Moderación de contenido y aprendizaje por refuerzo
Aumente la confiabilidad y la alineación de sus modelos generativos mediante una evaluación humana rigurosa y la moderación del contenido por parte de expertos. Innovatiana lo apoya en la optimización continua de sus IA (LLM, VLM, RAG, agentes conversacionales, etc.)
Nuestros anotadores están en el centro del proceso de RLHF (aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana) para refinar las respuestas de sus plantillas. Evalúan sus pertinencia, consistencia y alineación con las intenciones humanas
Moderación del contenido generado por IA
RLHF — Aprender a través de la retroalimentación humana
Cumplimiento ético
Moderación contextual
Moderación de contenido I.A.
Moderamos el contenido generado por sus IA para reforzar su calidad, seguridad y relevancia, gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector. De esta forma, usted aumenta el impacto de sus modelos y, al mismo tiempo, controla los riesgos.
Detección del discurso de odio
Identifique, anote y filtre el contenido generado por modelos de IA que incluyen discurso violento, discriminatorio u hostil con respecto a grupos o individuos.
Anotación manual o asistida de respuestas de IA que contienen comentarios problemáticos
Clasificación precisa de los tipos de discurso de odio (directo, implícito, incitador, humorístico, etc.)
Construcción de conjuntos de datos para entrenar o evaluar filtros automáticos
Revisión de la calidad por parte de anotadores capacitados en la detección de contexto
Chatbots y asistentes de IA — Bloqueo o reformulación automáticos de las respuestas generadas en situación de riesgo
Moderación previa a la publicación — Monitorización de los resultados generados por modelos de texto a texto o de texto a imagen
Entrenamiento sobre filtros antitóxicos — Mejorar la seguridad conversacional en los sistemas de IA
Contenido inapropiado
Localice, anote y controle las respuestas producidas por los sistemas de IA que pueden contener elementos chocante, ofensivo, vulgar o inapropiado para el contexto de uso.
Definición de categorías de contenido riesgoso (vulgaridad, desnudez sugerida, comentarios delicados, insinuaciones sexuales, etc.)
Revisión manual o semiautomática de las respuestas de la IA generadas en diferentes contextos
Anotación de los niveles de gravedad (leve, moderada, crítica) y los tipos de molestias
Desarrollo de conjuntos de datos para entrenar filtros de contenido o modelos de puntuación
Sistemas de generación de texto o imágenes — Filtrar contenido ofensivo o NSFW antes de publicarlo
Asistentes conversacionales — Evitar errores al responder a solicitudes ambiguas
Productos de IA para el público en general (jóvenes, familias) — Interacciones seguras para todas las edades
Revisión humana de los productos sensibles
Envíe las respuestas generadas por una IA en contextos a anotadores o moderadores especializados fuerte desafío ético, legal o reputacional. Este paso de validación garantiza que la transmisión del contenido sea apropiado, confiable y compatible, especialmente cuando tocan áreas críticas.
Identificación de escenarios sensibles (salud, justicia, religión, política, género, menores, etc.)
Revisión humana con una cuadrícula de evaluación: hechos, tono, claridad, sesgo, peligro potencial
Anotación de los niveles de sensibilidad o riesgo (información errónea, comentarios tendenciosos, respuesta mal formulada, etc.)
Denunciar o eliminar el contenido que no cumple con los requisitos y reformulación si es necesario
Áreas reguladas (finanzas, seguros) — Validación del contenido de IA antes de su publicación o integración en una herramienta de cliente
Chatbots generales — Monitorización de las respuestas de la IA a mensajes delicados o provocativos
Moderación generativa de contenido — Añadir un nivel de validación humana a las interacciones delicadas («Human-in-the-Loop»)
Puntuación de toxicidad de respuesta
Cuantificar el grado de nocividad, agresividad o peligro de una respuesta generada por un modelo de IA, con el fin de evaluar su relevancia, guiar la moderación automática o alimentar los bucles de corrección (RLHF, filtrado, reformulación). Esta puntuación permite una medición objetiva y repetible la calidad ética del contenido producido.
Definición de una red de toxicidad (lenguaje violento, insultante, discriminatorio, sarcástico, etc.)
