Los 6 principales métodos de recolección de datos para IA y aprendizaje automático
Mientras algunas empresas dependen de servicios de recolección de datos con IA, otras recopilan sus datos con herramientas de scraping u otros métodos.
Consulta los 6 principales métodos y técnicas de recolección de datos para IA para impulsar tus proyectos de IA con datos precisos:
Resumen de los métodos de recolección de datos para IA
Método | Costo | Escalabilidad | Personalización | Control de calidad de datos |
|---|---|---|---|---|
Crowdsourcing | Bajo a medio | Alta | Media | Medio a bajo |
Interno | Alto | Baja | Alta | Alto |
Datasets listos para usar | Bajo al inicio, mayor a largo plazo | Alta | Baja | Bajo a medio |
Recolección automatizada | Medio a alto | Alta | Baja | Medio |
IA generativa | Bajo a medio | Alta | Alta | Medio |
RLHF | Alto | Baja a media | Alta | Medio a alto |
1. Crowdsourcing
El crowdsourcing de datos implica asignar tareas de recolección de datos al público, proporcionar instrucciones y crear una plataforma para compartir. Las empresas también pueden trabajar con agencias de recolección de datos mediante crowdsourcing.
Ventajas
- Los desarrolladores pueden reclutar rápidamente una amplia variedad de colaboradores, acelerando la recolección de datos para proyectos con plazos ajustados.
- El crowdsourcing permite la diversidad de datos al reunir colaboradores de todo el mundo, lo que hace que la recolección de datos multilingües sea significativamente más eficiente.
- Elimina los costes relacionados con la contratación, la capacitación y la incorporación de un equipo interno. Los trabajadores utilizan su propio equipo.
- Las empresas de crowdsourcing con experiencia cuentan con especialistas de dominio que pueden proporcionar datos de alta calidad, relevantes y confiables, específicos para las necesidades de tu proyecto.
- Este método funciona tanto para la recolección de datos primarios como secundarios, desde contenido generado por usuarios hasta datos de investigación académica.
Desventajas
- Puede ser difícil verificar si los colaboradores tienen suficientes habilidades de dominio o de idioma, especialmente para contenido especializado o técnico.
- Rastrear 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.
- Seleccionar a los colaboradores adecuados requiere una evaluación cuidadosa de sus cualificaciones y desempeño anterior.
Casos de estudio
M-Pesa, un servicio de dinero móvil en Kenia, utiliza blockchain para mejorar la transparencia en las redes de agentes colaborativas. Los agentes en zonas rurales gestionan las consultas de los clientes a través de un libro de contabilidad descentralizado, lo que reduce el riesgo de fraude. Este sistema se expandió a ocho países más, aprovechando blockchain para rastrear transacciones en tiempo real y el desempeño 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 ante desastres (por ejemplo, la ayuda tras el terremoto de Nepal) y la planificación urbana, una alternativa rentable a los servicios de mapas propietarios.2
2. Recolección de datos interna
Los desarrolladores de IA/ML pueden recopilar datos de forma privada dentro de la organización. Este método funciona mejor cuando el dataset 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 dataset requerido es pequeño y los datos son privados o sensibles. También es eficaz cuando el planteamiento del problema es demasiado específico y la recolección de datos debe ser precisa y adaptada.
Ventajas
- La recolección interna es la forma más privada y controlada de recopilar datos primarios.
- Se puede lograr un mayor nivel de personalización, ya que el proceso se adapta al proyecto específico.
- Supervisar al equipo es más fácil cuando están físicamente presentes.
Desventajas
- Es costoso y lleva tiempo contratar o reclutar un equipo de recolección de datos.
- Lograr la eficiencia específica de dominio 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 el 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 mediante sensores y cámaras a bordo. Este dataset propietario entrena sus models 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 costes de infraestructura y almacenamiento y la escalabilidad limitada para datasets multilingües o globales.
3. Datasets listos para usar
Este método utiliza datasets previamente limpiados y preexistentes disponibles en el mercado. Es una opción práctica cuando el proyecto no requiere una gran variedad de datos ni entradas altamente personalizadas. Los datasets preempaquetados son más baratos de adquirir y más fáciles de implementar que crear 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 de 20–30 % puede costar más de llenar de lo que sugieren los ahorros iniciales.
- Carecen de personalización porque no están creados para un proyecto específico, lo que los hace inadecuados para models 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 model de IA, permitiendo avances en la predicción de configuraciones de proteínas en 3D. Esto aceleró el descubrimiento de fármacos al evitar años de recolección de datos en laboratorio.4
4. Recolección de datos automatizada
La recolección de datos automatizada utiliza herramientas de software para obtener datos de fuentes en línea sin esfuerzo manual. Los dos enfoques más comunes son:
- Web scraping: Herramientas que recopilan datos de sitios web y plataformas sociales automáticamente.
- APIs: Datos obtenidos directamente a través de interfaces de programación de aplicaciones proporcionadas por la plataforma de origen.
Ventajas
- Uno de los métodos de recolección de datos secundarios más eficientes disponibles.
