El crowdsourcing se ha convertido en una forma cada vez más popular de obtener anotaciones de datos para aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural (PLN) o la Computer Vision. Aunque puede resultar rentable y eficiente para acumular grandes cantidades de datos etiquetados, también presenta riesgos que pueden aumentar el coste total de sus proyectos de IA.

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¿Cómo se utiliza el crowdsourcing para anotar datos?

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La anotación de datos mediante crowdsourcing es el proceso de obtener datos etiquetados subcontratando la tarea de anotación (o etiquetado) a un gran grupo de colaboradores, normalmente a través de una plataforma en línea. Por lo general, los colaboradores son anónimos y pueden proceder de distintos entornos y niveles de experiencia. Las plataformas que utilizan los colaboradores suelen ofrecer una interfaz fácil de usar que les permite acceder a los datos y anotarlos según criterios predefinidos, como etiquetar objetos en imágenes o transcribir el habla en grabaciones de audio. A continuación, las anotaciones generadas por los colaboradores se agregan y utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático para diversas aplicaciones, como el procesamiento del lenguaje natural y la Computer Vision.

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Anotar datos con crowdsourcing: ¿qué ventajas tiene?

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El crowdsourcing ofrece una serie de ventajas, como la capacidad de obtener rápidamente grandes cantidades de datos etiquetados a un coste relativamente bajo. Las plataformas de crowdsourcing pueden aprovechar un gran número de colaboradores para anotar datos, lo que permite tiempos de respuesta rápidos y escalabilidad. El crowdsourcing puede aportar una amplia gama de perspectivas y conocimientos, lo que permite realizar anotaciones más completas y precisas, así como llevarlas a cabo 24 horas al día, 7 días a la semana, aumentando la eficiencia y reduciendo los plazos de entrega. También puede fomentar la transparencia de los datos y la democratización del acceso al trabajo digital, permitiendo que cualquier persona con conexión a Internet contribuya al proceso de etiquetado, independientemente de su ubicación o situación socioeconómica. En cualquier caso, esto es lo que proponen y promueven estas plataformas, a pesar de que los estudios han demostrado desde entonces que los empleos creados por las plataformas de trabajo temporal contribuyen más a la precarización de las personas que las utilizan.

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¿Por qué elegir un socio especializado en anotación de datos?

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La anotación de datos es un paso fundamental en el aprendizaje automático. Un socio especializado en anotación de datos (como Innovatiana) es una empresa que ofrece servicios dedicados a la IA y el procesamiento de datos. La mayoría de estos socios utilizan anotadores internos formados con conocimientos específicos del sector. Gracias a sus conocimientos, formación y experiencia en el sector, suelen proporcionar anotaciones de datos de mejor calidad, más precisas y coherentes que las anotaciones realizadas por crowdsourcing.

Aunque el crowdsourcing de anotación de datos es una opción popular entre los científicos de datos, hay varias razones por las que debería considerar el uso de un socio de anotación de datos con mano de obra interna:

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1. Experiencia y conocimientos profundos

Los proveedores de anotación de datos que emplean anotadores formados tienen amplios conocimientos y experiencia en las tareas específicas del dominio que anotan. Esta experiencia garantiza que las anotaciones sean coherentes, precisas y de alta calidad, lo que se traduce en modelos de aprendizaje automático de mejor rendimiento. Además, los equipos dedicados a sus casos de uso ofrecen servicios de seguimiento y pueden intervenir de forma regular, como en cualquier actividad de prestación de servicios, garantizando la continuidad.

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2. Proceso de control de calidad y SLA

Existen procesos para garantizar la precisión y coherencia de las anotaciones. Para grandes pedidos (varios cientos de miles de datos que deben anotarse), la mayoría de los proveedores de servicios ofrecen acuerdos de nivel de servicio garantizados para la precisión de las anotaciones.

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3. Formación continua

Las empresas de anotación de datos suelen ofrecer formación continua y apoyo a sus anotadores (con formación interna, seguimiento diario, una carrera profesional interna que permite progresar a los etiquetadores de datos). A largo plazo, esta formación y este apoyo contribuyen a mejorar la calidad y la coherencia del trabajo de anotación, lo que se traduce en modelos de aprendizaje automático más precisos.

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4. Mayor flexibilidad y colaboración

Especialistas en anotación de imágenes, vídeos y vídeo o especialistas en anotación de texto adaptan sus servicios para satisfacer las necesidades específicas de los clientes, proporcionando información sobre los datos mediante un enfoque human-in-the-loop (HITL) y un proceso proactivo para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

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5. Confidencialidad y seguridad de los datos

La normativa sobre protección de datos obliga a proteger los datos personales, y los socios de anotación de datos deben contar con políticas y procedimientos estrictos para garantizar la seguridad y confidencialidad de los datos. A diferencia del crowdsourcing, los equipos de estos proveedores de servicios están identificados, formados y concienciados en cuestiones de seguridad de la información.