Anotación humana de las respuestas generadas, según su tono, objetivo y gravedad potencial
Análisis de las discrepancias entre la inteligencia artificial y el juicio humano para refinar los modelos de filtrado
Creación de conjuntos de datos etiquetados para entrenar o calibrar los clasificadores de toxicidad
Monitorización del asistente de IA — Evalúe las respuestas a las solicitudes sensibles o desviadas
Desarrollo de filtros de contenido — Modelos de alimentación para detectar voz inaceptable
Herramientas de elaboración de informes en línea — Mejora de los sistemas de moderación basados en los umbrales de toxicidad
Categorización del contenido
Organice los datos de entrenamiento para la IA o las respuestas generadas por una IA mediante categorías temáticas o funcionales (por ejemplo, deporte, política, salud, marketing, etc.), a fin de facilitar su moderación, filtrado, personalización o análisis.
Definición de un repositorio de categorías adaptado al caso de uso
Anotación manual de las respuestas de la IA según la clasificación objetivo (etiqueta única o múltiple)
Construcción de conjuntos de datos etiquetados para el entrenamiento de clasificadores supervisados
Control de calidad (interanotador, ambigüedades, clases cerradas)
Estructurar los corpus generados para su análisis o evaluación — Organización temática facilitada
Prepararse para la moderación sectorial — Identificar respuestas en áreas sensibles (legales, médicas, etc.)
Punto de referencia de modelos generativos — Medir la distribución temática de las respuestas producidas
Moderación de los agentes de IA
Supervise, controle y corrija los comportamientos o respuestas de los asistentes virtuales (chatbots, voicebots, copilotos, etc.) para evitar derivas, sesgos o torpezas en las interacciones con los usuarios.
Definición de las reglas de moderación según el contexto de uso (sector, idioma, objetivo, tono)
Supervisión de las conversaciones de IA mediante una revisión humana específica
Escalamiento de casos críticos a moderadores humanos (validación o corrección)
Creación de conjuntos de entrenamiento para refinar los comportamientos de los modelos mediante RLHF o ajustes
Agentes de salud o seguros — Verificación de que la IA no emite recomendaciones médicas o legales
Asistentes online de las mejores marcas — Alineación de las respuestas con el tono de la marca y las políticas internas
Interacciones multilingües — Verificación de la coherencia y neutralidad del discurso en cada idioma
RLHF
Moderamos el contenido generado por sus IA para reforzar su calidad, seguridad y relevancia, gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector. De esta forma, usted aumenta el impacto de sus modelos y, al mismo tiempo, controla los riesgos.
Clasificación de respuestas de IA
Presente varias respuestas generadas por uno o más modelos a partir del mismo mensaje, y Clasifíquelos según su calidad percibida. Para identificar las formulaciones más útiles, relevantes, seguras o apropiadas, y proporcionar datos de entrenamiento para los modelos preferidos (SFT, RLHF, cambio de posición...).
Anotación manual por moderadores o anotadores capacitados
Definición de los criterios de preferencia
Puntuación cualitativa o comparativa
Control de calidad mediante doble anotación o consenso
Entrenamiento de refuerzo (RLHF) — Creación de datos preferenciales para refinar los comportamientos de LLM
Construcción de conjuntos de datos «oráculos» — Crear referencias para guiar o evaluar otros modelos
Evaluación comparativa lingüística o sectorial — Compara el rendimiento de los modelos según los idiomas, estilos o áreas de negocio
Anotar las preferencias humanas
Recopile juicios cualitativos de los anotadores sobre Respuestas generadas por IA, en función de lo que un humano consideraría más útil, claro, relevante o apropiado. Permite entrenar o ajustar modelos generativos de acuerdo con expectativas y preferencias reales de los usuarios finales.
Selección o generación de varias respuestas para el mismo mensaje (2 o +)
Presentación a un anotador humano con instrucciones de preferencia (calidad, respeto por la indicación, estilo, etc.)
Supervisión mediante directrices precisas para evitar sesgos subjetivos
Control de calidad mediante doble anotación o arbitraje
Entrenamiento modelo RLHF — Integrar la señal humana para guiar los comportamientos generativos
Personalización de los asistentes de IA — Adapte las respuestas a una audiencia, estilo o contexto específicos
Mejora continua de la IA conversacional — Integrar la retroalimentación humana en los ciclos de aprendizaje
Revisión manual de la salida
Corregir, reformular o ajustar manualmente las respuestas generadas por un modelo de IA, con el fin de garantizar un alto nivel de calidad, claridad, precisión o adaptación al contexto. Este paso se usa a menudo para construir conjuntos de datos de referencia (datos de oro o estándar de oro) o refina un modelo mediante Puesta a punto supervisada.
