Documentos Procesamiento
Mejore sus modelos de análisis de documentos mediante un procesamiento riguroso y una anotación de datos personalizada. Le ayudamos a estructurar, extraer y enriquecer sus datos sin procesar para que sus documentos sean una mina de oro para la IA
Nuestros expertos transforman sus documentos gracias a un dominio avanzado de OCR Y herramientas de anotación. Resultado: datos confiables, listos para aumentar el rendimiento de sus modelos de IA
Extracción y estructuración de documentos
Tratamiento lingüístico y multilingüe
Clasificación de documentos
Supervisión y validación humana
Extracción y estructuración de documentos
Transformamos sus documentos en recursos estratégicos gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector.
Anotar documentos
Identifique, marque y califique las áreas de interés (entidades, secciones, campos...) en varios documentos (PDF, contratos, formularios, informes) para que los modelos de IA puedan utilizarlos. Esta anotación puede ser semántica, estructurante o sectorial.
Identificación de los elementos clave que deben anotarse (fechas, cantidades, nombres, títulos...)
Segmentación de documentos (áreas, páginas, bloques...)
Anotación manual con herramientas adaptadas
Exportación en formato estructurado (JSON, XML, COCO, etc.)
Facturas — Identificación y anotación de campos clave (IVA, total, proveedor) para la automatización contable
Contratos — Marcar cláusulas críticas (rescisión, compromiso, obligaciones) en contratos complejos
Informes médicos — Anotación de segmentos clínicos (diagnóstico, historia, tratamientos) para estructurar el documento
Extracción de datos clave
Identifique y extraiga el información esencial contenidas en varios documentos (facturas, contratos, formularios, estados de cuenta...). Transformar archivos semiestructurados o no estructurados en datos listos para usar, utilizable en herramientas empresariales, bases de datos o canalizaciones de IA.
Preparación del documento (OCR si es necesario, análisis según el formato: PDF, imagen, escaneo...)
Detección de bloques o campos de destino (áreas de texto, tablas, párrafos, áreas de formulario)
Limpieza y estructuración de los datos extraídos (normalización, escritura, enriquecimiento)
Exportación en un formato estructurado compatible con los sistemas (JSON, CSV, XML...)
Estados de cuenta bancarios — Extracción automatizada de montos, fechas y beneficiarios para auditoría o KYC
Ficheros de clientes — Recuperación de datos personales y referencias contractuales para su integración en el CRM
Formularios de encuesta — Extracción de respuestas o campos rellenados para su análisis estadístico o visualización
Reconocimiento de áreas escritas a mano
Detectar y transcribir elementos escrito manualmente en documentos escaneados (formularios en papel, anotaciones en PDF, cartas, etc.), para integrarlos en bases de datos o canales de procesamiento automático. Se basa en la combinación de técnicas OCR especializado y validación humana, especialmente en los casos en que la escritura es difícil de leer.
Detección manual de áreas manuscritas en documentos
Revisión mediante OCR y corrección manual de las transcripciones obtenidas
Codificación en formatos utilizables con localización si es necesario (cuadro delimitador, página, línea)
Exportación en un formato estandarizado según el uso final (JSON, CSV, TXT...)
Cartas administrativas — Reconocimiento de fechas, firmas o anotaciones escritas a mano
Campos manuscritos para recibos — Extracción de observaciones, cantidades o códigos de los documentos logísticos
Formularios médicos en papel — Transcripción de comentarios manuscritos en las historias clínicas de los pacientes
Estructuración de documentos complejos
Segmentar, priorizar y etiquetar documentos largos, compuestos o mal formateados (informes anuales, contratos, archivos reglamentarios, etc.), para facilitar el acceso, el análisis o el procesamiento automático.
Segmentación lógica del documento en bloques de significado (resúmenes, cláusulas, gráficos, capítulos)
Etiqueta o rótulo para cada segmento (tipo, función, enlace jerárquico)
Indexación o estructuración del contenido para facilitar la investigación o la formación en IA
Exporte en un formato jerárquico adecuado: JSON, XML, Markdown, etc.
