Los 6 mejores métodos de recopilación de datos para IA y aprendizaje automático
Mientras que algunas empresas recurren a servicios de recopilación de datos con IA, otras recopilan sus datos utilizando herramientas de scraping u otros métodos.
Descubre los 6 mejores métodos y técnicas de recopilación de datos con IA para impulsar tus proyectos de IA con datos precisos:
Resumen de los métodos de recopilación de datos con IA
1. Crowdsourcing
Crowdsourcing de datos consiste en asignar tareas de recopilación de datos al público, proporcionar instrucciones y crear una plataforma para compartir. Las empresas también pueden trabajar con agencias de crowdsourcing de datos.
Ventajas
- Los desarrolladores pueden reclutar rápidamente una amplia gama de colaboradores, acelerando la recopilación de datos para proyectos con plazos ajustados.
- El crowdsourcing permite la diversidad de datos al reunir colaboradores de todo el mundo, haciendo que la recopilación de datos multilingüe sea mucho más eficiente.
- Elimina los costes relacionados con la contratación, formación e incorporación de un equipo interno. Los trabajadores utilizan su propio equipo.
- Las empresas de crowdsourcing experimentadas cuentan con especialistas en el dominio que pueden proporcionar datos relevantes, fiables y de alta calidad específicos para las necesidades de tu proyecto.
- Este método funciona tanto para la recopilación de datos primarios como secundarios, desde contenido generado por el usuario hasta datos de investigación académica.
Desventajas
- Puede ser difícil verificar si los colaboradores tienen suficientes habilidades lingüísticas o de dominio, especialmente para contenido especializado o técnico.
- Hacer un seguimiento de si las tareas se realizan correctamente es un desafío cuando los trabajadores son remotos y numerosos, y las interpretaciones de las tareas varían.
- La calidad de los datos es difícil de mantener debido a la variabilidad en la experiencia y dedicación de los colaboradores.
- Reducir la selección de los colaboradores adecuados requiere una evaluación cuidadosa de las cualificaciones y el rendimiento pasado.
Casos de estudio
M-Pesa, un servicio de dinero móvil en Kenia, utiliza blockchain para mejorar la transparencia en las redes de agentes crowdsourceadas. Los agentes en áreas rurales gestionan las consultas de los clientes a través de un libro mayor descentralizado, reduciendo el riesgo de fraude. Este sistema se expandió a ocho países más, aprovechando blockchain para rastrear transacciones en tiempo real y el rendimiento de los agentes.1
OpenStreetMap (OSM) utiliza voluntarios de todo el mundo para crear mapas de código abierto. Los colaboradores actualizan datos geográficos utilizados para la respuesta a desastres (por ejemplo, el terremoto de Nepal) y la planificación urbana, una alternativa rentable a los servicios de cartografía propietarios.2
2. Recopilación de datos interna
Los desarrolladores de IA/ML pueden recopilar datos de forma privada dentro de la organización. Este método funciona mejor cuando el conjunto de datos requerido es pequeño, privado o sensible, o cuando el planteamiento del problema es lo suficientemente específico como para que la precisión y la personalización importen más que la escala. El conjunto de datos requerido es pequeño y los datos son privados o sensibles. También es eficaz cuando el planteamiento del problema es demasiado específico y la recopilación de datos debe ser precisa y adaptada.
Ventajas
- La recopilación interna es la forma más privada y controlada de recopilar datos primarios.
- Se puede alcanzar un mayor nivel de personalización ya que el proceso se adapta al proyecto específico.
- Supervisar la mano de obra es más fácil cuando están físicamente presentes.
Desventajas
- Es costoso y requiere tiempo contratar o reclutar un equipo de recopilación de datos.
- Lograr la eficiencia en dominios específicos que ofrecen las agencias de crowdsourcing es difícil.
- Los datos multilingües son complejos de recopilar internamente.
- Los recolectores de datos también deben realizar el procesamiento y etiquetado, lo que aumenta la carga de trabajo.
Caso de estudio: vehículos autónomos de Tesla
Tesla recopila datos de conducción en tiempo real de su flota de vehículos utilizando sensores y cámaras a bordo. Este conjunto de datos propietario entrena sus modelos de IA para escenarios de tráfico complejos. El sistema Autopilot de Tesla se basa en petabytes de datos de vídeo y sensores para refinar los algoritmos de mantenimiento de carril y prevención de colisiones. 3 Los principales desafíos son los altos costes de infraestructura y almacenamiento y la escalabilidad limitada para conjuntos de datos multilingües o globales.
3. Datasets listos para usar
Este método utiliza conjuntos de datos preexistentes y preprocesados disponibles en el mercado. Es una opción práctica cuando el proyecto no requiere una amplia variedad de datos o entradas altamente personalizadas. Los datasets preempaquetados son más baratos de adquirir y más fáciles de implementar que construir un dataset desde cero.
