Los 6 mejores métodos de recopilación de datos para IA y aprendizaje automático
Mientras que algunas empresas dependen de servicios de recopilación de datos basados en IA, otras recopilan sus datos utilizando herramientas de extracción de datos u otros métodos.
Descubre los 6 mejores métodos y técnicas de recopilación de datos de IA para impulsar tus proyectos de IA con datos precisos:
Descripción general de los métodos de recopilación de datos de IA
1. Crowdsourcing
El crowdsourcing de datos implica asignar tareas de recopilación de datos al público, proporcionar instrucciones y crear una plataforma para compartirlos. Las empresas también pueden colaborar con agencias de recopilación de datos mediante crowdsourcing.
Ventajas
- Los desarrolladores pueden reclutar rápidamente a una amplia gama de colaboradores, lo que acelera la recopilación de datos para proyectos con plazos de entrega ajustados.
- El crowdsourcing permite la diversidad de datos al reunir a colaboradores de todo el mundo, lo que hace que la recopilación de datos multilingües sea mucho más eficiente.
- Elimina los costos relacionados con la contratación, la capacitación y la integración de un equipo interno. Los trabajadores utilizan su propio equipo.
- Las empresas de crowdsourcing con experiencia cuentan con especialistas en la materia que pueden proporcionar datos de alta calidad, relevantes y fiables, específicos para las necesidades de su proyecto.
- Este método funciona tanto para la recopilación de datos primarios como secundarios, desde el contenido generado por los usuarios hasta los datos de investigación académica.
Desventajas
- Puede resultar difícil verificar si los colaboradores poseen las habilidades lingüísticas o del dominio del tema suficientes, especialmente para contenido especializado o técnico.
- Resulta difícil controlar si las tareas se realizan correctamente cuando los trabajadores son numerosos y trabajan a distancia, y las interpretaciones de las tareas varían.
- La calidad de los datos es difícil de mantener debido a la variabilidad en la experiencia y la dedicación de los colaboradores.
- Para seleccionar a los colaboradores adecuados, es necesario evaluar cuidadosamente sus cualificaciones y su desempeño anterior.
Estudios de caso
M-Pesa, un servicio de dinero móvil en Kenia, utiliza blockchain para mejorar la transparencia en sus redes de agentes colaborativos. Los agentes en zonas rurales gestionan las consultas de los clientes mediante un registro descentralizado, lo que reduce el riesgo de fraude. Este sistema se ha expandido a ocho países más, aprovechando blockchain para rastrear las 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 los datos geográficos que se utilizan para la respuesta ante desastres (por ejemplo, la ayuda tras el terremoto de Nepal) y la planificación urbana, ofreciendo una alternativa rentable a los servicios cartográficos de pago. 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 problema es lo suficientemente específico como para que la precisión y la personalización sean más importantes que la escala. El conjunto de datos requerido es pequeño y los datos son privados o sensibles. También es eficaz cuando el 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 obtener datos primarios.
- Es posible lograr un mayor nivel de personalización, ya que el proceso se adapta al proyecto específico.
- Supervisar a la plantilla es más fácil cuando están físicamente presentes.
Desventajas
- Contratar o reclutar un equipo para la recopilación de datos es costoso y requiere mucho tiempo.
- Lograr la eficiencia especializada que ofrecen las agencias de crowdsourcing es difícil.
- Recopilar datos multilingües internamente resulta complejo.
- Los recolectores de datos también deben realizar el procesamiento y el etiquetado, lo que aumenta la carga de trabajo.
Caso práctico: Vehículos autónomos de Tesla
Tesla recopila datos de conducción en tiempo real de su flota de vehículos mediante sensores y cámaras integrados. Este conjunto de datos, de propiedad exclusiva, 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 perfeccionar los algoritmos de mantenimiento de carril y prevención 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 predefinidos
Este método utiliza conjuntos de datos preexistentes y preprocesados, disponibles en el mercado. Es una opción práctica cuando el proyecto no requiere una gran variedad de datos ni información altamente personalizada. Los conjuntos de datos preempaquetados son más económicos y fáciles de implementar que crear uno desde cero.
