Principales 6 métodos de recopilación de datos para IA y aprendizaje automático
Mientras algunas empresas dependen de servicios de recopilación de datos de IA, otras recopilan sus datos utilizando herramientas de raspado u otros métodos.
Consulta los principales 6 métodos y técnicas de recopilación de datos de IA para impulsar tus proyectos de IA con datos precisos:
Resumen de los métodos de recopilación de datos de IA
1. Crowdsourcing
Crowdsourcing de datos implica asignar tareas de recopilación de datos al público, proporcionar instrucciones y crear una plataforma para compartir. Las empresas también pueden trabajar con agencias de recopilación de datos crowdsourced.
Ventajas
- Los desarrolladores pueden reclutar rápidamente a 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 multilingües sea significativamente más eficiente.
- Elimina los costos relacionados con la contratación, capacitación e incorporación de un equipo interno. Los trabajadores utilizan su propio equipo.
- Las empresas experimentadas de crowdsourcing tienen especialistas en el dominio que pueden proporcionar datos de alta calidad, relevantes y confiables 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 habilidades suficientes en el dominio o el idioma, especialmente para contenido especializado o técnico.
- Rastrear si las asignaciones 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 a los colaboradores adecuados requiere una evaluación cuidadosa de las calificaciones y el rendimiento pasado.
Estudios de caso
M-Pesa, un servicio de dinero móvil en Kenia, utiliza blockchain para mejorar la transparencia en las redes de agentes crowdsourced. Los agentes en áreas rurales manejan consultas de 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, ayuda en terremotos en Nepal) y la planificación urbana, una alternativa rentable a los servicios de mapeo 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 la declaración del problema es lo suficientemente específica 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 efectivo cuando la declaración del problema es demasiado específica 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 lograr un mayor nivel de personalización ya que el proceso está adaptado al proyecto específico.
- Monitorear a la fuerza laboral es más fácil cuando están físicamente presentes.
Desventajas
- Es costoso y consume mucho tiempo contratar o reclutar un equipo de recopilación de datos.
- Es difícil lograr la eficiencia específica del dominio que ofrecen las agencias de crowdsourcing.
- Los datos multilingües son complejos de recopilar internamente.
- Los recopiladores de datos también deben realizar el procesamiento y el etiquetado, lo que aumenta la carga de trabajo.
Estudio de caso: 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 video y sensores para refinar los algoritmos de mantenimiento de carril y evitación de colisiones. 3 Los principales desafíos son los altos costos de infraestructura y almacenamiento y la escalabilidad limitada para conjuntos de datos multilingües o globales.
3. Conjuntos de datos comerciales
Este método utiliza conjuntos de datos prelimpiados y preexistentes disponibles en el mercado. Es una opción práctica cuando el proyecto no requiere una amplia variedad de datos o entradas altamente personalizadas. Los conjuntos de datos preconfeccionados son más baratos de adquirir y más fáciles de implementar que construir un conjunto de datos desde cero.
Por ejemplo, un sistema simple de clasificación de imágenes puede alimentarse con datos preconfeccionados.
Ventajas
- Menores costos iniciales ya que no es necesario reclutar un equipo ni recopilar datos.
- Más rápido de implementar ya que los conjuntos de datos ya están preparados y listos para usar.
Desventajas
- Estos conjuntos de datos pueden contener datos faltantes o inexactos que requieren procesamiento adicional. La brecha de calidad del 20-30% puede costar más llenar de lo que sugieren los ahorros iniciales.
- Falta de personalización porque no están construidos para ningún proyecto específico, lo que los hace inadecuados para modelos que requieren datos altamente personalizados o específicos del dominio.
Estudio de caso: AlphaFold utilizó bases de datos de estructuras de proteínas preexistentes (Protein Data Bank) para entrenar su modelo de IA, permitiendo avances en la predicción de configuraciones de proteínas 3D. Esto aceleró el descubrimiento de fármacos al evitar años de recopilación de datos basada en laboratorio.4
4. Recopilación de datos automatizada
La recopilación de datos automatizada utiliza herramientas de software para obtener datos de fuentes en línea sin esfuerzo manual. Los dos enfoques más comunes son:
- Raspado web: Herramientas que recopilan 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 manuales repetitivas de recopilación.