Informes reglamentarios — División automática en capítulos, anexos y secciones reguladas
Estudios de mercado PDF — Organización lógica de los segmentos (resumen, datos, gráficos, análisis)
Informes reglamentarios — División automática en capítulos, apéndices y secciones
Estandarización de los formatos de entrada
Transforma documentos heterogéneos (PDF nativos, escaneos, imágenes, Word...) en archivos estandarizado, limpio y homogéneo, para garantizar su compatibilidad con las herramientas de procesamiento automático (OCR, extracción, clasificación, anotación...).
Análisis de las variaciones de formato del corpus (resolución, tipo de archivo, orientación, codificación...)
Limpieza visual o estructural de los documentos (ajuste, eliminación de artefactos, estandarización de los márgenes)
Cambio de nombre y clasificación lógica de los archivos según un estándar definido (por lote, por categoría, por cliente, etc.)
Exporte a un directorio o sistema de acuerdo con la canalización empresarial o la IA
Documentos de clientes internacionales — Estandarización del diseño y los campos esperados
Escaneos contractuales — Enderezar y limpiar los documentos escaneados para facilitar la lectura automática
Corpus PDF heterogéneos — Estandarización de resoluciones, codificaciones y formatos para el procesamiento de OCR
Procesamiento de documentos sin procesar
Cuida los archivos fuente desestructurado o difícil de usar (escaneos, capturas de PDF, imágenes, documentos compuestos), para convertirlos en contenido legible, segmentado y utilizable mediante sistemas automáticos de procesamiento, análisis o IA.
Identificación del tipo de documento sin procesar (escaneo solo de imágenes, PDF sin capa de texto, captura móvil, etc.)
Segmentación del contenido en áreas utilizables (párrafos, tablas, encabezados, campos...)
Estructuración del contenido según las necesidades empresariales (extracción, anotación, indexación)
Verificación manual de un conjunto de documentos críticos
Archivos empresariales mixtos — Procesamiento de documentos compuestos (formularios, notas, imágenes) para uso de inteligencia artificial
Archivos en papel digitalizados — Conversión de carpetas escaneadas en archivos OCR legibles por IA
Capturas de PDF sin texto — Extracción de áreas útiles mediante segmentación visual y luego OCR
Tratamiento lingüística
Transformamos sus documentos en recursos estratégicos gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector.
Tratamiento multilingüe
Gestione documentos escritos o de audio en diferentes idiomas, incluidos los idiomas que son inusuales o tienen un contexto cultural fuerte, para prepararse para la extracción, anotación o traducción. Este paso garantiza una soporte consistente, justo y sólido en proyectos de IA multilingües.
Detecta automática o manualmente el idioma del documento
Involucre a un hablante nativo o a un anotador especializado
Transcriba o traduzca segmentos multilingües manteniendo la estructura original
Codifique los datos con metadatos lingüísticos (idioma, registro, nivel)
Corpus multilingüe de PNL — Prepare conjuntos de datos equilibrados para entrenar o probar modelos en varios idiomas
Contratos internacionales — Estructurar documentos legales multilingües para su extracción o revisión
Formularios de clientes multirregionalesX — Procese los datos de los clientes en varios idiomas para su análisis o respuesta automática
Transcripción y traducción humana
Llame al ponentes cualificados para transcribir con precisión archivos de audio o vídeo, o para traducir documentos multilingües. A diferencia de los enfoques totalmente automatizados, este método permite gestione los matices, corrija los errores y genere datos fiables para modelos de IA o usos críticos.
