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Datos IA para modelos generativos

Alimenta tus modelos generativos con datos de entrenamiento diseñados para rendir. Creamos conjuntos de datos a medida para ajustar sus LLM, mejorar la calidad de las respuestas generadas y reforzar la relevancia de sus sistemas basados en la inteligencia artificial

Abstract blue and purple wave symbolizing the dynamic and transformative nature of Generative AI

Nuestros formadores de IA Seleccione, Generar y Estructuración sus datos, luego el Anota precisamente con el fin de optimizar su calidad para el ajuste fino de su modelos generativos

Obtenga más información

Conjuntos de datos y anotaciones

Ajuste y optimización

Creación de contenido

Clasificación y priorización

Conjuntos de datos y anotación

Transformamos sus datos lingüísticos en recursos estratégicos para modelos generativos, gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada campo.

Person typing prompts and responses on a computer screen, illustrating the manual creation of a dataset for training AI language models

Creación de conjuntos de datos

Recopile y estructure datos optimizados para entrenar eficazmente sus modelos generativos. Por ejemplo, estos conjuntos de datos personalizados permiten refinar los modelos de código abierto, como Mistral, Llama, o Gemma.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición de objetivos empresariales y casos de uso

Selección o generación de datos relevantes (textos, imágenes, vídeos, etc.)

Estructuración en un formato compatible con los marcos de IA

Validación humana y evaluación del rendimiento en juegos de prueba

🧪 Aplicaciones prácticas:

Salud - Constitución de corpus médicos para el diagnóstico automatizado

Desarrollo de software - Preparación de corpus técnicos para asistente de programación (LLM)

Atención al cliente - Formación de chatbots multilingües especializados por sector de actividad.

Set of cat images in various configurations and styles, illustrating data augmentation techniques for AI training

Aumento de datos

Genere nuevas variantes de sus datos existentes para ampliar, diversificar y fortalecer los conjuntos de capacitación para sus modelos generativos. Este enfoque permite mejorar la solidez, la generalización y el rendimiento de los modelos, incluso con un volumen inicial de datos limitado.

⚙️ Pasos del proceso:

Análisis de los datos originales e identificación de las lagunas

Selección de técnicas de aumento apropiadas (paráfrasis, permutaciones, síntesis, combinación multimodal...)

Validación manual o semiautomática para garantizar la calidad y la coherencia

Integración en el conjunto de datos global para un ajuste

🧪 Aplicaciones prácticas:

Salud — Generación de variantes de diálogos médico-paciente para capacitar a los LLM de diagnóstico conversacional

Detección de objetos — Transformación de imágenes (ángulos, contextos, ruido) para refinar los VLM en entornos complejos

Educación — Creación de ejercicios alternativos o contenido educativo para modelos generativos de apoyo académico

Artist’s illustration of a digital wave embedded with prompts and symbols, representing the generation of synthetic data for AI model training

Datos sintéticos

Genere artificialmente datos realistas (textos, imágenes, diálogos, documentos, etc.) para enriquecer un conjunto de datos, llenar vacíos o simular casos raros, al tiempo que controla perfectamente la calidad y la diversidad del contenido producido.

⚙️ Pasos del proceso:

Identificación de necesidades específicas o áreas de escasez en datos reales

Generación controlada de datos sintéticos mediante LLM, VLM o modelos generativos específicos

Revisión humana y ajuste del contenido para evitar sesgos, inconsistencias o alucinaciones

Integración en el conjunto de datos global con anotación y validación de calidad

🧪 Aplicaciones prácticas:

Desarrollo de software — Creación de tickets, registros o fragmentos de código para simular casos de uso poco frecuentes en la asistencia de programación

Finanzas — Producción de escenarios de transacciones sintéticas para entrenar un modelo de detección de anomalías

Atención al cliente — Creación de diálogos realistas en diferentes contextos empresariales para fortalecer el rendimiento de los chatbots de IA

Text passage annotated with named entities such as persons, locations, and organizations for NER (Named Entity Recognition) in natural language processing

Anotación de texto

Enriquecer los datos sin procesar con metadatos (categorías, entidades, relaciones, intenciones...) para que los juegos de entrenamiento sean utilizables por modelos de IA generativa.

⚙️ Pasos del proceso:

Selección de herramientas adecuadas: Prodigio, UBIAI, Estudio de etiquetas, etcétera.

Anotación manual o asistida por IA de datos de texto

Corrección de textos, validación cruzada y armonización

Exporte en formatos compatibles (JSON, CSV, XML, etc.) para integrarlos en el proceso de formación

🧪 Aplicaciones prácticas:

Bienes raíces — Anotación de las características clave de los anuncios para mejorar la búsqueda en lenguaje natural o generar resúmenes automáticos.

