En el mundo cada vez más digital y centrado en los datos en el que vivimos, la calidad y precisión de la información son elementos cruciales para la toma de decisiones informadas y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático confiables. 

Uno de los pasos fundamentales en este proceso es la carga y etiquetado de datos. Sin embargo, a lo largo de este proceso, es común encontrarse con una serie de desafíos que pueden comprometer la validez y utilidad de los resultados obtenidos.

En esta nota, exploraremos en detalle los cinco errores más comunes que las personas suelen cometer al cargar y etiquetar datos, y cómo estos errores pueden afectar la calidad de los análisis posteriores. 

5 errores en la carga y etiquetado de datos

1- No aclarar el “por qué” desde el principio

Para que los “dataentry” apliquen su buen juicio, necesitan un buen contexto. Si no se proporciona el contexto adecuado para los proyectos de etiquetado de datos, esto puede generar problemas de calidad en sentido descendente. 

Evite proporcionar solicitudes de etiquetado de datos opacas con poco contexto, ya que las directivas poco claras dejarán a los “dataentry” preguntándose por dónde empezar.

Identifique siempre el producto final y quiénes son los clientes finales, ya que esta información brinda claridad y motivación a los “dataentry” para que puedan ver cómo su trabajo tiene un impacto.

Esto no significa que debas profundizar mucho. El objetivo es dar a los “dataentry” una perspectiva de alto nivel sobre cómo su trabajo ayuda a resolver problemas.

2- Entregar pautas de etiquetado de datos poco claras

Evite la ambigüedad al proporcionar pautas de etiquetado de datos. 

Debe poder explicar lo que necesita que haga el servicio de etiquetado de datos y nunca asumir que los “dataentry” entenderán automáticamente la tarea en cuestión.

En última instancia, cuanto mejor organizadas estén sus pautas de anotaciones, mejor será su resultado.

3- Minimizar la importancia de las personas

Minimizar la importancia de los humanos en el circuito puede ser una desventaja. Si piensa que son “solo “dataentry”, subestimará su capacidad para brindar comentarios críticos sobre herramientas, procesos y flujos de trabajo.

Un “dataentry” humano está involucrado, ven las predicciones del modelo en tiempo real. Si las predicciones no mejoran, los humanos pueden marcarlas de inmediato. También pueden actuar como una capa de control de calidad que saca a la luz errores de los que los clientes pueden no estar al tanto, ahorrándoles recursos y tiempo.

Aprender el valor de contar con “dataentry” calificados durante todo el ciclo de vida del desarrollo de IA es la mejor manera de evitar este escollo.

4- Rotación excesiva en el etiquetado de datos automatizado

Existe el atractivo de querer automatizar los proyectos tanto como sea posible.

Sin embargo, es posible que se encuentre en una situación difícil si la automatización se introduce demasiado pronto. Usar la automatización sin intervención humana es prepararse para tener un gran trabajo de limpieza de datos en sus manos.

Incluso a medida que la automatización mejora a través de avances tecnológicos, la supervisión humana seguirá siendo importante para mantener la calidad, evitar sesgos y mantener los modelos actualizados. 

Asegúrese de encontrar el equilibrio adecuado entre la automatización y la intervención de personas en su proyecto.

5- No llegar a la raíz de los problemas de calidad

Cuando surgen problemas de calidad, puede ser fácil asumir de inmediato que la causa raíz del problema es la calidad del trabajador, la incompetencia del proveedor o incluso el ajuste de la herramienta. Si bien esas cosas a veces pueden ser ciertas, a menudo hay causas fundamentales en una capa más profunda que deben abordarse.

Si mira más de cerca, puede encontrar que el problema real es la asimetría en los datos, la ambigüedad en las instrucciones o incluso la interpretación falsa de las instrucciones. 

Hacer un pequeño cambio en las instrucciones, el proceso o la herramienta podría tener un gran impacto en la calidad y rendimiento, incluso con la misma mano de obra y servicio de etiquetado de datos. 

Conozca más sobre nuestro servicio de limpieza, carga y etiquetado de datos. Contáctenos para que podamos asesorarlo.