Procesamiento del Lenguaje Natural
Optimice sus modelos de PNL transformando sus documentos en datos utilizables. Gracias a un procesamiento riguroso y a la anotación personalizada, estructuramos, extraemos y enriquecemos su contenido textual para revelar todo su potencial para la IA
Nuestro equipo transforma tu contenido de texto gracias a excelentes herramientas de anotación lingüística y PNL avanzadas. Para obtener datos confiables listos para entrenar sus modelos de inteligencia artificial
Anotación de texto
Anotación de audio
Traducción multilingüe
Procesamiento de lenguaje complejo
Anotación de mensaje
Transformamos sus datos textuales en recursos estratégicos gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector.
Etiquetado semántico y NER
LAetiquetado semántico (Etiquetado semántico) y el reconocimiento de entidades nombradas (NER, reconocimiento de entidades nombradas) permiten anotar de forma automática o manual elementos como nombres de personas, lugares, organizaciones, fechas, cantidades, productos, organizaciones, fechas, cantidades... en textos sin procesar.
Defina los tipos de entidades que se extraerán de acuerdo con los objetivos empresariales o de IA
Cargue los documentos en una herramienta de anotación adecuada (p. ej.: Prodigy, Doccano, Label Studio)
Anota manualmente las entidades con precisión y coherencia semántica
Exporte datos para capacitación, ajuste o investigación de información
Publicaciones científicas — Extraer los nombres de moléculas, patologías, investigadores o métodos
Expedientes legales — Identificar las cláusulas, las partes interesadas, las fechas y las ubicaciones de los contratos
bienes raíces — Identificar información sobre bienes inmuebles en anuncios publicados en línea
Clasificación de textos
Asigne a cada documento, párrafo u oración uno o más etiquetas temáticas, funcionales o emocionales, para estructurar un corpus o entrenar un modelo de predicción. Permite organizar el contenido no estructurado a gran escala para varios casos de uso: filtrado automático, moderación, atención al cliente, monitoreo del sector, etcétera.
Defina una taxonomía de clases (por ejemplo, temas, intenciones, niveles de prioridad, tonos...)
Anota manualmente cada elemento con una o más clases
Datos de estructura para el entrenamiento supervisado (formato: CSV, JSON, TSV...)
Exporte un conjunto de datos de PNL equilibrado y listo para usar
Moderación de contenido — Detecta textos peligrosos (spam, odio, inexplorados) en las plataformas sociales
Inteligencia competitiva — Clasifica los artículos o comentarios de los usuarios por tema o tono
Atención al cliente — Clasifique automáticamente las entradas según su naturaleza (facturación, técnica, solicitud de información...)
Análisis gramatical y sintáctico
Anota textos con información sobre la naturaleza de las palabras (etiquetado POS), las relaciones entre los términos (dependencias sintácticas), y a veces las estructuras oracionales más complejas (núcleos verbales, subordinados, etc.). Estas anotaciones son fundamentales para desarrollo de modelos de traducción, corrección gramatical o análisis lingüístico avanzado.
Defina las convenciones lingüísticas a seguir (conjuntos de etiquetas, tipos de dependencia, formatos de anotación)
Anota cada palabra con su categoría gramatical (sustantivo, verbo, adjetivo...)
Valide la precisión de las anotaciones mediante la corrección cruzada
Exportación de datos en un formato utilizable (conLL-U, JSON, XML)
Plantillas de traducción automática — Sistemas de trenes capaces de mantener la estructura sintáctica correcta
Asistentes de escritura — Proponer reformulaciones sintácticas según el nivel o registro deseado
Corrección gramatical mediante IA — Detecta errores de construcción de frases o estilos
Anotación de intenciones y sentimientos
Identificar la actitud, la meta o la emoción transmitido por un texto (o una oración) con el fin de entrenar modelos de comprensión contextual, moderación, respuesta automática o recomendación personalizada. Permite distinguir el contenido positivo, negativo, neutro, pero también el intenciones subyacentes (solicitud, queja, agradecimiento, sugerencia...).
Defina las categorías de sentimientos (positivos, negativos, neutrales...) o intenciones (pregunta, orden, queja...)
