semántica", un conjunto de información que los algoritmos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo puedan comprender. En un enfoque de la inteligencia artificial centrado en los datos, que es la tendencia del mercado, el etiquetado de datos es un proceso indispensable.
En este artículo, enumeramos 3 conceptos erróneos sobre las actividades de etiquetado de datos y cómo pueden utilizarse para crear productos de IA.
1. La anotación de datos es rápida y fácil de automatizar
Si alguna vez has intentado etiquetar datos internamente, seguro que puedes refutar esta frase. Cuantos más datos reciba la IA, más precisa será. Por eso es importante proporcionar conjuntos de datos masivos y de alta calidad. Anotar datos lleva varias horas y es un trabajo tedioso, que puede volverse rápidamente frustrante para las personas que nunca lo han hecho antes, e incapacitante si además tienen que realizar otras tareas. Confiar estas tareas a un aprendiz de científico de datos probablemente no sea una buena idea...
Por último, aunque se hayan realizado progresos en materia de etiquetado automático, con plataformas cada vez más potentes, ello no dispensa de la verificación y cualificación por parte de un profesional del etiquetado de datos, que a diferencia de la máquina, posee una experiencia funcional y comercial en relación con los datos que deben etiquetarse.
2. No es esencial anotar los datos con precisión
Cuando se trata de desarrollar modelos de inteligencia artificial de alto rendimiento, es esencial disponer de grandes cantidades de datos anotados de alta calidad. Las anotaciones proporcionan información precisa sobre las características y etiquetas de los datos, lo que permite a los modelos de aprendizaje automático generalizar y tomar decisiones más precisas.
Sin embargo, si los datos están mal anotados o son de mala calidad, se producen errores y predicciones erróneas por parte de la IA. Corregir manualmente estos errores puede llevar mucho tiempo, ya que, aunque en algunos casos sean poco frecuentes, corregirlos individualmente requiere un gran esfuerzo. Por eso es esencial hacer hincapié en la calidad de las anotaciones, para minimizar los errores y optimizar la eficacia del proceso de aprendizaje automático.
3. Todas las empresas de externalización de etiquetado de datos explotan a sus empleados
Algunas empresas de etiquetado de datos explotan a los trabajadores adoptando prácticas que contravienen los derechos laborales. Algunas de estas empresas, para reducir costes, optan por modelos laborales injustos como el crowdsourcing. Esto significa que recurren a trabajadores eventuales y a menudo mal pagados, que realizan tareas de etiquetado de datos de forma fragmentada y ad hoc, con unas expectativas que no se ajustan a la realidad de estas personas.
Además, estas empresas también pueden imponer plazos ajustados y una presión excesiva a los trabajadores para que produzcan anotaciones con rapidez, lo que provoca condiciones de trabajo estresantes y precarias. En general, la explotación de los trabajadores por parte de las empresas de etiquetado de datos es una realidad preocupante que requiere especial atención para garantizar el respeto de los derechos y la dignidad de los trabajadores.
En Innovatiana, damos la máxima importancia a pagar a nuestros empleados de forma justa. Les ofrecemos puestos de trabajo estables y rechazamos el uso del crowdsourcing. Nuestras preocupaciones éticas como empresa guían nuestras decisiones.
Esperamos que este artículo haya cambiado tus ideas preconcebidas. Si eres CTO, científico de datos, desarrollador o simplemente estás interesado en el etiquetado de datos, ¡no dudes en concertar una cita con nosotros!
