Impulsado por la necesidad de optimizar tus resultados y preparar el terreno para un mayor entrenamiento de IA con volúmenes adicionales, podrías encontrarte en un punto en el que no estés seguro de si deberías considerar la recopilación de datos mediante crowdsourcing o seguir utilizando tus fuentes internas. Con la llegada de las plataformas de crowdsourcing , podría parecer relativamente sencillo obtener los volúmenes de datos necesarios con la calidad adecuada.
Los datos obtenidos mediante crowdsourcing pueden ser determinantes para el éxito o el fracaso de tus ambiciones en materia de IA, y antes de seguir adelante con este proceso, debes comprender las ventajas y los inconvenientes de los datos obtenidos mediante crowdsourcing.
Con años de experiencia en el sector, comprendemos el funcionamiento del sistema y hemos utilizado diversas técnicas de recopilación de datos, lo que nos permite ser expertos en la materia. Por lo tanto, desde nuestra perspectiva y experiencia, analicemos si el trabajo colaborativo es la opción más adecuada para usted.
Decodificación de los beneficios y las trampas de los datos de crowdsourcing para el aprendizaje automático
Referencia rápida
| Ventajas | Desventajas |
|---|---|
| Reduce el tiempo | Mantener la confidencialidad de los datos |
| Minimiza gastos | Calidad de datos vacilante |
| Elimina el sesgo de datos | Falta de estandarización |
| Reduce la presión sobre su grupo de talentos interno | |
| Altamente escalable |
Ventajas de la recopilación de datos mediante crowdsourcing
Reduce el tiempo
Las investigaciones revelan que los científicos de datos y los expertos en IA dedican solo el 20 % de su tiempo a la creación y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático . El tiempo restante se emplea en la recopilación, la organización y la limpieza de datos. Esto significa que las tareas que requieren su atención e intervención se priorizan después de las tareas de recopilación y anotación de datos.
Sin embargo, la recopilación de datos mediante crowdsourcing a través de un proveedor experimentado elimina esta fase y automatiza los procesos de recopilación y anotación de datos. Con pautas y protocolos rígidos, garantizan que el crowdsourcing de datos sea uniforme y estandarizado. Esto libera el tiempo de los expertos para concentrarse en lo que más importa y, finalmente, reduce el tiempo de comercialización de su producto o servicio.
Elimina el sesgo de datos
Para que su modelo de IA produzca resultados significativos que sean universales, debe entrenarse con abundantes conjuntos de datos. El crowdsourcing complementa este proceso al permitir que personas de diversos orígenes carguen los datos necesarios y hagan que sus modelos de IA sean lo más saludables posible. En última instancia, habría eliminado el sesgo en gran medida.
Minimizar gastos
La recopilación de datos no solo es tediosa y consume mucho tiempo, sino que también es costosa. Independientemente de si se cuenta con equipos internos o proveedores externos, la rentabilidad solo se obtiene a largo plazo. Por lo tanto, en comparación, la recopilación de datos mediante crowdsourcing minimiza los gastos que se incurrirían en la obtención y el etiquetado de datos. Para las empresas con recursos limitados, esta podría ser una solución ideal.
Reduce la presión sobre su grupo de talentos interno
Cuando emplea a los miembros de su equipo existente para recopilar datos y anotarlos, les está pidiendo que trabajen horas adicionales o les está compensando por ello. O les está pidiendo que se adapten a esta tarea en medio de sus horas de trabajo y plazos ajustados.
En cualquier caso, esto genera presión sobre los empleados y perjudica la calidad de las tareas que intentan realizar simultáneamente. Esto podría provocar rotación de personal y mayores gastos en la capacitación de nuevos empleados. En este caso, la recopilación de datos mediante crowdsourcing se presenta como una alternativa confiable, ya que su equipo dispone de datos estandarizados para trabajar.
Altamente escalable
Depender de fuentes internas para generar mayores volúmenes de datos que los actuales podría resultar costoso. Colaborar con empresas de recopilación y anotación de datos sería una mejor alternativa. ( Lea: Aspectos a tener en cuenta al preseleccionar un proveedor de recopilación de datos ).
El trabajo colaborativo resulta muy práctico, ya que permite escalar los requisitos de volumen de datos. Puedes aumentar o disminuir el volumen de datos en cualquier momento . Solo tienes que asegurarte de contar con procesos de control de calidad adecuados para garantizar resultados de alta calidad.
Contras del crowdsourcing de datos
Mantener la confidencialidad de los datos
Mantener la confidencialidad de los datos es una tarea crucial en el crowdsourcing. Tanto el proveedor como el equipo de crowdsourcing tienen la responsabilidad de preservar y respetar la integridad y confidencialidad de los datos, cumpliendo con los protocolos y estándares de privacidad. Si los datos están relacionados con la atención médica, se deben cumplir medidas y normativas adicionales, como la HIPAA . Esto puede consumir una parte importante del tiempo del equipo, que deberá dedicar a la configuración de los protocolos.
Calidad de datos vacilante
No hay garantía de que la calidad final de los datos que reciba sea impecable, incluso si se controlan adecuadamente. Uno de los principales inconvenientes de la recopilación de datos mediante crowdsourcing es que se encontrará con datos erróneos e irrelevantes. Si su proceso no está bien configurado , podría terminar gastando más tiempo y dinero que trabajando con proveedores de datos.
Por eso recomendamos consultar nuestras directrices sobre crowdsourcing.
Falta de estandarización de datos
Con el trabajo colaborativo, ese no es el caso. No se sigue un estándar adecuado y todo depende de los contribuyentes individuales y de su experiencia en la participación en datos de crowdsourcing. De vez en cuando, podría recibir archivos limpios y desordenados, lo que dificultaría el establecimiento de estándares.
Entonces, ¿qué es mejor?
Depende de la urgencia y del presupuesto. Si considera que dispone de muy poco tiempo y que la recopilación de datos mediante crowdsourcing es la única opción viable, funcionaría, ya que estaría dispuesto a ceder en algunos aspectos, como ya hemos comentado.
Sin embargo, si cree que sus ambiciones de inteligencia artificial son más importantes y que no ofrecería ningún alcance o espacio para que surjan preocupaciones, la mejor manera de avanzar es buscar proveedores de datos ideales como nosotros que puedan ayudarlo a aprovechar los beneficios del crowdsourcing. .