Por ejemplo, un sistema sencillo de clasificación de imágenes puede alimentarse con datos preempaquetados.
Ventajas
- Menores costes iniciales, ya que no es necesario reclutar a ningún equipo ni recopilar datos.
- Su implementación es más rápida, ya que los conjuntos de datos ya están preparados y listos para usar.
Desventajas
- Estos conjuntos de datos pueden contener información faltante o inexacta que requiere procesamiento adicional. Subsanar esta brecha de calidad del 20-30% puede resultar más costoso que el ahorro inicial.
- Carecen de opciones de personalización porque no están diseñadas para ningún proyecto específico, lo que las hace inadecuadas para modelos que requieren datos altamente personalizados o específicos de un dominio.
Caso práctico : AlphaFold utilizó bases de datos preexistentes de estructuras proteicas (Protein Data Bank) para entrenar su modelo de IA, lo que permitió avances significativos en la predicción de configuraciones proteicas tridimensionales. Esto aceleró el descubrimiento de fármacos al evitar años de recopilación de datos en 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:
- Extracción de datos web : Herramientas que recopilan datos de sitios web y plataformas sociales de forma automática.
- API: Datos extraídos directamente a través de las 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 los errores humanos que se producen en las tareas repetitivas de recogida manual.
Desventajas
- Los costes de mantenimiento pueden ser elevados. Los sitios web cambian con frecuencia su diseño y estructura, lo que requiere la reprogramación constante de los programas de extracción de datos.
- Algunos sitios web utilizan herramientas anti-scraper que limitan el acceso automatizado.
- Los datos brutos recopilados automáticamente pueden ser inexactos y requieren un análisis posterior a la recolección.
Caso práctico : El cerebro urbano 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 menor error humano.
- Adaptable para datos secundarios a gran escala.
Desafíos :
- Costes de mantenimiento para la adaptación a fuentes de datos cambiantes.
- Limitado a datos existentes, no a datos de recopilación primaria.
- Riesgos legales y de cumplimiento: El panorama legal para el 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 vigencia el 2 de agosto de 2026, exigiendo a los proveedores de modelos de IA que respeten las opciones de exclusión voluntaria legibles por máquina, publiquen resúmenes detallados de los conjuntos de datos de entrenamiento y mantengan la transparencia sobre los datos utilizados. El Interactive Advertising Bureau (IAB) presentó en EE. UU. la Ley de Responsabilidad de los Editores en IA en febrero de 2026, que exigiría a las empresas de IA obtener permiso y pagar tarifas por extraer contenido de los editores. 7 Dos casos activos establecerán los parámetros para el uso justo en los datos de entrenamiento de IA: Google v. SerpApi (audiencia sobre la moción de desestimación programada para el 19 de mayo de 2026) 8 y Reddit v. Anthropic. 9
Ventajas
- Aumento de datos: Realizar pequeñas modificaciones a los datos existentes, como rotar, ampliar o cambiar el color de las imágenes, hace que los modelos sean más robustos y capaces de reconocer mejor las entradas en diferentes condiciones.
- Síntesis de datos: Cuando la recopilación de datos reales es difícil, costosa o requiere mucho tiempo, la IA generativa puede crear conjuntos de datos sintéticos que se asemejen mucho a ellos. Esto es particularmente efectivo para eventos poco frecuentes y casos excepcionales que no aparecen con la suficiente frecuencia en los datos históricos como para entrenar un modelo de manera efectiva.
- Privacidad: La IA generativa puede crear datos que reflejan las propiedades estadísticas de los datos originales sin contener información que permita identificar personalmente a las personas, lo que facilita el intercambio entre organizaciones y trasciende las fronteras regulatorias.
