Datos de calidad: el verdadero motor de la inteligencia artificial

En un mundo donde los algoritmos analizan grandes volúmenes de información para tareas críticas, como mejorar las predicciones de precios y administración de catálogos o personalizar experiencias de usuario, los datos que alimentan estas herramientas son esenciales. Más que enfocarse en la cantidad, el desafío está en garantizar su calidad.

Los modelos de inteligencia artificial (IA) no son más que un reflejo de los datos con los que se entrenan. Si no están bien estructurados y validados, la IA enfrenta serias limitaciones: desde errores en sus predicciones hasta la perpetuación de sesgos que afectan negativamente a personas y negocios.

Por ejemplo:

• Un sistema de IA para detectar fraudes puede fallar si los datos históricos no reflejan con precisión los comportamientos sospechosos.
• Un modelo de recomendación en un ecommerce puede ofrecer productos irrelevantes si los datos de preferencias de los usuarios están mal estructurados.

La calidad y la estandarización de los datos no es un lujo, es una necesidad fundamental para aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial.

Aunque los algoritmos son excelentes para procesar grandes volúmenes de información, hay aspectos en los que todavía necesitan ayuda: comprender contextos, resolver ambigüedades y eliminar errores que solo un humano puede identificar. Esto es lo que se conoce como Human In The Loop (HITL): la intervención humana en procesos de validación, enriquecimiento y optimización de datos.

Aquí es donde Arbusta se posiciona como un modelo innovador para convertir desafíos en oportunidades y esto no solo garantiza datos más limpios y precisos, sino que también tiene un impacto social significativo. Arbusta lidera procesos de data annotation, enriquecimiento de datasets y validación de datos con humanos a través de equipos conformados por jóvenes que acceden a su primera experiencia laboral en tecnología, provenientes de contextos socioeconómicos desafiantes.

En regiones como América Latina, los datos a menudo reflejan realidades complejas: informalidad, desorden y falta de estándares homogéneos. En este escenario, Arbusta no solo actúa como un proveedor de servicios, sino como un habilitador de soluciones personalizadas para empresas que buscan optimizar sus modelos de IA.

• Servicios de Data: Desde la data annotation (etiquetación de datos) hasta la data validation y la data enrichment (enriquecimiento de datasets), Arbusta ayuda a asegurar que los datos sean precisos, relevantes y útiles para los sistemas de IA. Esto permite a las empresas reducir el trabajo manual y concentrarse en tomar decisiones estratégicas.
• E-Commerce: Además, Arbusta busca mejorar la operación digital de los negocios, ayudando a crear experiencias de compra más seguras y atractivas para los usuarios, mientras se mejora la gestión de datos para maximizar las conversiones.

Además de tecnología, Arbusta integra el factor humano en sus procesos. Equipos diversos y comprometidos, muchos de ellos jóvenes en su primer empleo en IT, se convierten en una pieza clave para garantizar resultados superiores. Nuestro enfoque de human in the loop ha demostrado que la combinación de personas y tecnología no solo mejora la calidad de los datos, sino que también crea un impacto social significativo.

Los modelos de inteligencia artificial más potentes del futuro no solo dependen de datos limpios, sino también de sistemas que integren propósito humano y precisión técnica. Arbusta ya está marcando el camino.