Divida documentos o archivos de audio en segmentos utilizables
Transcriba manualmente palabras o textos, respetando la puntuación y las especificidades del idioma hablado
Traduce el contenido al idioma de destino, prestando atención al tono, el registro y el contexto
Estructure los resultados (archivo bilingüe, marca de tiempo, metadatos) y expórtelos al formato deseado
Conjuntos de datos de audio para NLP — Producir corpus de audio/texto validados para el reconocimiento de voz o la traducción automática
Entrevistas o podcasts — Transcriba y traduzca grabaciones para crear conjuntos de datos de IA multilingües
Entrevistas o podcasts — Transcriba y traduzca grabaciones para crear conjuntos de datos de IA multilingües
Anotación multilingüe
Anota documentos o transcripciones en diferentes idiomas añadiendo información semántica, sintáctica o funcional. Este paso es necesario para la capacitación o la prueba modelos de procesamiento del lenguaje natural (PNL) capaz de entender y tratar una gran cantidad de diversidad lingüística.
Seleccione los idiomas de destino y los tipos de anotación que se van a aplicar (entidades nombradas, emociones, intenciones...)
Prepare los documentos o segmentos que se van a anotar, teniendo en cuenta las especificidades de cada idioma
Aplique anotaciones en las interfaces apropiadas (texto sin formato, archivos de audio, transcripciones)
Exporte datos anotados en un formato compatible con modelos multilingües (JSON, CSV, XML...)
Corpus multilingüe de PNL — Anote entidades o intenciones en varios idiomas para capacitar a los LLM multilingües
Traducciones comentadas — Proporcione pares origen-objetivo enriquecidos con etiquetas semánticas para la traducción neuronal
Asistentes de voz internacionales — Anota diálogos de audio o texto en varios idiomas para entender la intención
Corrección y validación humanas
Involucre a expertos lingüísticos o anotadores especializados para comprobar, corregir y validar contenido derivado de transcripciones, traducciones o procesamiento automático. Este paso elimina los errores, unifica los estilos y garantiza cumplimiento de los requisitos del proyecto o dominio (legal, médico, administrativo...).
Revisa el contenido transcrito por IA, traducido o anotado línea por línea o bloque por bloque
Corrija errores, aproximaciones o inconsistencias (gramática, estilo, terminología, puntuación...)
Validar o invalidar cada elemento de acuerdo con los criterios definidos
Documentar los tipos de errores encontrados para mejorar los pasos iniciales
Corpus de transcripciones — Corrija errores de puntuación, ortografía o corte en textos generados automáticamente
Juegos de entrenamiento de IA — Valide manualmente las respuestas o transcripciones de la IA para constituir un corpus de referencia
Traducciones técnicas — Verificar la coherencia terminológica en documentos especializados
Validación de los datos extraídos mediante OCR
Haga que los textos generados mediante el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) a partir de documentos escaneados o fotografiados se lean y corrijan manualmente. Este paso es esencial para garantizar la fiabilidad, integridad y facilidad de uso datos antes de ser utilizados por los sistemas de IA o en los flujos empresariales.
Recopile resultados de OCR sin procesar (texto, estructura, coordenadas espaciales)
Lea fragmentos de Ocrised línea por línea o bloque por bloque
Corrija errores tipográficos, palabras truncadas, caracteres mal reconocidos
Exporte los datos corregidos en un formato estructurado (texto enriquecido, JSON, XML...) compatible con usos posteriores (texto enriquecido, JSON, XML, etc.)
Archivos en papel digitalizados — Verifique la legibilidad y precisión de los extractos de OCR para crear corpus históricos
Expedientes reglamentarios — Valide la conformidad de los extractos de OCR para su presentación administrativa o de auditoría
Facturas o estados de cuenta bancarios — Corregir errores de reconocimiento en cantidades, números o nombres
Evaluación de transcripciones y traducciones AI
Compare el contenido generado automáticamente (mediante modelos de transcripción o traducción) con las referencias humanas, para medir su precisión, fluidez, fidelidad al significado original y adecuación contextual. Este paso permite calibrar los modelos, detectar puntos débiles y crear conjuntos de pruebas confiables.
Recopile los resultados de la IA (transcripciones o traducciones)
Definir los criterios de evaluación (fidelidad, gramática, estilo, coherencia, errores críticos...)
Realizar una evaluación humana comparativa (puntuación, clasificación o comentarios cualitativos)
Documente las diferencias significativas y sus causas (segmentación deficiente, contramedidas, alucinaciones...)