Selección de los productos generados que requieren revisión
Corrección o reescritura de la respuesta por parte de un experto humano
Anotar los tipos de cambios realizados
Uso de pares de antes y después para la capacitación supervisada, la evaluación o la documentación
Composición de conjuntos de ejemplos — Creación de pares «antes y después» para entrenar modelos mediante supervisión directa
Mercadeo — Corrección estilística de los textos generados para respetar el tono de la marca o el público objetivo
Salud — Revisión de las respuestas de la IA para eliminar las formulaciones inexactas o las formulaciones que no cumplen con las recomendaciones clínicas
Generación de datos para RLHF
Producir Respuestas rápidas y variadas lo que permite que los modelos estén expuestos a diferentes formulaciones, niveles de calidad o estilos de respuesta. Luego, anotadores humanos clasifican o evalúan estos datos para guiar el aprendizaje por refuerzo.
Creación manual de indicaciones representativas de los usuarios objetivo
Verificación de la diversidad de los resultados producidos (estilo, relevancia, errores)
Preparación de pares o listas para ser clasificadas por anotadores humanos
Organización del conjunto de datos para la capacitación: indicaciones, respuestas, preferencias humanas
Optimización de los modelos conversacionales — Creación de escenarios realistas para entrenar a los modelos para que respondan mejor
La solidez de los LLM — Generación voluntaria de casos complicados, límite o rápidos para detectar fallas y conducir a comportamientos más seguros
Atención al clienteT — Diseño de juegos de interacciones variadas para ser clasificados para guiar el tono y la relevancia de las respuestas
Puesta a punto supervisada
Refinar un modelo de lenguaje utilizando un conjunto de datos que contenga respuestas rápidas y de alta calidad, validados o revisados por humanos. Le permite especializar un modelo en un campo específico, para mejorar la calidad de sus respuestas o para corregir ciertos comportamientos indeseables.
Definición del dominio objetivo o de los comportamientos a ajustar
Creación o selección de un corpus de ejemplos anotados (respuesta rápida y validada)
Limpiar, normalizar y estructurar el conjunto de datos (formato JSONL)
Verificación por parte de revisores humanos para garantizar la calidad del corpus
Modelos sanitarios o farmacéuticos especializados — Formación basada en respuestas validadas por profesionales
Chatbots empresariales — Afinación de diálogos preescritos para un sector determinado (banca, recursos humanos, seguros...)
Perfeccionamiento multilingüe — Adaptación del modelo a los idiomas que no están bien abordados gracias a los corpus bilingües supervisados
Comparación de modelos generativos
Probar varios modelos (o variantes del mismo modelo) en solicitudes idénticas, luego para evalúan sus respuestas de acuerdo con criterios cualitativos y cuantitativos. Para identificar qué modelo es el más adecuado para un caso de uso determinado o para medir los beneficios de un ajuste fino.
Selección de un panel de indicaciones que cubre varios casos de uso o escenarios típicos
Generación de respuestas a partir de diferentes modelos (por ejemplo: base frente a ajustada, GPT frente a Mistral)
Anotación humana de las respuestas según criterios definidos
Calificación o puntuación de las respuestas (por parejas, mejor resultado, escala de valoración)
Evaluación posterior al ajuste — Compruebe si un modelo refinado en datos específicos supera a su versión básica
Punto de referencia multimodelo — Compare varios LLM de código abierto (LLama, Mistral, DeepSeek,...) en tareas específicas
Evaluación para auditoría o cumplimiento — Documentar los comportamientos de un modelo para cumplir con los requisitos reglamentarios
Cumplimiento ética
Moderamos el contenido generado por sus IA para reforzar su calidad, seguridad y relevancia, gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector. De esta forma, usted aumenta el impacto de sus modelos y, al mismo tiempo, controla los riesgos.
Auditoría de conjuntos de datos de
Analice en profundidad un conjunto de datos destinado a entrenar un modelo de IA, con el fin de evaluar la calidad, representatividad, estructura, posibles sesgos y riesgos legales o éticos. Garantizar que las bases del modelo sean sólidas, confiables y estén alineadas con los objetivos comerciales y regulatorios.