Centro de llamadas — Anotación de intenciones y sentimientos en las transcripciones de las llamadas para capacitar a los LLM de atención al cliente o de síntesis de conversaciones.

Comercio electrónico — Anotación de los atributos del producto en las hojas de descripción para mejorar la búsqueda asistida por IA o la generación automática de contenido

"Visual annotation of a road scene with multiple annotation types displayed on the left panel, including bounding boxes, segmentation masks, and object classes for autonomous driving datasets

Anotación visual

Identifique, encuadre o segmente los elementos presentes en imágenes o vídeos para que los datos puedan utilizarse para el entrenamiento de modelos multimodales o de visión artificial.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición del esquema de anotación en relación con los objetivos de la IA (casillas delimitadoras, segmentación, puntos clave, clasificación,...)

Primeros pasos con las herramientas y las instrucciones de calibración entre anotadores

Anotación manual o asistida, con verificación cruzada

Control de calidad, armonización, exportación de datos listos para usar (COCO, YOLO, Pascal VOC...)

🧪 Aplicaciones prácticas:

Movilidad urbana — Anotación de peatones, vehículos y señales en vídeos incrustados para modelos de conducción autónoma

Agricultura — Detección de enfermedades o etapas de crecimiento en imágenes de cultivos para un monitoreo automatizado

Salud — Anotación de estructuras anatómicas en resonancias magnéticas o radiografías para entrenar modelos de ayuda al diagnóstico

Audio annotation interface showing a waveform with labeled segments for tasks such as speaker diarization or sound event detection

Anotación y transcripción de audio

Transforma los datos de audio en texto estructurado y, al mismo tiempo, identifica a los oradores, las intenciones o las entidades mencionadas.

⚙️ Pasos del proceso:

Transcripción manual o asistida por IA de archivos de audio (voz humana, llamadas, diálogos...)

Anotar entidades, emociones, intenciones o interrupciones (según los objetivos de la IA)

Revisión humana para garantizar la fidelidad al audio original y el cumplimiento del formato esperado

Estructuración y exportación de datos para entrenar o evaluar modelos

🧪 Aplicaciones prácticas:

Servicio al cliente — Anotación de intenciones y tonos en las conversaciones telefónicas para mejorar los asistentes de voz o chatbots

Medios — Transcripción multilingüe de entrevistas o podcasts para la generación automática de resúmenes o traducciones

Educación — Creación de conjuntos de datos de audio-texto para entrenar modelos de subtitulado o análisis del habla

Conjuntos de datos para Afinación del LLM

Transformamos sus datos lingüísticos en recursos estratégicos para modelos generativos, gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada campo.

Example from a dataset for large language models (LLMs), displaying a structured input with an instruction and corresponding output for supervised fine-tuning

Conjunto de datos para LLM

Recolectar, estructurar y enriquecer grandes cantidades de datos textuales con el fin de entrenar o ajustar los modelos lingüísticos. Estos conjuntos de datos deben ser representativos de los usos específicos, limpio, diverso y contextualizado, con un riguroso control de calidad y sesgo.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición de los objetivos de la IA (tarea, dominio, idiomas, tono, etc.)

Investigación o producción de datos textuales relevantes (documentos, diálogos, corpus técnicos, etc.)

Limpiar, normalizar y estructurar los datos en formatos de instrucción/respuesta, documentos, cadenas o tokenizables

Anotación semántica o enriquecimiento con metadatos (intención, entidades, estilo, etc.)

🧪 Aplicaciones prácticas:

Desarrollo de software — Formación de asistentes de programación sobre bases técnicas documentadas

Educación — Generación de conjuntos de datos educativos estructurados para tutoriales, cuestionarios, resúmenes, etc.

Salud — Corpus de diálogos médico-paciente para LLMs especializados

"Conceptual illustration of Retrieval-Augmented Generation (RAG) with a large language model, showing how external documents are retrieved and combined with prompts to generate accurate responses

Conjunto de datos para RAG

Estructuración bases de datos documentales utilizables por un motor de búsqueda de IA, combinado con un LLM. Estos conjuntos de datos deben ser fiable, bien segmentado y rico en metadatos y diseñado para promover respuestas precisas, rastreables y contextualizadas.

⚙️ Pasos del proceso:

Recopilación y selección de documentos fuente (PDF, bases de datos internas, preguntas frecuentes, informes, manuales...)