Por ejemplo, un sistema simple de clasificación de imágenes puede alimentarse con datos preempaquetados.
Ventajas
- Menores costes iniciales ya que no es necesario reclutar un equipo ni recopilar datos.
- Más rápido de implementar ya que los datasets ya están preparados y listos para usar.
Desventajas
- Estos datasets pueden contener datos faltantes o inexactos que requieren procesamiento adicional. La brecha de calidad del 20–30% puede costar más de llenar de lo que sugieren los ahorros iniciales.
- Carecen de personalización porque no se construyen para un proyecto específico, lo que los hace inadecuados para modelos que requieren datos altamente personalizados o específicos del dominio.
Caso de estudio: AlphaFold utilizó bases de datos preexistentes de estructuras de proteínas (Protein Data Bank) para entrenar su modelo de IA, permitiendo avances en la predicción de configuraciones proteicas en 3D. Esto aceleró el descubrimiento de fármacos al evitar años de recopilación de datos en el laboratorio.4
4. Recopilación automatizada de datos
La recopilación automatizada de datos utiliza herramientas de software para obtener datos de fuentes en línea sin esfuerzo manual. Los dos enfoques más comunes son:
- Web scraping: Herramientas que obtienen datos de sitios web y plataformas sociales automáticamente.
- APIs: Datos extraídos directamente a través de interfaces de programación de aplicaciones proporcionadas por la plataforma de origen.
Ventajas
- Uno de los métodos de recopilación de datos secundarios más eficientes disponibles.
- Reduce el error humano que ocurre en tareas repetitivas de recopilación manual.
Desventajas
- Los costes de mantenimiento pueden ser altos. Los sitios web cambian con frecuencia su diseño y estructura, requiriendo reprogramación repetida de los scrapers.
- Algunos sitios web implementan herramientas anti-scraping que limitan el acceso automatizado.
- Los datos sin procesar obtenidos automáticamente pueden ser inexactos y requieren análisis posteriores a la recopilación.
Caso de estudio: City Brain de Alibaba
Alibaba utiliza sensores automatizados, GPS y cámaras de tráfico para recopilar datos urbanos en tiempo real. Este sistema optimiza la sincronización de los semáforos y reduce la congestión en las ciudades. 5
Ventajas:
- Alta eficiencia y reducción del error humano.
- Escalable para grandes volúmenes de datos secundarios.
Desafíos:
- Costes de mantenimiento para adaptarse a las fuentes de datos cambiantes.
- Limitado a datos existentes, no a la recopilación primaria.
- Riesgo legal y de cumplimiento: El panorama legal del web scraping ha cambiado significativamente. Se han presentado más de 70 demandas por infracción de derechos de autor contra empresas de IA a nivel mundial por extraer contenido protegido.6 La Ley de IA de la UE entrará en plena aplicación el 2 de agosto de 2026, exigiendo a los proveedores de modelos de IA que respeten las exclusiones voluntarias legibles por máquina, publiquen resúmenes detallados de los datasets de entrenamiento y mantengan la transparencia sobre los datos utilizados. La Oficina de Publicidad Interactiva (IAB) presentó la Ley de Responsabilidad de la IA para Editores en EE. UU. en febrero de 2026, que exigiría a las empresas de IA obtener permiso y pagar tarifas por extraer contenido de editores.7 Dos casos activos establecerán los parámetros del uso justo (fair use) en los datos de entrenamiento de IA: Google contra SerpApi (audiencia de la moción de desestimación programada para el 19 de mayo de 2026)8 y Reddit contra Anthropic. 9 Las organizaciones que utilicen web scraping para el entrenamiento de IA deben tener un proceso de recopilación de datos documentado y auditable antes de agosto de 2026.
5. IA generativa
La IA generativa puede generar datos de entrenamiento de IA desde cero o aumentar los datos existentes para mejorar el rendimiento del modelo. Está diseñada para producir contenido de texto, imágenes, audio, video o datos estructurados que se asemejan estrechamente a las entradas del mundo real.
Se proyecta que el mercado de la generación de datos sintéticos crecerá de $0.77 mil millones en 2026 a $7.22 mil millones en 2033, impulsado por las regulaciones de privacidad, la escasez de datos en dominios especializados y el creciente costo de la anotación humana.10
Ventajas
- Aumento de datos: Realizar pequeñas modificaciones a los datos existentes, como rotar, ampliar o recolorear imágenes, hace que los modelos sean más robustos y capaces de reconocer entradas en condiciones variables.
- Síntesis de datos: Cuando los datos del mundo real son difíciles, costosos o requieren mucho tiempo de recopilar, la IA generativa puede crear datasets sintéticos que se asemejan estrechamente a ellos. Esto es particularmente efectivo para eventos raros y casos extremos que no aparecen con suficiente frecuencia en los datos históricos para entrenar un modelo de manera efectiva.