Análisis de la estructura general del conjunto de datos
Detección de sesgos o desequilibrios
Identificación de contenido sensible o riesgoso
Evaluación de la diversidad y la cobertura temática
Cumplimiento normativo (Ley de IA, RGPD...) — Verificación de que el conjunto de datos cumple con las obligaciones éticas y de transparencia
Prevención de sesgos algorítmicos — Identificación de fuentes de injusticia o representaciones desequilibradas en los datos
Evaluación de la solidez de los datos — Analice si el conjunto de datos cubre casos críticos o delicados
Detección de sesgos en el contenido
Descubre el desequilibrios, estereotipos o representaciones problemáticas presentes en los datos utilizados para entrenar o probar modelos de IA. Para prevenir la discriminación, asegure un uso ético de los modelos y cumplir con los requisitos de cumplimiento.
Definir los tipos de sesgos que se van a supervisar
Anotación humana de casos problemáticos o ambiguos
Evaluación estadística de los desequilibrios entre categorías o clases
Recomendaciones correctivas (limpieza, equilibrio, exclusión, reformulación)
Evaluación educativa de modelos generativos — Verificación de la imparcialidad de las respuestas en casos educativos o académicos
Preparación de juegos de prueba de equidad — Construcción de escenarios para probar la solidez de los modelos frente a los sesgos
Bloquear o reformular contenido riesgoso — Filtrar las salidas generadas con sesgos implícitos
Supervisión de los datos generados por IA
Configure un proceso de control humano o semiautomático contenido producido por modelos generativos (texto, imagen, audio,...), con el fin de detectar Deslices, errores, sesgos o contenido inapropiados. Para prevenir riesgos reputacionales, legales o éticos.
Definición de normas y criterios de vigilancia (temáticos, lingüísticos, éticos, etc.)
Extracción de muestras representativas o monitorización en tiempo real de las salidas generadas
Análisis humano o automatizado de las respuestas de la IA (mediante herramientas de puntuación, alertas e informes)
Anotación de casos problemáticos (alucinaciones, comentarios tóxicos, inexactitudes, estereotipos...)
Supervisión de los chatbots de consumo — Monitoreo continuo de las respuestas para evitar comentarios inapropiados u ofensivos
Monitorización de modelos en producción — Verificación de que las respuestas se mantienen consistentes a lo largo del tiempo a pesar de los cambios de uso
Detección de contenido sensible o viral — Identificación de respuestas potencialmente polarizantes o problemáticas
Verificación de diversidad de datos
Analice un conjunto de datos de entrenamiento o prueba para asegurarse de que cubre una variedad suficiente de temas, estilos, idiomas, perfiles o puntos de vista. Para garantizar la robustez, inclusividad y rendimiento generalizable Modelos de IA.
Definición de los criterios de diversidad esperados
Análisis estadístico y cualitativo del conjunto de datos según estos criterios
Detección de desequilibrios o brechas (por ejemplo, sesgo de género, falta de variaciones culturales, tono homogéneo)
Recomendaciones de enriquecimiento (adición de datos, reequilibrio, muestreo más amplio)
Preparación de conjuntos de datos multilingües o multiculturales — Garantizar que cada idioma o cultura esté representado equitativamente
Modelos especializados de formación (salud, educación, etc.) — Verificación de que los perfiles de los pacientes, estudiantes o usuarios son variados
Cumplimiento normativo (Ley de IA, diversidad e inclusión) — Proporcionar pruebas del trabajo de verificación sobre la representatividad de los datos
Validación manual de datos
Involucre a anotadores o revisores humanos para comprobar, corregir o confirmar la calidad de los datos textuales, de audio, visuales o tabulares, antes o después de su uso por parte de un modelo de IA. Para hacer que los juegos de entrenamiento, los puntos de referencia o los resultados generados sean más confiables.
Selección de los datos que se van a validar (aleatorios, críticos, de una canalización automática, etc.)
Definición de los criterios de validación (precisión, formato, claridad, integridad, alineación, etc.)
Revisión o verificación humana a través de la interfaz de anotación o el panel de control
Corrección de errores o inconsistencias identificados (fallos, entidades, formatos, respuestas de IA...)
