En un entorno donde la calidad de los datos es crucial para la toma de decisiones, contar con un enfoque que combine la potencia de la tecnología con el conocimiento humano se convierte en una ventaja competitiva. Human in the Loop es esa metodología que integra la automatización con la intervención humana para transformar datos desordenados en insights accionables y estratégicos. En Arbusta, aplicamos este enfoque en sectores tan variados como el ecommerce, el automotriz, el fintech y los seguros, permitiendo a nuestros clientes optimizar operaciones, mejorar la experiencia del cliente y reducir costos operativos de manera medible.
En Arbusta, aplicamos este enfoque en sectores tan variados como el ecommerce, el automotriz, el fintech y los seguros, permitiendo a nuestros clientes optimizar operaciones, mejorar la experiencia del cliente y reducir costos operativos de manera medible.
Human in the Loop: Datos que impulsan tu negocio
La integración del Human in the Loop ha transformado la capacidad de las empresas para reaccionar ante desafíos en tiempo real, mejorando sus procesos y resultados.
¿Qué es Human in the Loop y por qué es importante?
La metodología Human in the Loop consiste en utilizar algoritmos de inteligencia artificial para procesar grandes volúmenes de información, sin renunciar a la intervención humana. Personas expertas en distintos temas intervienen en puntos críticos del proceso para:
- Validar y corregir: Mejorar la precisión de los datos y reducir errores.
- Contextualizar la información: Interpretar matices y detectar patrones que la tecnología por sí sola podría pasar por alto.
- Optimizar procesos: Ajustar estrategias en tiempo real gracias a insights verificados.
El enfoque Human in the Loop ha permitido a empresas de diversos sectores transformar datos desordenados en decisiones estratégicas con resultados medibles. Gracias a la combinación de algoritmos avanzados y la intervención humana, compañías líderes han logrado mejoras significativas que se traducen en ventajas competitivas reales.
En Mercado Libre, la principal plataforma de comercio electrónico en Latinoamérica, la integración de esta metodología por parte de Arbusta ha permitido identificar patrones de compra, detectar anomalías y ajustar estrategias en tiempo real. Como resultado, alcanzamos una productividad de 420 datos por analista, superando el objetivo inicial de Mercado Libre en un +16%. Lo que se tradujo en un crecimiento del 144% en tan solo dos meses de trabajo en conjunto.
Por su parte, Kavak, la plataforma líder en la compra y venta de vehículos, ha potenciado, junto a Arbusta, la recolección y el análisis de datos de mercado.
Desde el comienzo de la colaboración, Arbusta se centró en perfeccionar la captación y validación de los inputs, asegurando que se integraran de forma precisa en el algoritmo de Kavak. Gracias a la intervención de nuestros analistas, automatizamos el 70% de este proceso, lo que permitió a Kavak optimizar el uso de sus recursos y responder con mayor rapidez a las necesidades del mercado.
En el sector seguros, Andina ART transformó su estrategia en torno a la calidad del software al trabajar en conjunto con Arbusta. Mediante la adopción de técnicas avanzadas de testing y la incorporación de profesionales altamente cualificados por parte de Arbusta, se consiguió disminuir significativamente los errores, mejorar los procesos operativos y formar un equipo sólido comprometido con las mejores prácticas del sector.
¿Por qué elegir Human in the Loop por sobre otros enfoques?
A diferencia de los métodos puramente automatizados, el enfoque Human in the Loop combina lo mejor de dos mundos:
- Automatización: Permite procesar grandes volúmenes de datos rápidamente.
- Intervención humana: Aporta contexto, reduce errores y adapta el análisis a las particularidades de cada sector.
Esta sinergia no solo mejora la calidad de la información, sino que también ofrece una ventaja competitiva frente a métodos tradicionales que pueden resultar rígidos y menos adaptables para lograr una mejora en la calidad de los datos inigualable.