- Privacidad: La IA generativa puede crear datos que reflejen las propiedades estadísticas de los datos originales sin contener ninguna información de identificación personal, lo que permite compartirlos entre organizaciones y límites regulatorios.
- Relación coste-efectividad: Generar datos utilizando IA suele ser más barato que la recopilación de datos tradicional, especialmente para escenarios de alto riesgo o baja frecuencia.
- Escenarios diversos: La IA generativa puede simular condiciones y casos extremos que serían poco prácticos o peligrosos de recopilar en el mundo real.
Desventajas
- Preocupaciones sobre la calidad y autenticidad de los datos: Los datos generados no siempre representan perfectamente los escenarios del mundo real. Si el modelo generativo presenta sesgos o inexactitudes, estos se propagan a los datos de entrenamiento y se agravan en el modelo posterior.
- Sobreajuste a datos sintéticos: Un modelo entrenado intensamente con datos sintéticos que no coinciden estrechamente con las distribuciones del mundo real funcionará bien en benchmarks sintéticos pero mal en producción.
- Colapso del modelo: Este es un riesgo distinto y más grave que el sobreajuste estándar. Cuando los modelos de IA se reentrenan iterativamente con datos generados por modelos similares, surge un bucle de retroalimentación en el que la calidad de la salida se degrada progresivamente. La distribución de los datos generados se estrecha, se pierde diversidad y los modelos imitan cada vez más los errores de los demás en lugar de aprender de las señales del mundo real. Mitigar el colapso del modelo requiere una mezcla deliberada de datos humanos y sintéticos, la imposición de diversidad y la monitorización de la deriva distribucional.11
Recomendaciones
Asegurar la diversidad de datos: Prioriza la variación en demografía, escenarios y contextos en los datasets generados para prevenir sesgos y asegurar que el modelo generalice en diferentes situaciones.
Anclar los datos sintéticos en la verdad humana: Utiliza corpus seleccionados por humanos como base y los datos sintéticos para expandir, estresar y fortalecer ese núcleo, particularmente para eventos raros y casos extremos. No entrenes exclusivamente con datos sintéticos.
Validar regularmente con ejemplos del mundo real: Valida continuamente los datos generados y actualiza los conjuntos de entrenamiento. Esto es especialmente importante en campos que cambian rápidamente donde las distribuciones cambian rápidamente.
Monitorear el cumplimiento ético y legal: Presta mucha atención a la privacidad de los datos y los derechos de propiedad intelectual. Asegúrate de que los modelos generativos no reproduzcan información protegida o perpetúen sesgos dañinos.
6. Aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF)
RLHF es un método en el que un modelo de aprendizaje automático se entrena utilizando retroalimentación humana en lugar de depender únicamente de señales de recompensa tradicionales de un entorno. Fue la técnica de alineación dominante para grandes modelos de lenguaje hasta 2023-2024, pero cada vez está siendo reemplazada o aumentada por alternativas más escalables.
Cómo funciona
- Demostraciones iniciales: Expertos humanos demuestran el comportamiento deseado. Estas demostraciones forman un dataset fundacional que ilustra cómo es un rendimiento exitoso.
- Entrenamiento del modelo: El modelo se entrena con estos datos de demostración, aprendiendo a replicar los comportamientos y decisiones del experto.
- Ajuste fino con retroalimentación: Evaluadores humanos clasifican o puntúan las salidas del modelo. El modelo ajusta su comportamiento basándose en estas puntuaciones para alinearse con las expectativas humanas.
Ventajas
- En entornos donde definir una función de recompensa es difícil o las recompensas son poco frecuentes, RLHF cierra la brecha utilizando la experiencia humana.
- Los evaluadores humanos pueden guiar al modelo para que se aleje de comportamientos dañinos o poco éticos que una señal de recompensa automatizada podría pasar por alto.
Desventajas
- Problemas de escalabilidad: Depender continuamente de la retroalimentación humana consume muchos recursos. A medida que las tareas se vuelven más complejas, la participación humana se convierte en un cuello de botella. Entrenar un modelo de recompensa con RLHF puede costar ~$500K y tardar dos meses.
- Introducción de sesgos humanos: Las preferencias, conceptos erróneos y sesgos culturales de los evaluadores humanos se transfieren inadvertidamente al modelo, produciendo comportamientos no deseados.