Desventajas
- Los costos de mantenimiento pueden ser altos. Los sitios web cambian frecuentemente su diseño y estructura, requiriendo reprogramación repetida de los raspadores.
- Algunos sitios web implementan herramientas anti-raspado que limitan el acceso automatizado.
- Los datos sin procesar recopilados automáticamente pueden ser inexactos y requieren análisis posterior a la recopilación.
Estudio de caso: 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 datos secundarios a gran escala.
Desafíos:
- Costos de mantenimiento para adaptarse a fuentes de datos cambiantes.
- Limitado a datos existentes, no recopilación primaria.
- Riesgo legal y de cumplimiento: El panorama legal para el raspado web ha cambiado significativamente. Se han presentado más de 70 demandas por infracción de derechos de autor contra empresas de IA en todo el mundo por raspar contenido protegido.6 La Ley de IA de la UE entra en plena aplicación el 2 de agosto de 2026, requiriendo que los proveedores de modelos de IA respeten las exclusiones legibles por máquina, publiquen resúmenes detallados de los conjuntos de datos de entrenamiento y mantengan transparencia sobre qué datos se utilizaron. La Interactive Advertising Bureau (IAB) presentó la Ley de Responsabilidad de IA para Editores en EE. UU. en febrero de 2026, que requeriría que las empresas de IA obtengan permiso y paguen tarifas por raspar contenido de editores.7 Dos casos activos establecerán los parámetros para el uso justo en los datos de entrenamiento de IA: Google v. SerpApi (audiencia de moción para desestimar programada para el 19 de mayo de 2026)8 y Reddit v. Anthropic. 9
Ventajas
- Aumento de datos: Hacer pequeñas modificaciones a los datos existentes, como rotar, hacer zoom o recolorear imágenes, hace que los modelos sean más robustos y mejores para reconocer entradas bajo condiciones variables.
- Síntesis de datos: Cuando los datos del mundo real son difíciles, costosos o consumen mucho tiempo de recopilar, la IA generativa puede crear conjuntos de datos 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 efectivamente.
- Privacidad: La IA generativa puede crear datos que reflejan las propiedades estadísticas de los datos originales sin contener información de identificación personal, permitiendo el intercambio entre organizaciones y límites regulatorios.
- Rentabilidad: Generar datos utilizando IA es típicamente 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 exhibe sesgos o inexactitudes, estos se propagan a los datos de entrenamiento y se amplifican en el modelo aguas abajo.
- Sobreajuste a datos sintéticos: Un modelo entrenado intensivamente 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 donde la calidad de la salida se degrada progresivamente. La distribución de los datos generados se estrecha, se pierde la 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, aplicación de diversidad y monitoreo de la deriva distribucional.10
Recomendaciones
Asegurar la diversidad de datos: Priorizar la variación en demografía, escenarios y contextos en los conjuntos de datos generados para prevenir sesgos y asegurar que el modelo se generalice a través de diferentes situaciones.
Anclar los datos sintéticos en la verdad humana: Usar corpus curados por humanos como base y datos sintéticos para expandir, estresar y fortalecer ese núcleo, particularmente para eventos raros y casos extremos. No entrenar exclusivamente con datos sintéticos.
Validar regularmente contra ejemplos del mundo real: Validar continuamente los datos generados y actualizar los conjuntos de entrenamiento. Esto es especialmente importante en campos de rápido movimiento donde las distribuciones cambian rápidamente.
Monitorear el cumplimiento ético y legal: Prestar mucha atención a la privacidad de los datos y los derechos de propiedad intelectual. Asegurar que los modelos generativos no repliquen información protegida o perpetúen sesgos dañinos.
Añadir como fuente preferida6. 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 modelos de lenguaje grandes durante 2023-2024, pero está siendo cada vez más reemplazada o aumentada por alternativas más escalables.
Cómo funciona
- Demostraciones iniciales: Los expertos humanos demuestran el comportamiento deseado. Estas demostraciones forman un conjunto de datos fundamental que ilustra cómo se ve 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: Los evaluadores humanos clasifican o puntúan las salidas del modelo. El modelo ajusta su comportamiento en función de estas puntuaciones para alinearse con las expectativas humanas.
Ventajas
- En entornos donde definir una función de recompensa es difícil o las recompensas son infrecuentes, RLHF cierra la brecha utilizando la experiencia humana.