Corrección de OCR o conjuntos de datos transcritos automáticamente — Revisión humana para que los datos extraídos sean confiables
Validación de transcripciones de audio multilingües — Verificación por parte de un hablante nativo o experto lingüístico
Control de calidad en juegos de prueba — Eliminación de sesgos o errores en los puntos de referencia de evaluación
Documentación del conjunto de datos
Proporcione un descripción clara, completa y estructurada el origen, el contenido, las características y las limitaciones de un conjunto de datos destinado a entrenar o evaluar un modelo de IA. Este paso es esencial para garantizar la transparencia, reutilización y cumplimiento datos utilizados en un proyecto.
Recopilación de información sobre el origen de los datos (fuente, método de recopilación, licencias, consentimiento...)
Descripción de las características del conjunto de datos: tipo de datos, tamaño, formatos, formatos, idiomas, clases, equilibrio, anonimización...
Identificación de los objetivos de uso (formación, pruebas, ajustes, etc.) y notificación de posibles sesgos o limitaciones
Redacción estructurada de la documentación (por ejemplo, hoja de datos, tarjeta modelo, hoja de inventario de IA)
Cumplimiento normativo (Ley de IA, RGPD, DSA) — Proporcionar documentación formal y rastreable de los datos utilizados
Transparencia en proyectos de IA públicos o delicados — Explicar qué contiene un conjunto de datos y por qué se eligió
Facilitar la reutilización de conjuntos de datos internos — Transmisión clara de conjuntos de datos propietarios (específicos de la empresa) o de código abierto a los equipos de datos o IA
Moderación contextual
Moderamos el contenido generado por sus IA para reforzar su calidad, seguridad y relevancia, gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector. De esta forma, usted aumenta el impacto de sus modelos y, al mismo tiempo, controla los riesgos.
Moderación en salud, finanzas y derecho
Anote, filtre y valide los datos o respuestas generados por IA para evitar error fáctico, mala interpretación o recomendación arriesgada. En estos contextos regulados, la presencia de supervisión humana es fundamental para garantizar la cumplimiento, confiabilidad y seguridad Sistemas de IA.
Definición de reglas empresariales y umbrales de aceptabilidad (tono, terminología, precisión, etc.)
Corrección de textos y validación humana por parte de anotadores capacitados en temas sectoriales
Denunciar o reformular contenido ambiguo o que no cumple con las normas
Trazabilidad de las intervenciones humanas para la auditoría, el cumplimiento y la mejora continua
Finanzas — Verificación del contenido relacionado con impuestos, inversiones o regulaciones bancarias
Ley — Control de las respuestas generadas por los modelos legales (cláusula, jurisprudencia, consejo) para evitar confusiones o desinformación
Salud — Validación humana de las respuestas de la IA en chatbots médicos o asistentes clínicos
Filtrado de contenido
Identificar, aislar o eliminar los contenidos (datos de entrenamiento o productos generados) que son inapropiado, irrelevante, sensible, ilegal o dañino a la calidad o el cumplimiento de un proyecto de IA. Pueden ser datos textuales, de audio, visuales o multimodales. El filtrado puede ser automatizado, manual o híbrido.
Definición de reglas de filtrado: temas prohibidos, comentarios sensibles, nivel de idioma, ruido, duplicados, etc.
Intervención humana para la validación
Etiquetar el contenido rechazado
Actualización de las reglas y los umbrales de acuerdo con los desarrollos regulatorios o comerciales
Preparación de conjuntos de datos de entrenamiento — Eliminación de ejemplos tóxicos, confusos, redundantes o irrelevantes
Dirigirse a los corpus sectoriales — Eliminación de datos que no sean relevantes para la formación de un modelo especializado (salud, finanzas, etc.)
Bloquear contenido confidencial o NSFW — Exclusión de contenido que no se ajuste al uso final del modelo
Flujos de trabajo empresariales
Contextualización de las intervenciones humanas en la producción de contenido o en los flujos de trabajo de toma de decisiones, a fin de garantizar relevancia empresarial, calidad de los datos y cumplimiento sistemas de IA integrados.
Definición de los roles humanos en el ciclo: validación, filtrado, enriquecimiento, reformulación,...