- Reduce el error humano que ocurre en tareas repetitivas de recolección manual.
Desventajas
- Los costes de mantenimiento pueden ser altos. Los sitios web cambian con frecuencia su diseño y estructura, lo que requiere reprogramar repetidamente los scrapers.
- Algunos sitios web implementan herramientas anti-scraping que limitan el acceso automatizado.
- Los datos sin procesar recopilados automáticamente pueden ser inexactos y requieren un análisis posterior a la recolección.
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 temporización 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:
- Costes de mantenimiento para adaptarse a fuentes de datos cambiantes.
- Limitado a datos existentes, no a la recolección 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 en todo el mundo 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 models de IA que respeten las exclusiones voluntarias legibles por máquina, publiquen resúmenes detallados de los datasets de entrenamiento y mantengan transparencia sobre los datos utilizados. La Interactive Advertising Bureau (IAB) presentó la IA Accountability for Publishers Act en EE. UU. en febrero de 2026, que exigiría a las empresas de IA obtener permiso y pagar tarifas por extraer contenido de editores.6 Dos casos activos establecerán los parámetros del uso legítimo en los datos de entrenamiento de IA: Google contra SerpApi (audiencia de moción de desestimación programada para el 19 de mayo de 2026)7 y Reddit contra Anthropic. 8 Las organizaciones que utilicen web scraping para el entrenamiento de IA deben contar con un proceso de recolección 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 de los models. Está diseñada para producir contenido: texto, imágenes, audio, vídeo o datos estructurados que se asemejan mucho a las entradas del mundo real.
El mercado de la generación de datos sintéticos se proyecta que crecerá de $0,77 mil millones en 2026 a $7,22 mil millones para 2033, impulsado por las regulaciones de privacidad, la escasez de datos en dominios especializados y el creciente costo de la anotación humana.9
Ventajas
- Aumento de datos: Hacer ligeras modificaciones en los datos existentes, como rotar, ampliar o recolorar imágenes, hace que los models sean más robustos y puedan reconocer mejor las entradas en condiciones variables.
- Sintetizar datos: Cuando los datos del mundo real son difíciles, costosos o requieren mucho tiempo de recolección, la IA generativa puede crear datasets sintéticos que se asemejan mucho a ellos. Esto es particularmente eficaz para eventos raros y casos límite que no aparecen con la frecuencia suficiente en los datos históricos para entrenar un model de manera eficaz.
- Privacidad: La IA generativa puede crear datos que reflejan las propiedades estadísticas de los datos originales sin contener ninguna información de identificación personal, lo que permite compartirlos entre organizaciones y límites regulatorios.
- Rentabilidad: Generar datos con IA suele ser más barato que la recolección de datos tradicional, especialmente para escenarios de alto riesgo o baja frecuencia.
- Escenarios diversos: La IA generativa puede simular condiciones y casos límite 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 model generativo presenta sesgos o inexactitudes, estos se propagan a los datos de entrenamiento y se agravan en el model posterior.
- Sobreajuste a los datos sintéticos: Un model entrenado en gran medida con datos sintéticos que no coinciden estrechamente con las distribuciones del mundo real tendrá un buen rendimiento en benchmarks sintéticos, pero malo en producción.
- Colapso del model: Este es un riesgo distinto y más grave que el sobreajuste estándar. Cuando los models de IA se reentrenan de forma iterativa con datos generados por models similares, surge un bucle de retroalimentación en el que la calidad de la salida se degrada progresivamente. La distribución de los datos generados se reduce, se pierde diversidad y los models imitan cada vez más los errores de los demás en lugar de aprender de las señales del mundo real. Mitigar el colapso del model requiere una mezcla deliberada de datos humanos y sintéticos, la aplicación de la diversidad y el monitoreo de la deriva distribucional.10
Recomendaciones
Garantiza la diversidad de datos: Prioriza la variación en demografía, escenarios y contextos en los datasets generados para prevenir sesgos y asegurar que el model generalice en diferentes situaciones.
Ancla los datos sintéticos en la verdad humana: Utiliza corpus seleccionados por humanos como base y datos sintéticos para expandir, estresar y endurecer ese núcleo, especialmente para eventos raros y casos límite. No entrenes exclusivamente con datos sintéticos.
Valida 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 con rapidez.
Monitorea el cumplimiento ético y legal: Presta mucha atención a la privacidad de los datos y a los derechos de propiedad intelectual. Asegúrate de que los models generativos no reproduzcan información protegida ni perpetúen sesgos dañinos.
Añadir como fuente preferida6. Aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF)
RLHF es un método en el que un model 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 large language models durante 2023–2024, pero está siendo reemplazada o complementada cada vez más por alternativas más escalables.
Cómo funciona
- Demostraciones iniciales: Los expertos humanos demuestran el comportamiento deseado. Estas demostraciones forman un dataset fundamental que ilustra cómo es un desempeño exitoso.
- Entrenamiento del model: El model se entrena con estos datos de demostración y aprende a replicar los comportamientos y decisiones del experto.