Alternativas escalables: RLAIF y RLVR
Las limitaciones de escalabilidad de RLHF han impulsado el desarrollo de dos métodos sucesores principales que ahora se utilizan en los laboratorios de IA de vanguardia:
RLAIF (Aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación de IA) reemplaza a los anotadores humanos por un modelo de IA que genera retroalimentación de preferencias. En lugar de mostrar pares de comparación a evaluadores humanos, se muestran a un juez de IA que opera bajo un conjunto definido de principios. RLAIF cuesta aproximadamente $5K por 50,000 etiquetas, en comparación con los ~$500K de RLHF y permite iteraciones semanales en lugar de trimestrales.12 Anthropic’s
IA Constitucional es la principal implementación en el mundo real de RLAIF. Una "constitución" escrita de principios guía a un modelo de IA para criticar y revisar sus propias salidas, eliminando la necesidad de que los anotadores humanos etiqueten contenido dañino. Alcanza tasas de inocuidad del 88% en comparación con el 76% de RLHF, sin sacrificar la utilidad.13 A partir de 2026, RLAIF se ha convertido en un método predeterminado en los pipelines de post-entrenamiento en toda la industria.14
RLVR (Aprendizaje por refuerzo a partir de recompensas verificables) adopta un enfoque diferente: para tareas donde la corrección puede verificarse automáticamente, no se necesita ningún juez humano ni de IA. El modelo genera una respuesta y el sistema simplemente comprueba si es correcta. RLVR cuesta aproximadamente $1K en cómputo, alcanza un 100% de precisión en la señal de retroalimentación y se completa en días en lugar de meses. Su limitación es que solo se aplica a tareas objetivamente verificables, que cubren aproximadamente el 10% de los casos de uso.15
En la práctica, muchas organizaciones combinan métodos: RLHF para la alineación inicial de las capacidades básicas, RLAIF para la iteración rápida y RLVR para tareas de matemáticas y código.
Caso de estudio: OpenAI ChatGPT
Para reducir la toxicidad en ChatGPT, OpenAI se asoció con Sama, una empresa de externalización keniana, para etiquetar contenido explícito. Los trabajadores ganaban $1.32–2/hora para revisar texto gráfico, incluyendo violencia y abuso. Este proceso de RLHF entrenó los filtros de seguridad de ChatGPT pero expuso a los trabajadores a daños psicológicos, lo que llevó a Sama a terminar el contrato antes de tiempo.16 Las preocupaciones laborales y éticas documentadas en este caso fueron una motivación directa para el desarrollo de los enfoques RLAIF e IA Constitucional, diseñados específicamente para reducir la dependencia del trabajo de anotación humana de bajos salarios y alto daño.
Añadir como fuente preferidaPreguntas frecuentes
Seleccionar los métodos de recopilación de datos adecuados es crucial para el éxito de los proyectos de IA. Estos métodos influyen en la precisión, calidad y relevancia de los datos, afectando la efectividad y eficiencia de las soluciones de IA desarrolladas.
Precisión y relevancia: Elegir el método de recopilación de datos apropiado asegura la precisión de los datos recopilados, ya sean datos cuantitativos de encuestas en línea y análisis estadístico o datos cualitativos de entrevistas y grupos focales. La recopilación precisa de datos es fundamental para construir modelos de IA fiables.
Eficiencia: Utilizar las herramientas y técnicas de recopilación de datos adecuadas, como formularios en línea para la investigación cuantitativa o grupos focales para obtener información cualitativa, puede agilizar el proceso de recopilación de datos, haciéndolo menos lento y más rentable.
Análisis exhaustivo: Una combinación de métodos de recopilación de datos primarios y secundarios, junto con un equilibrio de datos cualitativos y cuantitativos, permite un análisis más completo de la pregunta de investigación, contribuyendo a soluciones de IA más matizadas y robustas.
Información específica: Adaptar la técnica de recopilación de datos a las necesidades específicas del proyecto, como usar datos de clientes para análisis empresarial o encuestas de salud para investigación médica, asegura que los datos recopilados sean altamente relevantes y puedan proporcionar información específica para el modelo de IA.
Tipo y calidad de los datos: Determina si tu proyecto requiere datos de imagen, audio, video, texto o voz. La elección influye en la riqueza y precisión de los datos recopilados.
Volumen y alcance del dataset: Evalúa el tamaño y los dominios de los datasets necesarios. Los datasets más grandes pueden requerir una combinación de métodos de recopilación de datos primarios y secundarios, mientras que los dominios específicos pueden necesitar métodos de investigación cualitativa específicos.
Consideraciones lingüísticas y geográficas: Asegúrate de que los datos abarquen los idiomas requeridos y sean representativos del público objetivo, lo que puede requerir diversos métodos y herramientas de recopilación.
Oportunidad y frecuencia: Evalúa qué tan rápido y con qué frecuencia necesitas los datos. Los modelos de IA que requieren actualizaciones continuas necesitan un proceso fiable para una recopilación de datos frecuente y precisa.
Lecturas adicionales
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Cita esta investigación
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author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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