Anota manualmente cada segmento con la etiqueta correspondiente
Agregue metadatos si es necesario (tono, objetivo de la emoción, grado de intensidad...)
Exporte datos listos para la capacitación en un formato estructurado
Chatbots — Anota las intenciones en los mensajes para adaptar las respuestas generadas
Análisis de redes sociales — Detectar tendencias de opinión y señales débiles a gran escala
Opiniones de clientes — Identificar las emociones dominantes en los comentarios de los usuarios
Anotación multilingüe
Aplica anotaciones semánticas, sintácticas o emocionales al contenido de varios idiomas, respetando al mismo tiempo las especificidades lingüísticas, culturales y contextuales de cada uno. Es esencial para la formación modelos multilingües robustos, que se utiliza en aplicaciones como la traducción automática, los asistentes de voz internacionales o los motores de búsqueda multilingües.
Adapte las instrucciones de anotación según cada idioma (terminología, reglas gramaticales, tipología de entidades)
Asigne tareas a anotadores nativos o especializados por idioma
Validar la coherencia de las anotaciones entre idiomas (alineación, cobertura, coherencia interlingüística)
Exporte datos en un formato compatible con modelos multilingües (JSON, CSV, XML, ConLL)
Chatbots internacionales — Cree conjuntos de datos de intención multilingües para los asistentes de voz
Traducción automática supervisada — Alinee las anotaciones semánticas con pares de oraciones traducidas
Corpus multilingüe para LLM — Anota entidades y sentimientos en varios idiomas para ajustarlos
Juegos de entrenamiento LLM
Produzca pares de pronta y respuesta ensamblados en conjuntos de datos con el fin de guiar el aprendizaje o el perfeccionamiento de los modelos generativos. Estos datos desempeñan un papel clave en comportamiento, precisión y seguridad de los LLM.
Escriba o recopile indicaciones adaptadas a los casos de uso objetivo
Producir o validar manualmente respuestas consistentes, relevantes e imparciales
Anota información adicional si es necesario (calidad, nivel, estilo, tono, contexto...)
Estructure el conjunto de datos en un formato de formación compatible con los marcos de LLM (JSONL, YAML, CSV...)
Instrucción de ajuste — Proporcione ejemplos específicos para entrenar a un modelo para que siga las instrucciones
Modelos multilingües — Cree conjuntos de instrucciones y respuestas en varios idiomas para ajustarlos
Asistente de IA personalizado — Crear un cuerpo de diálogo empresarial para adaptar un LLM a un sector específico
Anotación de audio
Transformamos sus datos de audio en recursos estratégicos gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector.
Segmentación de audio
Identificar y delinear las partes relevantes de una grabación de audio, como frases, giros del discurso o silencios. Para facilitar la transcripción, alineación audio-texto, análisis de voz o capacitación en modelos de reconocimiento de voz (ASR).
Cargue archivos de audio en una herramienta de segmentación adecuada
Cree segmentos de forma manual o automática mediante la definición de marcas de tiempo precisas (inicio/fin)
Anota los segmentos si es necesario (tipo de contenido, orador, calidad,...)
Exporte segmentos o metadatos en un formato compatible (p. ej., TextGrid, JSON, CSV)
Preparación para la transcripción — Facilitar la distribución del trabajo en bloques coherentes
Indexación de audio — Delimitar los discursos para los motores de búsqueda de audio o vídeo
Reconocimiento de voz — Produzca unidades de audio limpias y alineadas para el entrenamiento de ASR
Transcripción multilingüe
Escucha grabaciones en diferentes idiomas (o dialectos) y transcribirlos con precisión en texto, respetando las especificidades lingüísticas y culturales de cada idioma. Constituir corpus audio-texto confiables, útil para entrenar o evaluar modelos de Reconocimiento de voz multilingüe (ASR) O de procesamiento del lenguaje natural.
Segmentación del audio (silencios, cambios de altavoz, división temática...)
Transcribe palabra por palabra, prestando atención a la puntuación, las dudas y las posibles palabras extranjeras
Aplicar las convenciones lingüísticas apropiadas (normas ortográficas, dialectos, transcripción fonética si es necesario)
Exporte las transcripciones en un formato estandarizado (TXT, CSV, JSON, XML...)