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¿Cuáles son los 4 principales riesgos de la anotación de datos mediante crowdsourcing?

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Aunque la anotación de datos mediante crowdsourcing puede ser una forma eficaz de obtener grandes cantidades de datos etiquetados, presenta riesgos significativos -como imprecisiones, sesgos, problemas de privacidad y seguridad- que deben tenerse en cuenta en el proceso de toma de decisiones. He aquí un breve resumen de estos riesgos:

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1. Incoherencias y anotaciones incoherentes

Las plataformas de crowdsourcing se basan generalmente en un gran número de colaboradores anónimos de diversos orígenes, que pueden no estar familiarizados con el campo o la tarea específica. Dado que las tareas son accesibles al mayor número de personas posible, el nivel de cualificación no siempre es el adecuado, lo que puede dar lugar a que se corrijan multitud de errores recurriendo a un número muy elevado de colaboradores... lo que incrementa los costes y, sin embargo, puede dar lugar a anotaciones incoherentes o inexactas que pueden tener un impacto significativo en la calidad y la fiabilidad de los datos utilizados para entrenar modelos de IA.

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2. Anotaciones sesgadas

Esto puede ocurrir cuando los colaboradores tienen prejuicios personales o culturales que afectan a sus anotaciones. Por ejemplo, una persona de una determinada cultura puede interpretar una imagen o un texto de forma diferente a otra persona de otra cultura. Esto puede tener un impacto significativo en el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático resultantes, especialmente si estos sesgos potenciales no se matizan antes de iniciar el proceso de anotación. En algunos casos, esto no tiene ninguna repercusión (distinguir entre un gato y un perro es universal).

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3. Dificultades para evaluar la actuación de los anotadores y evitar la repetición de errores

A menudo es difícil iterar con anotadores de fuentes colectivas, ya que puede ser complicado gestionar y coordinar un gran número de colaboradores anónimos. La rotación también es mayor, ya que los colaboradores pierden interés o se van a otros proyectos, lo que puede provocar retrasos. Puede ser difícil garantizar la calidad de las anotaciones si se confía en un grupo numeroso y no verificado de colaboradores con una formación mínima y sin conocimientos funcionales identificados.

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4. Seguridad y confidencialidad de los datos

Cuando se utilizan colaboradores anónimos, siempre existe el riesgo de que un colaborador revele accidental o deliberadamente información personal o confidencial, lo que puede tener importantes consecuencias legales y éticas. Además, los anotadores de crowdsourcing utilizan su propio hardware e infraestructura, lo que puede dar lugar a brechas de seguridad si no cuentan con el software antivirus adecuado o si no actualizan o parchean regularmente sus máquinas y aplicaciones de forma coherente.

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5. Ética del crowdsourcing

El uso del crowdsourcing para la anotación de datos plantea importantes problemas éticos. Existe el riesgo de que se explote a los colaboradores, a quienes a menudo se paga muy poco por su trabajo, lo que puede no reflejar el verdadero valor de sus contribuciones a los proyectos de inteligencia artificial. Además, el anonimato de los colaboradores en el crowdsourcing puede plantear problemas de responsabilidad y calidad, ya que a menudo es difícil garantizar que las anotaciones se realicen de forma ética y precisa. La ética del crowdsourcing para la anotación de datos depende de cómo se gestione y de la protección de los derechos y la dignidad de los trabajadores y la seguridad de los datos, lo que requiere una supervisión y regulación adecuadas para garantizar prácticas éticas en este ámbito.

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En conclusión

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Utilizar un socio de anotación de datos ofrece una serie de ventajas, como anotaciones de mayor calidad, mayor flexibilidad y colaboración, y un enfoque "Human-in-the-Loop" (HITL) a escala. Al elegir un socio de anotación de datos, es importante tener en cuenta su experiencia funcional específica, el proceso de control de calidad, la política de confidencialidad y seguridad, así como su capacidad para adaptar sus servicios a sus necesidades más específicas.

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¿Por qué elegir Innovatiana para anotar sus datos y acelerar el desarrollo de sus productos de IA?

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Innovatiana ofrece soluciones líderes de anotación de datos gracias a nuestro enfoque ético de la IA, nuestra experiencia y nuestros conocimientos funcionales. Hemos desarrollado una metodología para formar anotadores (o Data Labelers) y crear los datos de entrenamiento más avanzados, muy centrados en dominios de aplicación funcionales (medicina, arquitectura, legal, inmobiliario, etc.). Y lo hacemos manteniendo un firme compromiso con la creación de una cadena de suministro de IA ética. Para saber más.