- Rentabilidad: Generar datos mediante IA suele ser más económico que la recopilación de datos tradicional, especialmente en 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
- Problemas relacionados con la calidad y autenticidad de los datos: Los datos generados no siempre representan a la perfección escenarios del mundo real. Si el modelo generativo presenta sesgos o imprecisiones, estos se propagan a los datos de entrenamiento y se acumulan en el modelo posterior.
- Sobreajuste a datos sintéticos: Un modelo entrenado intensamente con datos sintéticos que no se ajustan fielmente a las distribuciones del mundo real tendrá un buen rendimiento en pruebas de rendimiento sintéticas, pero un rendimiento deficiente 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 ciclo de retroalimentación donde la calidad de los resultados 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. Para mitigar el colapso del modelo, se requiere una combinación deliberada de datos humanos y sintéticos, la aplicación de la diversidad y el monitoreo de la deriva distributiva. 10
Recomendaciones
Garantizar la diversidad de datos: Priorizar la variación en la demografía, los escenarios y los contextos en los conjuntos de datos generados para prevenir sesgos y asegurar que el modelo se generalice a diferentes situaciones.
Fundamentar los datos sintéticos en la verdad humana: Utilizar corpus seleccionados por humanos como base y datos sintéticos para ampliar, reforzar y consolidar ese núcleo, especialmente para eventos raros y casos extremos. No entrenar exclusivamente con datos sintéticos.
Validar periódicamente con ejemplos reales: Validar continuamente los datos generados y actualizar los conjuntos de entrenamiento. Esto es especialmente importante en campos que evolucionan rápidamente, donde las distribuciones cambian con rapidez.
Supervise el cumplimiento ético y legal: Preste especial atención a la privacidad de los datos y a los derechos de propiedad intelectual. Asegúrese de que los modelos generativos no reproduzcan información protegida ni perpetúen sesgos perjudiciales.
6. Aprendizaje por refuerzo a partir de la 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 las señales de recompensa tradicionales del entorno. Fue la técnica de alineación dominante para los grandes modelos de lenguaje hasta 2023-2024, pero está siendo reemplazada o complementada cada vez más por alternativas más escalables.
Cómo funciona
- Demostraciones iniciales: Expertos humanos demuestran el comportamiento deseado. Estas demostraciones conforman un conjunto de datos fundamental que ilustra cómo es un desempeño exitoso.
- Entrenamiento del modelo: El modelo se entrena con estos datos de demostración, aprendiendo a replicar los comportamientos y las decisiones del experto.
- Ajuste fino mediante retroalimentación: Evaluadores humanos clasifican o puntúan los resultados 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 poco frecuentes, RLHF salva esta brecha utilizando la experiencia humana.
- Los evaluadores humanos pueden guiar al modelo para que evite 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 intervención humana se convierte en un cuello de botella. Entrenar un modelo de recompensa con RLHF puede costar aproximadamente 500 000 dólares y llevar dos meses.
- Introducción de sesgos humanos: Las preferencias, las ideas erróneas y los sesgos culturales de los evaluadores humanos se transfieren inadvertidamente al modelo, lo que produce comportamientos no deseados.