Plantillas de transcripción de voz — Tenga en cuenta la precisión de las transcripciones en contexto (ruido, acentos, interrupciones...)
Sistemas de IA especializados — Verificar que las traducciones respeten las restricciones terminológicas empresariales (sanitarias, legales, técnicas)
Corpus de pruebas multilingüe — Evaluar la calidad de las traducciones en varios idiomas para priorizar las mejoras
Clasificación de documentos
Transformamos sus documentos en recursos estratégicos gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector.
Clasificación manual de documentos
Involucre a los anotadores para Presentación de documentos sin procesar en categorías definidas (por ejemplo, contrato, factura, informe, documento de identidad, etc.), según su contenido, estructura o uso. Este paso permite preparar corpus coherentes para la formación o la validación de modelos de clasificación automática, o para su explotación directa por parte de los equipos empresariales.
Cargue documentos en una interfaz de anotación adecuada (PDF, imágenes, escaneos...)
Asigne manualmente una o más etiquetas por documento
Compruebe la coherencia entre los anotadores (reglas de negocio, casos ambiguos...)
Exporte los resultados (archivo + categoría asociada) en un formato estructurado (CSV, JSON)
Archivado automatizado — Crear un conjunto de datos clasificados para entrenar un modelo de clasificación automática
Tratamiento reglamentario — Identificar los documentos regulados para aislarlos o tratarlos de forma prioritaria
Corpus documental en bruto — Clasifica los archivos según su tipo (factura, contrato, recibo de pago...)
Verificación de las clasificaciones de IA
Revise manualmente las predicciones realizadas por un modelo de clasificación de documentos para validar o corregir las categorías asignadas. Esto garantiza una alta precisión en los sistemas de clasificación automatizados, crear conjuntos de datos de validación confiables, o para generar comentarios útiles para mejorar el modelo.
Revise el contenido de cada documento para verificar la clasificación automática
Aceptar o corregir la etiqueta propuesta por la plantilla
Marcar documentos problemáticos (falta de información, ruido, contenido mixto...)
Exporte los resultados verificados para analizar el rendimiento o volver a capacitarlos
Mejora continua — Corrija las predicciones erróneas para volver a entrenar un modelo más eficiente
Auditoría del modelo de clasificación — Verificar la precisión real de un clasificador de IA en un corpus empresarial
Fiabilidad de un gasoducto automatizado — Integrar un paso humano en un proceso de clasificación crítico
Etiquetado de documentos
Asignar una o más etiquetas a los archivos según su naturaleza, contenido u objetivo empresarial. Este paso es fundamental para crear conjuntos de datos de entrenamiento supervisado para modelos automáticos de clasificación o clasificación, o para generar un verdad fundamental (»Verdad fundamental«) utilizado durante la fase de prueba o evaluación.
Defina un conjunto claro y coherente de clases o etiquetas
Cargue los documentos que desee anotar en una herramienta adecuada (Label Studio, Doccano, herramienta interna...)
Anota con precisión, de acuerdo con las instrucciones definidas
Exporte documentos anotados con etiquetas en un formato estructurado
Evaluación comparativa — Crear una verdad básica para probar el rendimiento de un modelo en casos reales
Organización documental — Estructurar un gran volumen de documentos para facilitar su explotación empresarial
Entrenamiento con clasificadores de IA — Producir un corpus anotado para aprender a reconocer los tipos de documentos
Segmentación de documentos
Identificar y separar las diferentes partes de un documento compuesto (p. ej.: informe, contrato, expediente administrativo), con el fin de clasificar cada segmento de forma independiente, o para extraer las áreas relevantes para la anotación, la extracción o el procesamiento de IA.