Corpus multilingües para ASR — Crea juegos de audio-texto en varios idiomas para el entrenamiento de modelos
Análisis conversacional — Transcriba llamadas multilingües para servicios de atención al cliente internacionales
Traducción automática de voz — Produzca transcripciones de calidad antes de la traducción mediante IA
Anotación de voz
Añadir información estructurada a una grabación de audio, como cambios en el hablante, emociones, intenciones, pausas, superposiciones o acentuaciones. Permite contextualizar el contenido de voz para el análisis o entrenamiento de modelos de IA en reconocimiento de voz, PNL o detección de emociones.
Segmenta el audio en turnos de voz o unidades temáticas
Identifique a los oradores (anónimos o con nombre) y etiquételos
Estructure las anotaciones con marcas de tiempo precisas y categorías estandarizadas
Exportación en formatos de anotación de voz estándar (TextGrid, ELAN XML, JSON)
Sistemas de altavoces múltiples — Crear conjuntos de datos de reconocimiento de voz por altavoz
Asistentes de voz — Anota emociones o intenciones para refinar las respuestas generadas
Estudios sociolingüísticos — Identificar las características del habla (entonación, pausas)
Clasificación de audio
Asignar una o más categorías a archivos de audio en función de su contenido, ya sea géneros musicales, emociones expresadas, tipos de ruido u otros criterios específicos. Permiteorganizar y utilizar grandes cantidades de datos de audio, para entrenar modelos de reconocimiento o filtrado.
Defina clases o categorías relevantes (emociones, géneros, eventos, ruido de fondo...)
Analice manualmente cada archivo para asignar las categorías apropiadas
Estructurar los datos en forma de archivos etiquetados (JSON, CSV, XML)
Exporte los resultados en un formato compatible para el entrenamiento o el análisis de la IA
Análisis de llamadas de clientes — Detectar el tono de los intercambios para analizar la satisfacción
Monitorización del sonido — Identificar los tipos de ruido en entornos industriales o urbanos
Sistemas de recomendación musical — Ordena las canciones por género o ambiente para obtener sugerencias personalizadas
Preparación de datos de ASR
La Preparación de datos de ASR (Reconocimiento automático de voz) consiste en dar forma grabaciones de audio y sus transcripciones alineadas para que puedan ser explotados directamente por los modelos de reconocimiento de voz. Garantiza que los datos estén limpio, coherente, alineado con el tiempo y adaptado al formato esperado mediante motores ASR.
Segmenta el audio en unidades cortas y coherentes (frases, giros del discurso)
Limpiar y estandarizar las transcripciones asociadas (puntuación, ortografía, estandarización de entidades)
Etiquete los metadatos útiles (idioma, calidad de audio, tipo de hablante...)
Exporte datos en un formato estándar para ASR (p. ej.: JSONL, TSV, WAV + TXT, Kaldi, Whisper)
Adaptación a un campo específico — Preparar datos de audio/texto especializados (salud, finanzas...)
Evaluación del motor ASR — Proporcione un juego de prueba estructurado con datos fundamentales para el cálculo del rendimiento
Modelos de reconocimiento de voz de entrenamiento — Crea corpus limpios y completos para el entrenamiento de la IA
Corpos vocales personalizados
Recopila, estructura y anota grabaciones de audio personalizadas, de acuerdo con las necesidades específicas de un proyecto de inteligencia artificial: idioma objetivo, acento, acento, contexto empresarial, tono, ruido de fondo, etc. Estos conjuntos de datos están diseñados para entrenar o probar modelos de reconocimiento de voz, transcripción o comprensión oral, con un control total sobre su calidad y diversidad.
Defina las especificaciones del corpus (idiomas, dialectos, dominios, escenarios, formatos...)
Organizar o supervisar la colección de audio (estudio, teléfono, grabación de campo...)
Anota los metadatos asociados (altavoz, calidad, contexto, ruido...)