- Fine-tuning con retroalimentación: Los evaluadores humanos clasifican o puntúan las salidas del model. El model 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 cierra la brecha utilizando la experiencia humana.
- Los evaluadores humanos pueden guiar al model 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 model 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 model, 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 (Reinforcement Learning from IA Feedback) reemplaza a los anotadores humanos por un model 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, frente a los ~$500K de RLHF, y permite una iteración semanal en lugar de trimestral.11 Anthropic de
Constitutional IA es la principal implementación en el mundo real de RLAIF. Una “constitución” escrita de principios guía a un model de IA para 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 % de RLHF, sin sacrificar la utilidad.12 A partir de 2026, RLAIF se ha convertido en un método predeterminado en los pipelines de post-entrenamiento en toda la industria.13
RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards) adopta un enfoque diferente: para tareas cuya corrección se puede verificar automáticamente, no se necesita ningún juez humano ni de IA. El model genera una respuesta y el sistema simplemente comprueba si es correcta. RLVR cuesta aproximadamente $1K en cómputo, logra una precisión del 100 % en la señal de retroalimentación y se completa en días en lugar de meses. Su limitación es que se aplica solo a tareas objetivamente verificables, que cubren aproximadamente el 10 % de los casos de uso.11
En la práctica, muchas organizaciones combinan métodos: RLHF para la alineación inicial de las capacidades principales, RLAIF para una 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 por revisar textos gráficos, 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 rescindir el contrato antes de tiempo.14 Las preocupaciones laborales y éticas documentadas en este caso fueron una motivación directa para el desarrollo de los enfoques RLAIF y Constitutional IA, diseñados específicamente para reducir la dependencia del trabajo de anotación humana de bajos salarios y alto daño.
Preguntas frecuentes
Seleccionar los métodos de recolección 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, lo que afecta la eficacia y eficiencia de las soluciones de IA desarrolladas.
Precisión y relevancia: Elegir el método de recolección de datos apropiado garantiza la precisión de los datos recopilados, ya sean datos cuantitativos de encuestas en línea y análisis estadísticos o datos cualitativos de entrevistas y grupos focales. Una recolección de datos precisa es fundamental para crear models de IA confiables.
Eficiencia: Utilizar las herramientas y técnicas de recolección de datos adecuadas, como formularios en línea para la investigación cuantitativa o grupos focales para obtener información cualitativa, puede agilizar el proceso de recolección de datos, haciéndolo menos lento y más rentable.
Análisis integral: Una combinación de métodos de recolección 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 recolección de datos a las necesidades específicas del proyecto, como usar datos de clientes para análisis de negocio o encuestas de salud para investigación médica, garantiza que los datos recopilados sean muy relevantes y puedan proporcionar información específica para el model de IA.
Tipo y calidad de los datos: Determina si tu proyecto requiere datos de imagen, audio, vídeo, 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 recolección 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 recolección.
Puntualidad y frecuencia: Evalúa con qué rapidez y con qué frecuencia necesitas los datos. Los models de IA que requieren actualizaciones continuas necesitan un proceso confiable para una recolección de datos frecuente y precisa.
Recursos externos
Cita esta investigación
Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.
@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
title = {{Los 6 principales métodos de recolección de datos para IA y aprendizaje automático}},
year = {2026},
month = apr,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/data-collection-methods}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 1 de Abril de 2026}
}Resultados y marcas de tiempo de 6 puntos de datos. Descargue los datos utilizados en este artículo como un archivo ZIP que contiene un archivo CSV.
Registro de cambios
11 actualizaciones- 2026
Se añadió una sección sobre RLAIF y RLVR como alternativas escalables al RLHF.
- 2025
Se eliminó el estudio de caso de ASOS & Appen de la sección Crowdsourcing.
Se añadieron estudios de caso a las secciones de Crowdsourcing, Recopilación de datos internos, Conjuntos de datos listos para usar, Recopilación automatizada de datos, IA generativa y Aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana (RLHF).
- 2024
Se agregaron preguntas frecuentes sobre los métodos de recopilación de datos de IA.
- 2023
Se amplió la introducción con una nota sobre el enfoque del artículo en la recopilación de datos de IA.
Se añadió IA generativa y aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana a los métodos de recopilación de datos.
Se añadió Clickworker como especialista en crowdsourcing de datos.
Se amplió la sección "Crowdsourcing personalizado" con dos figuras y sus fuentes.
- 2022
Actualizado el número de colaboradores registrados para Clickworker.
Se reemplazó la sección "Web scraping y crawling" por "Recopilación de datos automatizada".
Se añadió "Recopilación privada" a los métodos de recopilación de datos.
Enlaces de referencia
El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]
A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
Siguiente para leer
Cómo configurar los ajustes del servidor proxy en Android
Los mejores proxy de Spotify y configuración de proxy
Configuración del proxy de WhatsApp: Configuración y opciones gratuitas
Sé el primero en comentar
Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios. Los comentarios se dejan en su idioma original.