Segmentación lógica en pasajes (fragmentación), según el contexto y la granularidad deseada

Limpieza y estructuración del contenido textual para evitar duplicados o ruido semántico

Adición de metadatos clave (título, fuente, categoría, categoría, idioma, fecha, etc.) para facilitar la puntuación de la investigación

🧪 Aplicaciones prácticas:

Soporte interno — Indexación de documentos de recursos humanos, TI y finanzas para asistentes de IA empresariales

Jurídico — Estructuración de jurisprudencia o textos legales para un motor de búsqueda inteligente

Soporte técnico — Constitución de bases de datos de artículos y registros para agentes de conversación técnica

User interface showing a prompt input field and AI-generated response, illustrating the concept of prompt engineering for optimizing large language model outputs

Prompt Engineering

Crear Conjuntos de datos «prompt/response» estructurada para entrenar, ajustar o evaluar modelos lingüísticos (LLM). Estos conjuntos de datos permiten: simular interacciones precisas, para transmitir conocimientos empresariales o para mejorar la coherencia y la calidad de las respuestas de la IA.

⚙️ Pasos del proceso:

Redacción manual o asistida de indicaciones realistas, representativas del dominio de destino

Generación o escritura humana de las respuestas, de acuerdo con los estándares de calidad (longitud, estructura, tono, precisión)

Corrección de textos, validación semántica y detección de sesgos o inconsistencias

Estructuración y exportación a formato JSONL u otro formato compatible con el ajuste fino o la evaluación

🧪 Aplicaciones prácticas:

Prueba y evaluación — Generación de «trampas» rápidas para validar la robustez o detectar alucinaciones

Multilingüe/tono — Conjuntos de datos con variaciones de estilo, registro o idioma para hacer que el modelo sea más adaptable

Aprendizaje supervisado — Conjuntos de datos rápidos anotados para evaluar o guiar el comportamiento de un modelo

Illustration of a magnifying glass examining data or annotations, symbolizing quality control processes in AI dataset validation

Control de calidad

Para garantizar que los datos utilizados para la formación o la evaluación de un LLM sean preciso, coherente, diversificado y sin grandes sesgos.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición de los criterios de calidad (precisión, claridad, tono, formato, cumplimiento de las instrucciones)

Revisión de un par humano Rápido/respuesta para detectar errores, inconsistencias o duplicaciones

Comprobar la diversidad léxica, estilística y semántica de las indicaciones

Detectar y eliminar sesgos sensibles, contenido inapropiado o información desactualizada

🧪 Aplicaciones prácticas:

Perfeccionamiento del LLM — Haga que los datos de las instrucciones de ajuste sean confiables para evitar efectos no deseados

Evaluación del modelo — Garantizar la neutralidad y la solidez de los conjuntos de pruebas de referencia

Cumplimiento empresarial — Verificar que las respuestas generadas respeten las restricciones sectoriales (legales, de salud, de recursos humanos...)

Illustration representing bias in data or AI, showing uneven representation or skewed outcomes to highlight fairness and ethical concerns in machine learning

Evaluación de sesgos

Identificar y documentar sesgos lingüísticos, culturales, sociales o cognitivos presente en los conjuntos de datos utilizados para entrenar un LLM. Este paso le permite limitar los excesos, para mejorar la equidad del modelo y garantizar un mejor cumplimiento ético y reglamentario.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición de los tipos de sesgos a monitorear (género, origen, opinión, representación, registro, etc.)

Identificación de desequilibrios temáticos o formulaciones discriminatorias

Anotación o notificación de sucesos delicados por parte de revisores humanos capacitados

Generación de informes de sesgo y recomendaciones para ajustar o reequilibrar los datos

🧪 Aplicaciones prácticas:

Ética de la IA — Detección de sesgos sistémicos antes del ajuste o la producción

Diálogo sobre IA — Prevención de respuestas estereotipadas o inapropiadas en asistentes de voz o chatbots

Diversidad lingüística — Evaluación de los sesgos culturales o lingüísticos en conjuntos de datos multilingües

Illustration symbolizing fact-checking in AI, featuring documents, checkmarks, and verification tools to represent the validation of information accuracy

Verificación de datos mediante IA

Verificar la veracidad y confiabilidad de las respuestas generadas mediante un LLM, comparándolos con las fuentes de referencia. Para detectar alucinaciones en el desarrollo de modelos, o para añadir una capa de supervisión humana para moderar los datos generados.

⚙️ Pasos del proceso:

Verificación manual o asistida (LLM, herramienta externa) de la naturaleza fáctica del contenido generado

Cruce con fuentes fiables (bases de datos empresariales, documentos internos, enciclopedias, artículos actualizados...)

Anotación del nivel de verdad (exacto, parcialmente exacto, falso, inventado...)

Estructurar los resultados para enriquecer los conjuntos de datos o alimentar conjuntos de pruebas sólidos

🧪 Aplicaciones prácticas:

Redes y medios — Detección de alucinaciones o contenido erróneo en casos delicados

Conjuntos de datos de evaluación — Composición de juegos probados y clasificados para el punto de referencia de modelos generativos

Afinación fina — Mejora de las respuestas generadas a través de juegos de la verdad supervisados

Creación de contenido

Transformamos sus datos lingüísticos en recursos estratégicos para modelos generativos, gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada campo.