Entregue un corpus listo para la capacitación en un formato estructurado y documentado
Conducción autónoma: Detección y seguimiento de vehículos, peatones y ciclistas
Comercio electrónico: Localización de productos para la automatización del inventario
Supervisión: Seguimiento de movimientos en entornos públicos
Traducción multilingüe
Transformamos sus datos lingüísticos en recursos estratégicos gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector.
Anotación multilingüe
Enriquece textos traducidos o nativos en varios idiomas con etiquetas lingüísticas, semánticas o funcionales, respetando al mismo tiempo las especificidades culturales y gramaticales de cada idioma. Para entrenar modelos para la traducción, la generación multilingüe o la comprensión interlingüística.
Defina los tipos de anotación requeridos (entidades, emociones, intenciones, estructura gramatical...)
Anota los segmentos de texto de acuerdo con las pautas lingüísticas específicas de cada idioma
Compruebe la coherencia, la alineación y la calidad entre idiomas de las anotaciones
Exporte conjuntos de datos anotados en un formato estructurado (JSON, XML, ConLL...)
Sistemas de diálogo internacional — Preparar diálogos con anotaciones multilingües para asistentes de voz
Corpus multilingües para LLM — Enriquece textos con entidades nombradas o categorías temáticas en varios idiomas
Traducción automática supervisada — Anota los segmentos para mejorar la alineación del aprendizaje
Validación de traducciones mediante IA
Revisar, corregir y evaluar textos traducidos automáticamente (mediante un motor de IA) para garantizar su coherencia, fidelidad al significado original, fluidez y conformidad terminológica. Constituir corpus multilingüe de alta calidad, especialice los modelos de traducción o controle los canales de generación automática.
Compare los textos de origen y destino producidos por la IA (oración a oración o segmento a segmento)
Identifique errores de significado, estilo, gramática o contexto
Marque casos límite o ambiguos para futuras iteraciones
Exporte traducciones validadas o corregidas para su producción o reciclaje
Cuerpo de pruebas para NMT — Crear una verdad básica de alta calidad para evaluar un motor de traducción
Traducciones normativas o técnicas — Verificar el cumplimiento terminológico en áreas sensibles
Servicios de IA multilingües — Controlar las respuestas generadas automáticamente en diferentes contextos lingüísticos
Limpieza y estandarización
Filtra, corrige y armoniza contenido traducido o alineado para garantizar su calidad, compatibilidad y coherencia lingüísticas. Para evitar sesgos, duplicados, errores de formato o incoherencias que puedan afectar al rendimiento de la traducción automática o los modelos de generación multilingüe.
Detecta y elimina duplicados, líneas vacías o segmentos corruptos
Corrija errores tipográficos o de formato en los textos de origen y destino
Estandarice la puntuación, las mayúsculas, las abreviaturas y la segmentación
Exporte los corpus limpios en un formato listo para la capacitación (por ejemplo: TMX, JSONL, TSV)
Preparación de juegos de prueba multilingües — Garantizar la claridad y la coherencia de los datos de evaluación
Estandarización del contenido multilingüe — Estandarizar las traducciones de múltiples fuentes
Formación sobre motores de traducción automática — Limpiar y estructurar cuerpos paralelos
Traducción especializada
Traducir documentos mediante la movilización de un experiencia empresarial o sectorial, con el fin de garantizar la precisión terminológica, cumplimiento normativo y coherencia estilística. Constituir corpus de calidad en campos complejos, destinados a la formación o validación de modelos de IA en contextos profesionales exigentes.
Identifique el campo en cuestión (legal, médico, técnico, financiero...) y la terminología asociada
Seleccione traductores o anotadores capacitados en el sector en cuestión
Anota o etiqueta términos técnicos, avisos legales o secciones críticas si es necesario
Exporte el contenido traducido en un formato estructurado de IA listo para su uso (por ejemplo, JSON, XML, TMX)
Traducción normativa — Adaptar los contratos, las políticas o los documentos legales a los diferentes marcos legales
Sistemas de soporte técnico — Traduce preguntas frecuentes o guías especializadas para asistentes virtuales
Corpus para IA médica — Traducir y estructurar informes o estudios clínicos multilingües
Anotación: errores de traducción de la IA
Vuelva a leer las traducciones generadas automáticamente y para Marcar los errores según las categorías predefinidas (error de significado, gramática, omisión, tono, etc.). Constituir conjuntos de datos de evaluación o ajuste, y proporcionar retroalimentación dirigida para mejorar los modelos de traducción neuronal (NMT).
