El puente entre el caos de datos y la IA: Data Annotation y Data Collection, la revolución silenciosa que salva a las empresas
Un motor de búsqueda colapsa porque confunde “vestido de fiesta” con “juego de cuchillos”. Un chatbot recomienda productos erróneos. Una cadena de retail pierde millones por no detectar una baja de precios en su competencia.
Estos errores no son aislados: son síntomas de un problema estructural agravado por la expansión de la Inteligencia Artificial. Un estudio de Gallagher revela que el 34% de los empresarios considera que los errores de la IA son su mayor preocupación.
Para evitarlos, es clave contar con datos bien estructurados y relevantes. “La recopilación y anotación de datos son procesos fundamentales para transformar información cruda en insights valiosos”, dice Clemencia Nicholson, CEO de Arbusta, empresa argentina que brinda servicios a Mercado Libre, Kavak y Despegar.
Arbusta combina tecnología escalable y talento humano entrenado para ofrecer Data Collection, Data Cleansing, Labeling, Data Entry, Moderation y Validation, actuando como un puente entre el desorden del mundo real y la claridad que necesitan las IAs.
La anotación de datos es el primer paso para que una IA comprenda el mundo. Arbusta ofrece servicios de anotación de audio, video, texto e imagen para entrenar modelos de IA con alta precisión.
Un asistente virtual que confunde llanto con alarma o un sistema que no distingue un cristal roto de una puerta cerrándose pueden evitarse con Sound Tagging: técnica que entrena a la IA para reconocer patrones acústicos complejos.
“La anotación de audio es clave para evitar errores cotidianos. Arbusta entrena modelos que distinguen entre emergencias y sonidos ambientales”, explicó Pablo Mlynkiewicz, CTO de Arbusta.
Video Tagging: entrenar a las máquinas para que vean
El etiquetado de video usa técnicas como bounding boxes, segmentación semántica y seguimiento de trayectorias. Gracias a esto, un vehículo autónomo distingue entre un niño y una bolsa, o una tienda sabe qué producto atrae más miradas. El mercado de visión por computadora se valoró en $10.5 mil millones en 2024 y alcanzaría $17.02 mil millones para 2033.
Image Tagging: sentido a cada píxel
Image Tagging transforma imágenes estáticas en información accionable. Permite que un catálogo digital no confunda productos, que un vehículo lea señales bajo lluvia o que un sistema agrícola detecte estados de cultivos.
Text Tagging: enseñar a las IAs a leer entre líneas
El etiquetado de texto clasifica fragmentos para que los modelos los procesen correctamente. Esto permite que un chatbot detecte si un cliente está frustrado, o que una plataforma jurídica identifique cláusulas críticas.
“Estas anotaciones permiten traducir el lenguaje humano en señales útiles para las máquinas”, agrega Nicholson.
Data Collection: captar datos relevantes, no solo acumularlos
Mientras que la anotación estructura datos existentes, Data Collection obtiene información desde el origen: monitorea precios, analiza reseñas o extrae datos industriales.
“El enfoque de Arbusta no es acumular información, sino filtrar el ruido y organizar datos accionables”, enfatiza la CEO.
El factor humano detrás de la precisión
Los datos son el nuevo petróleo. Pero Arbusta los convierte en ventajas competitivas. Con inversión en innovación y un equipo especializado, se consolida como el partner número 1 en anotación y recolección de datos para IA.
Mientras otros navegan en el caos, Arbusta define el estándar.