2D illustration of multilingual writing, showing example texts in various languages like English, Spanish, Chinese to represent AI-powered content generation across languages

Escritura multilingüe

Produzca datos de entrenamiento o pruebas en varios idiomas para mejorar las habilidades políglotas modelos lingüísticos. Conjuntos de datos para capacitar o evaluar un LLM en casos de uso internacionales o multirregionales, garantizando al mismo tiempo la coherencia semántica y estilística entre idiomas.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición de los idiomas de destino y los contextos de uso (formales, técnicos, conversacionales...)

Redacción manual o traducción de indicaciones y respuestas por parte de anotadores nativos o especializados

Control de calidad lingüística (gramática, tono, adaptación cultural, terminología)

Exportación en formato multilingüe estructurado (JSONL, TSV, CSV con columnas por idioma...)

🧪 Aplicaciones prácticas:

Chatbots multilingües — Formación de modelos capaces de entender y responder en varios idiomas

Documentación del producto — Creación de bases de datos multilingües de instrucción o atención al cliente

Análisis semántico en varios idiomas — Pruebas de solidez para mantener el significado en varios idiomas

Illustration showing specialized content across domains such as healthcare, legal, finance, and energy, symbolizing AI’s ability to understand and generate domain-specific information

Contenido especializado

Cree conjuntos de datos alineados con sector específico (salud, derecho, finanzas, energía, etc.) para capacitar o ajustar los modelos lingüísticos sobre vocabulario, estructuras y contextos empresariales específicos. El objetivo es garantizar respuestas relevantes y creíbles que se adapten a casos de uso concretos.

⚙️ Pasos del proceso:

Identificación del dominio empresarial y de los casos de uso objetivo (preguntas y respuestas, generación, resumen, etc.)

Redacción de instrucciones y respuestas por parte de expertos o escritores capacitados en terminología empresarial

Integración de documentos de referencia (informes, notas, documentación, guías internas...)

Anotación o enriquecimiento del contenido (entidades, temas, intenciones, etc.)

🧪 Aplicaciones prácticas:

Jurídico — Generación o reformulación de cláusulas, respuestas a casos legales simulados

Finanzas — Capacitación en la generación de resúmenes de análisis, respuestas regulatorias

Salud — Creación de diálogos médico-paciente, síntesis de informes médicos

Illustration representing technical content creation, featuring code snippets, system diagrams, and developer tools to symbolize AI-assisted software and engineering documentation

Contenido técnico

Formar o ajustar un LLM en temas complejos con alta densidad de información (informática, ingeniería, ciberseguridad, nube, etc.). Estos conjuntos de datos están estructurados para reflejar los estándares editoriales y el vocabulario empresarial utilizados en entornos técnicos reales.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición del ámbito técnico

Redacción de indicaciones y respuestas basadas en documentación técnica

Estructuración de contenido

Verificación de precisión técnica por parte de revisores calificados o expertos en la materia

🧪 Aplicaciones prácticas:

Asistentes de desarrollo — Creación de indicaciones/respuestas para ayudar con el código, la depuración y la explicación

Ciberseguridad — Conjuntos de datos para analizar vulnerabilidades o mejores prácticas en seguridad informática

Modelado e ingeniería — Generación de contenido vinculado a sistemas técnicos o industriales

Illustration of a checklist with prompt and response pairs, representing structured evaluation or design of AI-generated outputs

Instrucciones e indicaciones

Redactar instrucciones claras, estructuradas y contextualizadas para entrenar o evaluar modelos lingüísticos (LLM, agentes conversacionales, asistentes de IA).

👉Útil para ajustar conjuntos de datos de instrucciones

⚙️ Pasos del proceso:

Definición de los tipos de instrucciones (p. ej.: explicativas, tareas a realizar, preguntas directas...)

Escritura manual de varias indicaciones (dominios, estilos, niveles de complejidad)

Generación o escritura humana de las respuestas esperadas (informativas, sintéticas, guiadas...)

Estructuración de datos en formato instrucción + salida (p. ej.: JSONL, TSV) para instrucciones de ajuste

🧪 Aplicaciones prácticas:

Entrenamiento supervisado — Composición de pares para ajuste fino o RLHF

Especialización empresarial — Formulación de instrucciones alineadas con tareas específicas (RRHH, TI, legal...)