Segmenta el archivo de forma manual o semiautomática (página por página o bloque por bloque)
Anota cada segmento con una etiqueta o un tipo asociado
Compruebe la consistencia de los segmentos cortados (orden, integridad, escritura)
Exporte segmentos en archivos separados o en un formato estructurado con sus metadatos
Informes reglamentarios — Corte automáticamente secciones (resumen, análisis, apéndices) para un tratamiento específico
Contratos complejos — Extraer y clasificar cláusulas, condiciones y apéndices para su anotación o extracción
Archivos de clientes o recursos humanos — Identificar partes individuales en un PDF global
Agregar metadatos
Asociar a cada documento o segmento información descriptiva, técnica o contextual (tipo, fecha, idioma, origen, nivel de sensibilidad...). Estos metadatos permiten:mejorar la búsqueda, la clasificación y la gestión de documentos o incluso el entrenamiento de modelos de IA mejor informados.
Defina los tipos de metadatos útiles según los objetivos del proyecto (por ejemplo: tipología, fuente, confidencialidad...)
Introducir o seleccionar metadatos mediante una herramienta de anotación o una cuadrícula manual
Vincular los metadatos a los documentos en el formato de destino (mediante campos integrados o en una base de datos externa)
Exportación de archivos enriquecidos (JSON, CSV, base de datos o índice documental)
Preparación de conjuntos de datos de IA — Proporcionar orientación adicional a los modelos para refinar las predicciones
Bases de datos documentales empresariales — Enriquece los archivos con categorías empresariales, fechas clave o etiquetas temáticas
Herramientas de búsqueda inteligentes — Mejore el filtrado de archivos y la navegación a través de metadatos enriquecidos
Limpieza cualitativa
Revise y filtre manualmente un conjunto de documentos para eliminar archivos ruidosos, incompletos, irrelevantes, duplicados o inutilizables. Este paso garantiza que solo los documentos relevantes, legibles y útiles se conserven en un corpus destinado a capacitar a un modelo o a una clasificación confiable.
Defina los criterios de exclusión (calidad de la imagen, contenido vacío, lenguaje inapropiado, duplicados, irrelevante...)
Busque documentos en una herramienta de revisión rápida o anotación
Marcar los archivos no conformes según su motivo de exclusión
Documente los motivos y los volúmenes de rechazo para la trazabilidad o la mejora del abastecimiento
Limpiar el corpus recopilado en la web o en las empresas — Eliminar documentos parasitarios o inútiles
Preparación para la anotación — Garantizar un corpus limpio y coherente antes de iniciar una fase de etiquetado
Composición de un juego de entrenamiento de IA — Elimine documentos poco claros, fuera de dominio o escaneados de forma deficiente
Supervisión y validación humana
Transformamos sus documentos en recursos estratégicos gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector.
Comprobar manualmente los datos extraídos
Involucre a los revisores humanos para validar o corregir los datos recuperados automáticamente de documentos (por ejemplo, cantidades, fechas, nombres, campos técnicos). Este paso le permite hacer que los datos estructurados sean confiables, especialmente en contextos delicados o regulados.
Identificación de los documentos fuente de importación y sus datos extraídos (mediante OCR o análisis) de los objetos que se van a anotar
Corrija los errores detectados (palabras truncadas, importes erróneos, entidades mal reconocidas,...)
Marcar casos ambiguos o inutilizables
Exporte los datos revisados en un formato estructurado (CSV, Excel, base de datos)
Fichas o catálogos de productos — Controlar los campos técnicos resultantes del análisis automático
Corpus de pruebas de IA — Producir datos 100% verificados para entrenar o evaluar un modelo
Facturas o contratos — Verificar que las cantidades, fechas y partes interesadas extraídas sean precisas
Ajuste manual de OCR o análisis
Intervenir directamente sobre los resultados de una extracción automatizada (texto OCR, análisis HTML o XML, extracción de PDF) para rectificar errores localizados, como palabras mal reconocidas, líneas mal segmentadas o campos mal asociados. Esta intervención específica mejora significativamente la calidad general de los datos extraídos.
Identifique documentos o segmentos con errores de reconocimiento
Corrija manualmente los errores detectados (textos truncados, campos invertidos, párrafos combinados...)
