Las personas y el proceso detrás de la inteligencia artificial

Publicado el 1 de abril de 2019 / Actualización de: 1 de abril de 2019 - Autor: Konrad Wolfenstein

Las personas y los procesos detrás de la inteligencia artificial – @shutterstock | Zapp2Foto

La inteligencia artificial tiene mala reputación como eliminadora de empleos y reemplazante de trabajadores humanos. En algunas áreas este es el caso, pero en otras, particularmente cuando se trata de limpieza y procesamiento de datos, la IA está liderando el camino en nuevos trabajos.

' Etiquetado y anotación de datos' es una industria emergente que surgió de la IA. Los registros de datos no estructurados de fuentes como cámaras y datos de redes sociales o fuentes estructuradas, como bases de datos, están etiquetados, marcados, coloreados o resaltados para mostrar diferencias y similitudes de las personas. Para entrenar una máquina para saber qué es una señal de stop, una persona tiene que ir al material de la cámara de una calle y marcar todas las señales de parada en la foto. Luego se agrega la máquina a los datos que identifican miles de estas imágenes. Con el tiempo, el sistema puede reconocer con mayor precisión a través del procesamiento de los datos marcados de qué es un signo de parada. Este tipo de aprendizaje automático, en el que un sistema se vuelve más preciso al recibir más datos, se llama aprendizaje profundo.

Dado que este proceso es esencial para que los algoritmos realicen con precisión funciones centrales, la industria del etiquetado de datos crecerá en importancia durante los próximos cinco años. En 2018, el mercado de la preparación de datos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, un proceso que depende en gran medida de que las personas etiqueten los datos manualmente, fue de 500 millones de dólares. Se espera que esa cifra se duplique y alcance los 1.200 millones de dólares en 2023, según Cognilytica Los proveedores externos esperan que este crecimiento aumente significativamente, pasando de 150 millones de dólares del mercado a mil millones de dólares durante el mismo período. El etiquetado de datos es particularmente importante para la IA, que se ocupa del reconocimiento de objetos e imágenes, vehículos autónomos y etiquetado de textos e imágenes.

La inteligencia artificial tiene mala reputación como destructora de empleos y reemplazante de trabajadores humanos. En algunas áreas esto es cierto, pero en otras, particularmente en lo que respecta a cómo se limpian y procesan los datos, la IA está encabezando nuevos trabajos.

El etiquetado y la anotación de datos es una industria floreciente nacida de la IA. Los conjuntos de datos no estructurados de fuentes como cámaras y datos de redes sociales o fuentes estructuradas, como bases de datos, están etiquetados, marcados, coloreados o resaltados para mostrar diferencias y similitudes entre personas. Para entrenar a una máquina para que aprenda qué es una señal de alto, una persona debe observar las imágenes de la cámara de una calle y marcar todas las señales de alto en la foto. Luego, la máquina recibe datos que identifican miles de estas imágenes. Con el tiempo, el sistema puede identificar con mayor precisión qué es una señal de alto al procesar los datos etiquetados. Este tipo de aprendizaje automático, en el que un sistema se vuelve más preciso al recibir más datos, se denomina aprendizaje profundo.

Dado que este proceso es esencial para que los algoritmos realicen con precisión partes fundamentales de su función, la industria del etiquetado de datos despegará en los próximos cinco años. En 2018, el mercado de la preparación de datos de inteligencia artificial y aprendizaje automático, un proceso que depende en gran medida de que las personas etiqueten los datos manualmente, ascendió a 500 millones de dólares. Según Cognilytica , se espera que esa cifra se duplique y alcance los 1.200 millones de dólares para 2023. Los proveedores externos esperan ver un repunte significativo en ese crecimiento, pasando de 150 millones de dólares del mercado a 1.000 millones de dólares en ese mismo período de tiempo. El etiquetado de datos es particularmente esencial para la IA que se ocupa del reconocimiento de objetos e imágenes, vehículos autónomos y anotaciones de texto e imágenes.

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