Base rápida — Creación de una biblioteca de mensajes mecanografiados y reutilizables

Illustration of simulated dialogues between a user and an AI, with speech bubbles or text boxes showing back-and-forth interactions for training or testing conversational models

Diálogo simulado

Entrenar a los modelos para que interactúen de forma natural en conversaciones de varios turnos. Cada intercambio está estructurado para reflejar un escenario realista (cliente, paciente, usuario...), con funciones bien definidas y respuestas consistentes a lo largo del tiempo.

👉Ideal para chatbots, asistentes de voz o agentes de inteligencia artificial

⚙️ Pasos del proceso:

Definición de escenarios de diálogo (asistencia, simulación, asesoramiento, apoyo...)

Escribir conversaciones de varios turnos entre dos o más roles (usuario/IA, experto/cliente, etc.)

Verificar las transiciones, la claridad de las respuestas y la intención de las solicitudes

Exportación estructurada en formato publicaciones (por ejemplo: JSONL, formato de chat OpenAI, Markdown...)

🧪 Aplicaciones prácticas:

Chatbots empresariales — Diálogos formativos adaptados a sectores específicos (salud, seguros, tecnología...)

Pruebas conductuales — Creación de juegos de evaluación para comprobar el mantenimiento del contexto a lo largo del tiempo

Transcripción y reformulación — Reconstitución de diálogos inspirados en convocatorias o boletos

Illustration showing variations of written content and paraphrases, representing the creation of diverse textual datasets for training AI language models

Paráfrasis y reformulaciones

Generación de variantes de contenido para enriquecer la diversidad lingüística y mejorar la solidez de los modelos

👉 Útil para la clasificación, la detección de intenciones o la generación controlada

⚙️ Pasos del proceso:

Selección o creación de frases/fuentes a reformular (preguntas, respuestas, instrucciones, textos...)

Redacción manual o asistida de alternativas (paráfrasis similares, reformulaciones estilísticas o estructurales)

Clasificación por tipo de reformulación (simple, enriquecida, condensada, tono/formalidad, etc.)

Estructuración de datos en formato insumo/reformulación (JSONL, CSV, pares alineados...)

🧪 Aplicaciones prácticas:

Búsqueda semántica — Aumento de las solicitudes de los usuarios con formulaciones variadas

Generación variada — Enriquecimiento de la salida de un modelo con varias formulaciones

Educación e idiomas — Paráfrasis para el aprendizaje de vocabulario o la reformulación académica

Calificación y priorización

Transformamos sus datos lingüísticos en recursos estratégicos para modelos generativos, gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada campo.

Illustration of AI-generated outputs being evaluated and scored, symbolizing quality assessment and ranking in model training or validation workflows

Clasificación de resultados de IA

CoMapear varias respuestas generadas por un modelo (o varios modelos) desde el mismo aviso, para determinar cuál es el más relevante, claro, útil o alineado con expectativas. Para el ajuste fino supervisado (SFT), el ranking preferente o evaluación entre modelos.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición de los criterios de clasificación (relevancia, precisión, tono, concisión...)

Anotación de preferencias humanas (clasificación completa o por pares)

Calcular métricas para identificar el mejor comportamiento

Estructurar los resultados para alimentar un conjunto de datos de Clasificación supervisada (por ejemplo, para RLHF)

🧪 Aplicaciones prácticas:

Puesta a punto preferencial — Entrenar un modelo para favorecer ciertas respuestas en un contexto determinado

Comparación de modelos — Identificar la versión más eficiente en función de casos de uso reales

RLHF — Creación de datos para el entrenamiento de refuerzo a través de la retroalimentación humana

Illustration showing user selecting from three preference options, representing customization or personalization in AI model interactions

Preferencias de usuario

Para guiar los modelos de IA a respuestas percibidas como más útiles, apropiadas o atractivas por parte de los usuarios finales. Esto permite adaptar un modelo a contexto específico, un estilo de respuesta O un Expectativa de trabajo, yendo más allá de la simple información fáctica.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición de perfiles o escenarios de usuario (nivel de experiencia, tono preferido, formato esperado...)

Recopilación o simulación de los comentarios de los usuarios sobre las respuestas generadas (valoraciones, comentarios, clasificaciones)

Anotación de preferencias en relación con los atributos (forma, claridad, usabilidad, matiz...)

Explotación para capacitar o reajustar los modelos de acuerdo con las expectativas específicas

🧪 Aplicaciones prácticas:

Áreas de negocio — Alineación de las respuestas con las prácticas o estándares de la industria

Personalización conversacional — Adaptar el tono o la estructura según los perfiles de usuario

Educación/tutoría sobre IA — Generar explicaciones adaptadas al nivel del alumno

2D illustration showing layered tasks or information blocks with highlighted priorities, symbolizing contextual prioritization in AI decision-making or data processing

Priorización contextual

Para entrenar o ajustar un LLM a priorizar la información generada Según el contexto de uso, la intención del usuario o la criticidad de los elementos. El objetivo es evitar respuestas genéricas y garantizar que el modelo resalta lo que más importa en cada situación.