Realinear segmentos mal posicionados o mecanografiados
Exporte los datos ajustados en un formato compatible con el resto del corpus
Análisis de archivos PDF complejos — Reasociar las etiquetas correctas con tablas o párrafos extraídos incorrectamente
Formularios escaneados — Realinear los campos cursados con las etiquetas originales
OCR en documentos técnicos — Corrija líneas mal segmentadas o símbolos mal reconocidos
Corrección de documentos
Releir en su totalidad o en parte documentos extraídos, transcritos o procesados automáticamente para corregir errores, validar el diseño o detectar anomalías. Este paso permite garantizar un calidad lingüística, técnica o reglamentaria antes de la distribución, el archivo o la anotación.
Sube los documentos originales y su versión procesada (OCR, análisis, transcripción,...)
Corrija errores de contenido, estilo o estructura (errores, segmentos mal ordenados, repeticiones)
Valide o rechace documentos de acuerdo con los criterios de calidad definidos
Documentar los errores comunes para ajustar los primeros pasos
Corpus (Iowa) — Revise los documentos anotados o extraídos antes de la capacitación modelo
Archivado estructurado — Verificar que los documentos extraídos sean legibles, completos y utilizables
Documentos reglamentarios — Revise y corrija las transcripciones para su auditoría o presentación oficial
Etiquetado de datos confidenciales
Detectar, anotar u ocultar los elementos de un documento que contiene información personal, confidencial o regulada (PII, datos de salud, avisos legales, etc.).
Defina los tipos de datos sensibles que deben identificarse (nombre, número, dirección, DNI, datos médicos...)
Cargue documentos textuales, transcritos u OCR en una herramienta de anotación
Aplica etiquetas, máscaras o anonimizaciones de acuerdo con las reglas del proyecto
Exporte el documento anotado, seudonimizado o listo para el entrenamiento de IA
Preparación de conjuntos de datos para LLM — Eliminar o etiquetar la información personal antes del entrenamiento
Tratamiento de los expedientes médicos o de recursos humanos — Identifique las menciones sensibles para su seudonimización o auditoría
Cumplimiento normativo — Garantizar el cumplimiento del RGPD o de las normas sectoriales (por ejemplo: HIPAA, Ley de Inteligencia Artificial)
Juegos de prueba para OCR/PNL
Seleccione, corrija y valide manualmente documentos o extractos representativos, con el fin de convertirlos en juegos de prueba para mide la precisión, la solidez y los errores modelos para reconocer o comprender documentos
Seleccione una muestra diversa y representativa de documentos o casos de uso
Aplica una anotación manual de muy alta calidad
Compare los resultados de la IA con esta referencia para calcular las puntuaciones (precisión, F1, CER, etc.)
Documente los tipos de errores observados para guiar las correcciones o los ajustes
Pruebas de modelos de PNL multilingües — Mida el rendimiento por idioma o por tipo de documento
Monitorización de la calidad en las canalizaciones de IA — Supervise regularmente las derivas o regresiones de un sistema en producción
Evaluación del motor OCR — Compara el texto extraído automáticamente con una versión 100% revisada
Corrección automática de corte
Comprobar y ajustar manualmente los cortes realizados por un sistema de segmentación automática (por ejemplo: OCR, análisis de PDF, detección de bloques o páginas).
Cargue los documentos y su desglose inicial en una interfaz de revisión o anotación
Combinar, dividir o reordenar los segmentos según la estructura lógica esperada
Valide la coherencia del documento reconstruido
Exporte el archivo corregido con su estructura actualizada (JSON, XML, etc.)
Tablas extraídas — Corregir la separación de columnas o filas en los documentos financieros
Formularios escaneados — Reajuste los bloques desalineados para permitir una anotación o extracción confiables
Contratos o informes en PDF — Reordenar las secciones malinterpretadas por un OCR o una herramienta de análisis
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?
Ponemos a tu servicio un equipo de expertos riguroso y adaptable, especializado en estructuración, revisión y enriquecimiento de corpus documentales, para alimentar y optimizar su Modelos de IA
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 en, 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 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.
¡Alimenta tus modelos de IA con datos de entrenamiento de alta calidad!