Definir un esquema de anotación de errores (tipos, gravedad, posición...)
Marque los errores encontrados y clasifíquelos según su naturaleza
Agregar comentarios o sugerencias para casos críticos
Exporte los resultados en un formato estructurado para su análisis o reentrenamiento (JSON, CSV, XML)
Mejora del motor NMT — Identificar las debilidades recurrentes de un modelo de traducción de IA
Corpus de pruebas anotados — Crear conjuntos de datos de evaluación para comparar los sistemas multilingües
Entrenamiento supervisado — Proporcione pares defectuosos/corregidos para corregir los comportamientos de la IA
Anotación multilingüe compleja
LAanotación multilingüe compleja va más allá del simple etiquetado, al integrar vínculos entre idiomas, niveles de significado, variaciones estilísticas o alineaciones frase por oración, para aplicaciones de traducción automática neuronal, generación multilingüe y alineación semántica. Requiere anotadores especializados con los que puedan trabajar varios idiomas simultáneamente, respetando al mismo tiempo la coherencia lingüística y contextual.
Definir los objetivos de anotación (alineación, reformulación, enriquecimiento semántico...)
Prepare pares multilingües para anotar, con o sin texto fuente de referencia
Añadir metadatos (tipo de variación, tono, registro, fidelidad al mensaje)
Exportación de anotaciones en un formato interoperable (JSONL, TMX enriquecido, TSV alineado)
Formación LLM multilingüe — Proporcione ejemplos de traducción complejos con matices y variantes
Corpus para sistemas de generación multilingües — Anota las elecciones de estilo, orden o tono en las traducciones
Alineación de paráfrasis interlingüísticas — Vincular diferentes formulaciones y modismos en varios idiomas
Tratamiento lingüística compleja
Transformamos sus datos lingüísticos en recursos estratégicos gracias a la experiencia humana y tecnológica adaptada a cada sector.
Análisis de sentimientos y emociones
Anota o extrae actitudes, juicios o estados emocionales expresado en texto, audio o vídeo. Esta tarea va más allá de lo simple positivo/negativo y puede incluir matices emocionales (alegría, enfado, frustración, ironía, sarcasmo,...)
Defina las categorías de sentimientos (positivos, negativos, neutrales...) y emociones (ira, miedo, alegría, sorpresa...)
Anota o valida manualmente los sentimientos y emociones expresados
Agregue niveles de intensidad o certeza según sea necesario
Exporte en un formato compatible (JSON, CSV, XML) para entrenamiento o pruebas
Modelos conversacionales — Permitir que los asistentes de voz reaccionen al tono emocional del usuario
Cuidado con las redes sociales — Sigue la dinámica emocional relacionada con un tema o una marca
Análisis de las opiniones de los clientes — Detectar las emociones dominantes en las devoluciones de productos o servicios
Modelos conversacionales
Estructurar, anotar y enriquecer los diálogos humanos, con el fin de entrenar chatbots, asistentes virtuales o LLM para comprender mejor los contextos, las secuencias y las intenciones. Esto incluye anotaciones específicas para la dinámica de intercambio : rol del orador, tipo de intención, ruptura de contexto, reformulación, etc.
Recopila o segmenta los diálogos en turnos de voz o interacciones
Anota cada mensaje con la intención expresada (solicitud, declaración, pregunta, rechazo...)
Identificar roles (usuario, agente, persona de contacto específica)
Exporte datos estructurados para entrenar modelos conversacionales (JSON, YAML, CSV)
Entrenamiento de chatbots — Anota los escenarios de diálogo para ayudar a los usuarios en casos concretos
Modelos de respuesta de IA — Aprenda a gestionar el contexto de un intercambio prolongado o de múltiples partes interesadas
Análisis de los intercambios de clientes — Comprender los motivos de la insatisfacción o las intenciones recurrentes
Anotación multimodal
Anota vínculos entre varias modalidades de datos — texto, audio, imagen o vídeo — con el fin de entrenar modelos capaces de entender y generar lenguaje en un contexto enriquecido. Para vincular las transcripciones con elementos visuales, marcar los objetos a los que se hace referencia en el texto o contextualizar las oraciones con un tono vocal o una imagen mostrada.