⚙️ Pasos del proceso:

Definición de casos de uso con reglas de prioridad implícitas (por ejemplo: seguridad, urgencia, claridad, resumen, etc.)

Creación de indicaciones y resultados contextualizados para clasificarlos o anotarlos según su relevancia prioritaria

Anotación de los elementos clave para resaltar en la respuesta (etiquetas, rótulos, segmentos)

Estructurar los datos en indicaciones y respuestas priorizadas o anotadas para la priorización

🧪 Aplicaciones prácticas:

Agentes de negocios — Modelos capaces de adaptarse al objetivo del usuario en tiempo real

Antecedentes legales — Priorización de cláusulas clave o condiciones restrictivas

Atención al cliente — Respuestas orientadas a la acción rápida o a la resolución directa de problemas

2D illustration of an AI validation interface showing an image with options to accept or reject, representing human-in-the-loop verification in model training

Validación de los datos generados

Para garantizar que las respuestas o el contenido producido por un LLM sean consistente, compatible, integral y procesable de acuerdo con los objetivos definidos.

⚙️ Pasos del proceso:

Revisión humana o asistida (IA secundaria) para evaluar cada resultado generado

Anotar errores, inconsistencias, formulaciones ambiguas o sesgadas

Clasificación de salida: valida/por corregir/por rechazar

Creación de un conjunto de datos validado o enriquecido con estados y comentarios que se pueden usar para la capacitación

🧪 Aplicaciones prácticas:

Generación de contenido — Valide los textos de IA antes de su publicación o uso por parte del cliente

Reducción de las alucinaciones — Detectar y filtrar contenido erróneo o inventado

Calidad empresarial — Garantizar que los resultados de la IA respeten los estándares de un campo específico

2D illustration of a dashboard with manual controls and monitoring indicators, representing human-guided optimization and oversight of AI systems

Optimización manual de los resultados

Reformular, corregir o enriquecer Respuestas generadas por IA para lograr un mayor nivel de calidad, claridad o relevancia. Constituir conjuntos de datos de muestra premium, perfeccione un modelo y mejore la experiencia del usuario final.

⚙️ Pasos del proceso:

Selección de las respuestas generadas que se van a optimizar (a partir de un modelo o canalización de IA)

Revisión humana para mejorar la estructura, la precisión, el tono o la integridad

Aplicación de instrucciones específicas (acortar, aclarar, estructurar, reformular...)

Registro de pares de antes y después para entrenamiento supervisado o base de datos de muestra

🧪 Aplicaciones prácticas:

Corporas educativas — Reescritura manual para crear excelentes conjuntos de instrucciones

Formación comparadaF — Uso de versiones corregidas para mejorar la robustez del modelo

Mejora específica de la calidad — Ponte al día manualmente con los límites de un LLM en ciertos casos

2D illustration of a feedback loop with iterative improvements, representing continuous optimization in AI system training and performance monitoring

Optimización continua

Mejorar el rendimiento de un modelo lingüístico a lo largo del tiempo, aprovechando los comentarios de los usuarios, los errores observados y los casos no cubiertos. Este enfoque ágil permite mantener un alto nivel de relevancia y adaptar el modelo a los cambios en el contexto empresarial o en los datos.

⚙️ Pasos del proceso:

Recopilación regular de comentarios (usuarios, evaluación humana, métricas de desempeño)

Enriquecimiento progresivo del conjunto de datos con nuevos ejemplos, contraejemplos, reformulaciones, etc.

Producción de conjuntos de datos específicos para el reciclaje

Monitorización de la calidad

🧪 Aplicaciones prácticas:

Aumento de la especialización — Fortalecimiento progresivo de las capacidades de un modelo en un campo determinado

Aprendizaje supervisado continuo — Adición recurrente de ejemplos anotados con alto valor agregado

Ciclo de entrenamiento ágil — Integración continua de nuevos datos en la cartera de IA

Casos de uso

Nuestra experiencia abarca una amplia gama de casos de uso de la IA, independientemente del dominio o la complejidad de los datos. Estos son algunos ejemplos:

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🧠 Chatbot especializado en el campo de la medicina

Personalización de un LLM para proporcionar respuestas confiables a preguntas médicas en un contexto específico (neurología, dermatología, etc.).

📦 Conjunto de datos : Un conjunto de diálogos entre el paciente y el médico, preguntas frecuentes sobre medicina, extractos de manuales clínicos o bases de conocimiento, anotados para reflejar la intención, el contexto clínico o las recomendaciones. Los datos deben ser validados por expertos para garantizar la confiabilidad y el cumplimiento ético.

