Un motor de búsqueda colapsa porque, en pleno pico de tráfico, confunde «vestido de fiesta» con «juego de cuchillos». Un chatbot de servicio al cliente recomienda “termómetros” a quienes buscan “termos”.
Una cadena de retail pierde millones en horas porque su sistema no detectó que un competidor bajó los precios de 200 productos clave.
Estos no son casos aislados ni anécdotas exageradas: son síntomas concretos de un problema estructural que se agrava en forma exponencial con la expansión de la inteligencia artificial.
Un estudio de Gallagher, por ejemplo, revela que el 34% de los empresarios considera que los errores de la IA son la mayor preocupación, seguido por la violación de datos y privacidad.
La recopilación y anotación de datos son procesos fundamentales para transformar información cruda en insights valiosos, capaces de guiar decisiones estratégicas.
Clemencia Nicholson, CEO de Arbusta
“Pero muchas organizaciones todavía enfrentan serias dificultades para procesar grandes volúmenes de información de manera eficiente y precisa”, agregó .
Con una combinación de tecnología escalable y talento humano entrenado, la propuesta de Arbusta para estos dolores se centra en soluciones de preparación de data con servicios de Data Collection, Data Cleansing, Labeling, Data Entry, Moderation y Validation, que funcionan como un puente entre el desorden del mundo real y la claridad que necesitan las inteligencias artificiales para operar con precisión.
La anotación de datos es el primer paso para que una inteligencia artificial pueda comprender lo que observa, escucha o lee. Se trata de un proceso esencial en el desarrollo de sistemas inteligentes capaces de operar en contextos complejos y diversos.
En este campo, Arbusta ofrece servicios de anotación que abarcan audio, video, texto e imagen, y que permiten entrenar modelos de inteligencia artificial con un alto grado de precisión.
Un asistente virtual que confunde el llanto de un bebé con una alarma de incendio, o un sistema de seguridad que no distingue entre el sonido de un cristal roto y una puerta cerrándose.
Estos errores se evitan con Sound Tagging: la técnica que ‘enseña’ a las IAs a reconocer, por ejemplo, diferencias entre acentos regionales en apps de traducción o a identificar alarmas críticas en fábricas inteligentes.
«La anotación de audio es clave para evitar que las IAs cometan errores cotidianos. Arbusta entrena modelos para reconocer patrones precisos, como distinguir entre una emergencia médica y un sonido ambiental inofensivo, o clasificar variaciones lingüísticas en servicios de voz. ‘Sound Tagging permite entrenar modelos de reconocimiento de sonido para clasificar eventos acústicos o detectar patrones relevantes«, explicó Pablo Mlynkiewicz, CTO de Arbusta.
Video Tagging: entrenar a las máquinas para que «vean» el mundo
El etiquetado de video (o Video Tagging) permite, por su parte, procesar imágenes en movimiento mediante técnicas como bounding boxes, segmentación semántica y seguimiento de trayectorias.
Este servicio es clave para el entrenamiento de modelos de visión por computadora, en un contexto donde el mercado de esta clase de servicios se valoró en $10.500.000.000 en 2024 y se espera que alcance $17.020.000.000 para 2033, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 6,2%.
El Video Tagging evita que las máquinas ‘vean’ el mundo de forma caótica. Gracias a esta técnica, un vehículo autónomo diferencia entre un niño corriendo y una bolsa volando, una tienda detecta qué productos atraen más miradas en un pasillo, o un sistema de seguridad reconoce actividades sospechosas en tiempo real.
Arbusta logra esto mediante anotaciones precisas de movimiento, objetos y contextos. En un contexto donde el mercado de visión por computadora se valoró en $10.500.000.000 en 2024, este servicio es clave para entrenar IAs que operan en entornos críticos.
Image Tagging: el mapa que da sentido a cada píxel
Image Tagging transforma imágenes estáticas en información accionable. Arbusta aplica esta técnica para que un catálogo digital no confunda zapatillas con sandalias, un vehículo autónomo lea señales de tránsito bajo lluvia, o un sistema agrícola analice el estado de cultivos mediante fotos satelitales.
Cada etiqueta corrige errores costosos y automatiza decisiones. Su valor radica en transformar los píxeles en información estructurada para decisiones basadas en evidencia visual.
Text Tagging: enseñar a las IAs a leer entre líneas
Otra área estratégica dentro de la anotación de datos es el etiquetado de texto, que consiste en clasificar fragmentos textuales para que los modelos puedan organizarlos, interpretarlos y procesarlos.
«Este servicio es esencial en aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático«, aclaró Mlynkiewicz, quien agregó: «El trabajo de Arbusta permite traducir lenguaje humano en señales útiles para las máquinas«.
El Text Tagging evita que las IAs malinterpreten el lenguaje humano. Con este servicio, Arbusta entrena sistemas para que un chatbot detecte si un cliente está frustrado (‘¡Nunca llega mi pedido!’) o hace una consulta simple; que un correo electrónico identifique una oferta relevante para el usuario, o que una plataforma jurídica clasifique cláusulas críticas en contratos.
«Estas anotaciones permiten traducir el lenguaje humano en señales útiles para las máquinas. No se trata sólo de clasificar palabras, sino de entender intenciones«, añadió Nicholson.
Data Collection: captar datos relevantes, no solo acumularlos
Mientras la anotación se encarga de estructurar datos ya disponibles, Data Collection o recopilación de datos permite obtener información directamente de fuentes distribuidas, con el objetivo de capturar insights relevantes desde el inicio y para enriquecer bases de datos con información valiosa.
Por ejemplo: monitorear cambios de precios en sitios de competidores para ajustar estrategias comerciales al instante, extraer reseñas de usuarios en redes sociales y foros para entender tendencias reales del mercado, o recolectar datos de sensores industriales que previenen fallas en maquinarias.
«El enfoque de Arbusta en este servicio no se limita a acumular información, sino a filtrar el ruido y organizar los datos para que resulten accionables«, subrayó la CEO de Arbusta.