Alternativas escalables: RLAIF y RLVR
Las limitaciones de escalabilidad de RLHF han impulsado el desarrollo de dos métodos sucesores convencionales que ahora se utilizan en laboratorios de IA de vanguardia:
RLAIF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación de la IA) reemplaza a los anotadores humanos con un modelo de IA que genera retroalimentación sobre las preferencias. En lugar de mostrar pares de comparación a evaluadores humanos, se muestran a un juez de IA que opera bajo un conjunto de principios definidos. RLAIF cuesta aproximadamente 5000 dólares para 50 000 etiquetas, en comparación con los aproximadamente 500 000 dólares de RLHF, y permite iteraciones semanales en lugar de trimestrales. 11 Anthropic
La IA constitucional es la principal implementación práctica de RLAIF. Una "constitución" escrita de principios guía a un modelo de IA en la revisión y corrección de sus propios resultados, eliminando la necesidad de que anotadores humanos etiqueten el contenido dañino. Alcanza una tasa de inocuidad del 88%, en comparación con el 76% de RLHF, sin sacrificar la utilidad. 12 A partir de 2026, RLAIF se ha convertido en un método predeterminado en los procesos posteriores a la capacitación en toda la industria. 13
RLVR (Aprendizaje por Refuerzo a partir de Recompensas Verificables) adopta un enfoque diferente: para tareas cuya corrección se puede verificar automáticamente, no se requiere la intervención de un humano ni de una IA. El modelo genera una respuesta y el sistema simplemente comprueba si es correcta. RLVR tiene un coste aproximado de 1000 dólares en computación, alcanza una precisión del 100 % en la señal de retroalimentación y se completa en días en lugar de meses. Su limitación reside en que solo se aplica a tareas objetivamente verificables, que representan aproximadamente el 10 % de los casos de uso. 14
En la práctica, muchas organizaciones combinan métodos: RLHF para la alineación inicial de las capacidades básicas, RLAIF para la iteración rápida y RLVR para las tareas matemáticas y de codificación.
Caso práctico: OpenAI ChatGPT
Para reducir la toxicidad en ChatGPT, OpenAI se asoció con Sama, una empresa de subcontratación keniana, para etiquetar el contenido explícito. Los trabajadores ganaban entre 1,32 y 2 dólares por hora por revisar textos gráficos, incluyendo violencia y abuso. Este proceso de RLHF capacitó los filtros de seguridad de ChatGPT, pero expuso a los trabajadores a daños psicológicos, lo que llevó a Sama a rescindir el contrato anticipadamente. 15 Las preocupaciones laborales y éticas documentadas en este caso fueron una motivación directa para el desarrollo de los enfoques RLAIF y de IA constitucional diseñados específicamente para reducir la dependencia del trabajo de anotación humana mal remunerado y altamente perjudicial.
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, la calidad y la relevancia de los datos, lo que afecta la eficacia y la eficiencia de las soluciones de IA desarrolladas.
Precisión y relevancia : Elegir el método de recopilación de datos adecuado garantiza la precisión de los datos obtenidos, ya sean datos cuantitativos de encuestas en línea y análisis estadísticos o datos cualitativos de entrevistas y grupos focales. La recopilación precisa de datos es fundamental para la creación de modelos de IA fiables.
Eficiencia : Utilizar las herramientas y técnicas adecuadas para la recopilación de datos, 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 laborioso y más rentable.
Análisis exhaustivo : La combinación de métodos de recopilación de datos primarios y secundarios, junto con un equilibrio entre datos cualitativos y cuantitativos, permite un análisis más completo de la pregunta de investigación, lo que contribuye a soluciones de IA más matizadas y sólidas.
Información específica : Adaptar la técnica de recopilación de datos a las necesidades específicas del proyecto, como el uso de datos de clientes para análisis empresariales o encuestas de salud para investigación médica, garantiza que los datos recopilados sean altamente relevantes y puedan proporcionar información específica para el modelo de IA.
Tipo y calidad de los datos: Determine si su proyecto requiere datos de imagen, audio, video, texto o voz. Esta elección influye en la riqueza y precisión de los datos recopilados.
Volumen y alcance del conjunto de datos: Evalúe el tamaño y los dominios de los conjuntos de datos necesarios. Los conjuntos de datos más grandes podrían requerir una combinación de métodos de recopilación de datos primarios y secundarios, mientras que los dominios específicos podrían necesitar métodos de investigación cualitativa específicos.
Consideraciones lingüísticas y geográficas: Asegúrese de que los datos abarquen los idiomas necesarios y sean representativos del público objetivo, lo que podría requerir diversos métodos y herramientas de recopilación.
Puntualidad y frecuencia: Evalúe con qué rapidez y frecuencia necesita los datos. Los modelos de IA que requieren actualizaciones continuas necesitan un proceso fiable para la recopilación de datos frecuente y precisa.
Lecturas adicionales
Recursos externos
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