2/3

📄 Atención al cliente automatizada

Modelos de formación para responder automáticamente a las solicitudes de los clientes por chat o correo electrónico, con un tono uniforme y respuestas precisas según el contexto.

📦 Conjunto de datos : Conjunto de intercambios de clientes (correos electrónicos, tickets, chats) anotados con la intención, la categoría de la solicitud y la respuesta adecuada. Los datos se pueden enriquecer con metadatos (canal, idioma, tiempo de respuesta). Una fase de limpieza es esencial para anonimizar la información confidencial.

3/3

⚖️ Análisis y resumen de documentos legales

Desarrollo de modelos capaces de leer, interpretar y resumir contratos, decisiones judiciales o textos normativos.

📦 Conjunto de datos : Textos legales sin procesar (PDF, textos resumidos), segmentados en cláusulas o artículos, con anotaciones sobre las principales entidades legales (fechas, montos, obligaciones, partes) y, a veces, resúmenes escritos por expertos. Estos conjuntos de datos suelen ser multilingües y están estructurados según tipologías legales.

2D illustration of a medical assistant interface showing an instruction with patient symptoms and an AI-generated output suggesting a possible diagnosis

Por qué elegir
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Ponemos a tu disposición un equipo de expertos escalable, especializada en la creación y validación de datos para la IA generativa. Para sus sistemas LLM, VLM, chatbots y RAG

Nuestro método

Un equipo de etiquetadores de datos profesionales y formadores de IA, dirigido por expertos, para crear y mantener conjuntos de datos de calidad para sus proyectos de IA (creación de conjuntos de datos personalizados para entrenar, probar y validar sus modelos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo o PNL)

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🔍 Estudiamos tus necesidades

Le ofrecemos un soporte personalizado teniendo en cuenta sus limitaciones y plazos. Le asesoramos sobre su proceso e infraestructura de certificación, sobre la cantidad de profesionales necesarios según sus necesidades o sobre la naturaleza de las anotaciones que prefiera.

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En un plazo de 48 horas, evaluamos sus necesidades y realizamos una prueba si es necesario, para ofrecerle un contrato adaptado a sus desafíos. No bloqueamos el servicio: sin suscripción mensual, sin compromiso. ¡Cobramos por proyecto!

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💻 Nuestras etiquetadoras de datos preparan sus datos

Movilizamos un equipo de etiquetadores de datos o formadores de IA, supervisados por un administrador de etiquetado de datos, su persona de contacto exclusiva. Trabajamos con nuestras propias herramientas, elegidas de acuerdo con su caso de uso, o integrándonos en su entorno de anotación existente.

Estás testificando

En un sector donde las prácticas opacas y las condiciones precarias son solo la norma, Innovatiana es una excepción. Esta empresa ha sido capaz de desarrollar una mentalidad ética y humana en lo que respecta a la etiqueta con los datos, valorándola como expertos legales en el ciclo de desarrollo de la IA. ¡En Innovatiana, los etiquetadores de datos no son simplemente implementadores invisibles! Innovatiana ofrece un enfoque responsable y sostenible.

Karen Smiley

Especialista en ética de la IA

Innovatiana nos ayuda a revisar nuestros conjuntos de datos para entrenar nuestros algoritmos de aprendizaje automático. El equipo es dedicado, confiable y siempre está buscando soluciones. También aprecio la dimensión local del modelo, que me permite comunicarme con personas que entienden mis necesidades y limitaciones. ¡Recomiendo encarecidamente Innovatiana!

Henri Rion

Cofundador de Renewind

Innovatiana nos ayuda a realizar tareas de etiquetado de datos para nuestros modelos de clasificación y reconocimiento de texto, lo que requiere una revisión cuidadosa de miles de anuncios inmobiliarios en francés. El trabajo realizado es de alta calidad y el equipo es estable en el tiempo. Los plazos son claros, al igual que el nivel de comunicación. No dudaré en confiar a Innovatiana otras tareas similares (visión artificial, PNL,...).

Tim Keynes

Director de tecnología, Fluximmo

Varias etiquetadoras de datos del equipo de Innovatiana están integradas a tiempo completo en mi equipo de cirujanos y científicos de datos. Agradezco el tecnicismo del equipo de Innovatiana, que me proporciona un equipo de estudiantes de medicina que me ayudan a preparar los datos de calidad necesarios para entrenar mis modelos de IA.

Dan D.

Científico de datos y neurocirujano, Children's National

Innovatiana es parte de la cuarta promoción de nuestra aceleradora de impacto. Su modelo se basa en la subcontratación con un impacto positivo en un centro de servicio (o estudio de etiquetado) ubicado en Majunga, Madagascar. ¡Innovatiana se centra en la creación de empleos locales en áreas mal atendidas o mal atendidas y en la transparencia y la valorización de las condiciones laborales!