Alinee las diferentes modalidades (texto + imagen, texto + imagen, texto, vídeo,...)
Anota entidades o elementos semánticos en cada modalidad
Verificar la alineación temporal o semántica entre las modalidades
Exporte datos en un formato estructurado e intermodal (JSON, XML, VQA, AVA...)
IA con lenguaje de visión — Vincular los objetos detectados a frases descriptivas para modelos VLM
Análisis de conversaciones filmadas — Vincular el habla con la expresión facial o el tono de voz
Anotar escenas complejas — Enriquece los guiones o diálogos con elementos contextuales, visuales o de audio
Extracción de información
Identificar y estructurar los elementos importantes contenidos en textos: entidades nombradas, fechas, lugares, lugares, relaciones, eventos, números, etc. Para transformar el texto libre en base de datos utilizable por sistemas de IA, para la investigación, el análisis o la toma de decisiones.
Definir los tipos de información que se extraerán
Segmente los textos e identifique las expresiones relevantes (coincidencia de patrones o patrones)
Vincular los elementos extraídos (relaciones sujeto/acción/objeto, atributos, temporalidad)
Estructure los resultados en un formato que pueda usarse para el entrenamiento de la IA
Análisis financiero automatizado — Extraer empresas, importes y fechas clave de informes o contratos
Enriquecimiento de bases de datos — Alimentar automáticamente un CRM o una base de datos de entidades a partir de fuentes textuales
Extracción de eventos — Identificar lo más destacado en artículos de prensa o documentos legales
Clasificación de contexto avanzada
Asignar categorías a los textos en función de su contexto global (posición en un diálogo, intención subyacente, registro, tono...), y no simplemente según su contenido en bruto. ¿Para entrenar modelos más precisos y sensibles al contexto, especialmente útil para los asistentes de conversación, los sistemas de recomendación o los moderadores automáticos.
Defina categorías complejas teniendo en cuenta la intención, el registro o la función del texto
Anota cada segmento en relación con su contexto (p. ej.: solicitud implícita, ironía, digresión)
Marque las ambivalencias o los casos límite para refinar la taxonomía
Exportación de anotaciones con contexto incorporado
Moderación de foros o redes sociales — Usa la inteligencia artificial para detectar mensajes problemáticos en función de su tono o contexto
Chatbots inteligentes — Clasificar las intenciones en una conversación con la memoria contextual
Análisis de documentos extensos — Usa la IA para categorizar los párrafos según su papel en la argumentación o la narración
Anotación para búsqueda semántica
Prepare corpus textuales identificando conceptos, intenciones, reformulaciones y relaciones semánticas, para permitir que los motores de búsqueda o la IA generativa puedan Comprenda el verdadero significado de una solicitud.
Seleccione corporaciones representativas (preguntas frecuentes, documentos comerciales, diálogo con los usuarios...)
Anota los conceptos clave, las intenciones y los objetivos semánticos en los textos
Enlaza los contenidos mediante enlaces semánticos (por ejemplo: pregunta ↔ respuesta, tema ↔ variación)
Exporte el corpus estructurado para entrenar o evaluar modelos de búsqueda semántica (RAG, recuperadores densos, etc.)
RAG (generación aumentada de recuperación) — Anota los pares de documentos y preguntas para mejorar la relevancia de los resultados
Motores de búsqueda con IA — Modelos de alimentación capaces de comprender intenciones de investigación complejas
Atención al cliente automatizada — Asociar las variadas solicitudes de un usuario con una base de respuestas semánticas
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 su servicio un equipo de expertos flexibles y rigurosos, dedicados anotación y estructuración de datos textuales. Para sus proyectos de PNL: clasificación, extracción de entidades, análisis de sentimientos o modelado semántico
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 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!