- Los evaluadores humanos pueden guiar al modelo lejos 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 dólares y tomar 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 ahora utilizados en laboratorios de IA de vanguardia:
RLAIF (Aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación de IA) reemplaza a los anotadores humanos con un modelo de IA que genera retroalimentación de preferencia. En lugar de mostrar pares de comparación a calificadores humanos, se muestran a un juez de IA que opera bajo un conjunto definido de principios. RLAIF cuesta aproximadamente 5K dólares por 50,000 etiquetas en comparación con ~500K dólares de RLHF y permite iteración semanal en lugar de trimestral.11 Anthropic’s
IA Constitucional es la implementación principal del mundo real de RLAIF. Una "constitución" escrita de principios guía a un modelo de IA en criticar y revisar sus propias salidas, eliminando la necesidad de que los anotadores humanos etiqueten contenido dañino. Logra tasas de inocuidad del 88% en comparación con el 76% para RLHF, sin sacrificar la utilidad.12 A partir de 2026, RLAIF se ha convertido en un método predeterminado en las tuberías de post-entrenamiento en toda la industria.13
RLVR (Aprendizaje por refuerzo a partir de recompensas verificables) toma un enfoque diferente: para tareas donde la corrección puede verificarse automáticamente, no se necesita un juez humano ni de IA. El modelo genera una respuesta y el sistema simplemente verifica si es correcta. RLVR cuesta aproximadamente 1K dólares en computación, logra 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.14
En la práctica, muchas organizaciones combinan métodos: RLHF para alineación inicial en capacidades principales, RLAIF para iteración rápida y RLVR para tareas de matemáticas y código.
Estudio de caso: OpenAI ChatGPT
Para reducir la toxicidad en ChatGPT, OpenAI se asoció con Sama, una empresa de outsourcing keniana, para etiquetar contenido explícito. Los trabajadores ganaron 1.32-2 dólares/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 daño psicológico, lo que llevó a Sama a terminar el contrato anticipadamente.15 Las preocupaciones laborales y éticas documentadas en este caso fueron una motivación directa para el desarrollo de enfoques RLAIF e IA Constitucional diseñados específicamente para reducir la dependencia del trabajo de anotación humana de bajo salario y alto daño.
Preguntas 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 sea datos cuantitativos de encuestas en línea y análisis estadístico o datos cualitativos de entrevistas y grupos focales. La recopilación de datos precisa es fundamental para construir modelos de IA confiables.
Eficiencia: Utilizar las herramientas y técnicas de recopilación de datos adecuadas, como formularios en línea para investigación cuantitativa o grupos focales para insights cualitativos, puede agilizar el proceso de recopilación de datos, haciéndolo menos consumidor de tiempo y más rentable.
Análisis integral: Una mezcla de métodos de recopilación de datos primarios y secundarios, junto con un equilibrio de datos cualitativos y cuantitativos, permite un análisis más integral de la pregunta de investigación, contribuyendo a soluciones de IA más matizadas y robustas.
Insights dirigidos: Adaptar la técnica de recopilación de datos a las necesidades específicas del proyecto, como usar datos de clientes para análisis de negocios o encuestas de salud para investigación médica, asegura que los datos recopilados sean altamente relevantes y puedan proporcionar insights dirigidos para el modelo de IA.
Tipo y calidad de datos: Determinar 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 conjunto de datos: Evaluar el tamaño y los dominios de los conjuntos de datos necesarios. Los conjuntos de datos más grandes pueden requerir una mezcla de métodos de recopilación de datos primarios y secundarios, mientras que los dominios específicos pueden necesitar métodos de investigación cualitativa dirigidos.
Consideraciones de idioma y geografía: Asegurar que los datos abarquen los idiomas requeridos y sean representativos de la audiencia objetivo, posiblemente necesitando métodos y herramientas de recopilación diversos.
Oportunidad y frecuencia: Evaluar qué tan rápido y con qué frecuencia necesitas los datos. Los modelos de IA que requieren actualizaciones continuas necesitan un proceso confiable para la recopilación de datos frecuente y precisa.
Lectura adicional
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Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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year = {2026},
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note = {AIMultiple. Recuperado el 1 de Abril de 2026}
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