Louise Block

Coordinadora del Programa Acelerador, Singa

Innovatiana está profundamente comprometida con la IA ética. La empresa se asegura de que sus colaboradores trabajen en condiciones justas y respetuosas, en un entorno sano y afectuoso. Innovatiana aplica prácticas de laboratorio solo para etiquetadores de datos, ¡y eso se refleja en términos de calidad!

Sumit Singh

Gerente de producto, Labellerr

En un contexto en el que la ética de la IA se está convirtiendo en un tema central, Innovatiana demuestra que es posible combinar el rendimiento tecnológico y la responsabilidad humana. Su enfoque está totalmente en línea con una lógica basada en la ética desde el diseño, y en particular valoran a las personas que están detrás de la anotación.

Equipo Klein Blue

Klein Blue, plataforma para estrategias de innovación y RSE

Trabajar con Innovatiana ha sido una gran experiencia. Su equipo fue a la vez reactivo y riguroso, y estuvo muy involucrado en nuestro proyecto para anotar y clasificar los entornos industriales. La calidad de los productos entregables estaba ahí, y prestamos mucha atención a la coherencia de las etiquetas y al cumplimiento de nuestros requisitos empresariales.

Kasper Lauridsen

Consultor de IA y datos, Solteq Utility Consulting

Innovatiana encarna perfectamente los valores que queremos promover en el ecosistema de anotación de datos: un enfoque experto, riguroso y decididamente ético. Su capacidad para capacitar y supervisar a anotadores altamente calificados, al tiempo que garantizan condiciones de trabajo justas y transparentes, los convierte en un verdadero modelo en su campo.

Bill Heffelfinger

CVAT, DIRECTOR EJECUTIVO (2023-2024)

Conceptual illustration showing a blindfolded figure holding scales of justice alongside an AI logo, symbolizing Innovatiana’s commitment to ethical and responsible artificial intelligence

🤝 La ética, eje central de nuestros valores

Muchas empresas de etiquetado de datos operan con prácticas cuestionables en países de bajos ingresos. Ofrecemos una alternativa ética e impactante.

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Empleos estables y justos, con total transparencia sobre la procedencia de los datos

Un equipo de etiquetadores de datos capacitados, pagados de manera justa y apoyados en su evolución

Precios flexibles por tarea o proyecto, sin costes ni compromisos ocultos

Desarrollo virtuoso en Madagascar (y en otros lugares) a través de la formación y la inversión local

Máxima protección de sus datos confidenciales de acuerdo con los mejores estándares

La aceleración de la IA ética global gracias a equipos dedicados

🔍 La IA comienza con los datos

Antes de entrenar tu IA, la verdadera carga de trabajo es diseñar el conjunto de datos correcto. Descubra a continuación cómo crear un POC sólido alineando datos de calidad, adaptando la arquitectura del modelo y optimizando los recursos informáticos.

✨ Ideación de un caso de uso

¿Ha identificado un caso de uso en el que la IA puede proporcionar una solución innovadora? Preparamos sus datos. Trabajamos para:

🤝 Colabore con sus equipos para comprender las necesidades de datos, así como los tipos de datos (estructurados, no estructurados, imágenes, vídeos, textos, audio, multimodales,...) necesarios.

🧩 Diseñe esquemas de anotación personalizados (datos y metadatos) y seleccione herramientas.

👥 Evalúe la carga de trabajo y el personal necesarios para crear un conjunto de datos completo.

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⚙️ Procesamiento de datos

El procesamiento de datos incluye recopilar, preparar y anotar datos de entrenamiento para inteligencia artificial. Trabajamos para:

📡 Busque y agregue datos sin procesar de una variedad de fuentes (imágenes, vídeos, texto, audio, etc.).

🏷️ Anote los datos, aplicando técnicas avanzadas de etiquetado de datos para crear conjuntos de datos listos para el entrenamiento.

🧪 Genere datos artificiales para completar conjuntos de datos en los casos en que los datos reales sean insuficientes... o sensibles.

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🤖 Entrenamiento e iteración de modelos de IA

Este paso incluye la configuración y el entrenamiento del modelo de IA, en función de los datos preparados. Trabajamos con sus científicos de datos para ajustar los conjuntos de datos:

🔧 Reelabore conjuntos de datos y metadatos, etiquetas o datos de origen.

📈 Integre rápidamente los comentarios actualizando los conjuntos de datos de «Ground Truth».

🎯 Prepare nuevos datos específicos para mejorar la solidez del sistema.

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¡Alimenta tus modelos de IA con datos de entrenamiento de alta calidad!

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