Creación de flujos de trabajo personalizados con escalaciones, compensaciones o umbrales de confianza
Integración en herramientas internas
Monitorización del rendimiento y adaptación continua del rol humano en el proceso aumentado por IA
Tecnología legal — Flujo de trabajo para la doble validación de las cláusulas o recomendaciones legales propuestas por IA
Tramitación documental — Inclusión de revisores en el proceso de OCR y extracción de datos para auditoría o contrato
Comercio electrónico y marketing — Enriquecimiento o adaptación manual de las descripciones de la IA según gamas o marcas
Revisión humana de las conversaciones de IA
Revise manualmente los diálogos generados por asistentes virtuales, chatbots o modelos de LLM para corregir errores, identificar inconsistencias o detectar riesgos de errores.
Análisis de la lógica conversacional, la relevancia de las respuestas y el respeto de las instrucciones
Anotación de los errores identificados: alucinación, tono inadecuado, confusión, hilo roto...
Sugerencia de corrección o reformulación (si se realiza después del tratamiento o bajo supervisión activa)
Comentarios a los equipos de IA o integración de correcciones en los juegos de aprendizaje
Atención al cliente — Revisar los diálogos de IA con los usuarios para garantizar la claridad, la cortesía y la eficiencia
Educación y aprendizaje electrónico — Revisión de los intercambios de IA para garantizar la precisión pedagógica y el nivel lingüístico
Despliegue de nuevos agentes de IA — Fases sistemáticas de control de calidad humano antes de la producción
Calificación de contenido
Asignar metadatos, etiquetas o valoraciones al contenido recopilado o generado (textos, imágenes, extractos de audio, vídeos) con el fin de hacer utilizable en una canalización de IA: entrenar, filtrar, priorizar o moderar.
Definición de los criterios de calificación (relevancia, tema, nivel lingüístico, calidad del sonido, etc.)
Revisión humana de contenido sin procesar o generado (visual, textual, de audio...)
Asignación de metadatos o etiquetas (por ejemplo, nivel de confianza, tema, tono, intención, calidad técnica)
Denunciar contenido inutilizable o problemático (por ejemplo, contenido ruidoso, vacío, no relacionado con el tema o confidencial)
Preparación de conjuntos de datos para el ajuste fino de las LLM — Calificación de las parejas de respuesta rápida según su claridad o valor formativo
Análisis conversacional — Atribución de etiquetas a los diálogos de IA: objetivo alcanzado, respuesta ambigua, estilo coherente...
Curación de los datos recopilados en la web o en las empresas — Clasificación humana para conservar solo los datos utilizables
Anotación de contenido para Red Teaming IA
identificar, clasificar y documentar las posibles fallas o comportamientos indeseables de los modelos de IA, estructurando los casos críticos para evaluar y fortalecer su solidez y seguridad
Definición de escenarios de prueba críticos (indicaciones malintencionadas, ambigüedades, soluciones alternativas, indicaciones contradictorias)
Generación de contenido mediante el modelo de IA en estos escenarios específicos
Revisión humana y anotación de conductas de riesgo (alucinaciones, respuestas ilegales, sesgos explícitos o implícitos, elusión de instrucciones, etc.)
Calificación de la gravedad y el tipo de vulnerabilidad detectada (toxicidad, seguridad, reputación, cumplimiento)
Evaluación de la robustez de un modelo antes de la producción — Pruebas ofensivas simuladas por anotadores especializados
Punto de referencia ético — Medir la sensibilidad de un modelo a ciertos tipos de indicaciones o contextos delicados
Juegos de prueba de Building Red Team — Creación de corpus de evaluación sólidos a partir de productos anotados
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:
Por qué elegir
¿Innovatiana?
Un equipo de expertos dedicados a moderación de contenido y optimización de modelos de IA mediante el aprendizaje por refuerzo basado en la retroalimentación humana (RLHF). Para sus proyectos de moderación de contenido: filtrar datos, evaluar la calidad de las respuestas o alinearse con los valores humanos
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)
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.
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!
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.
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!
.webp)
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,...).
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.
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!
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!
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.
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.
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.
🤝 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.
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 la IA, la verdadera carga de trabajo es diseñar el conjunto de datos correcto. A continuación, descubra cómo crear un POC sólido alineando datos de calidad, adaptando la arquitectura del modelo y optimizando los recursos informáticos.
¡Alimenta tus modelos de IA con datos de entrenamiento de alta calidad!
