Las inteligencias artificiales para negocios potencian nuestras capacidades y multiplican las posibilidades de cualquier negocio. Pero ¿cómo se entrena una IA? Gracias al data annotation, el trabajo de preparar datos para que las máquinas puedan aprender. En este post te contamos en qué consiste este trabajo con mucha proyección que cada vez gana más relevancia en el mercado laboral.
En qué consiste el trabajo de data annotation
Este es el proceso de etiquetar datos para que un algoritmo pueda interpretarlos correctamente. Por ejemplo, si un sistema necesita aprender a reconocer imágenes de coches, alguien tiene que indicarle previamente qué partes de una imagen corresponden a un coche.
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Esa “traducción” del mundo real al lenguaje de la máquina es lo que hace una persona dedicada a esta tarea. Y, en los últimos años, este tipo de trabajo ha pasado de ser algo muy específico a convertirse en una pieza clave en el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial. Hay empresas de todos los sectores necesitan entrenar modelos cada vez más precisos, y eso implica contar con grandes volúmenes de datos bien etiquetados para que sus modelos funcionen a plena capacidad.
¿Cómo trabajar de data annotator?
Lo interesante es que no se trata de un perfil exclusivamente técnico. Aunque hay roles más avanzados y que sí requieren unos estudios relacionados con IA, una gran parte del trabajo de anotación de datos no requiere saber programar.
Lo que sí se necesita es atención al detalle, capacidad de concentración y criterio para tomar decisiones coherentes. En muchos casos, se trata de clasificar textos, identificar objetos en imágenes o analizar audios. Es decir, tareas relativamente fáciles, pero que son fundamentales para enseñar a una máquina.
Así que tienes la posibilidad de acceder a este mundo laboral en expansión sin estudios específicos. Es uno de los motivos por los que el perfil de data annotation se está convirtiendo en una opción real para freelancers, estudiantes o profesionales que quieren reconvertirse, o incluso como complemento en modelos gig economy worker.
Además, muchas de estas tareas pueden hacerse en remoto. Eso sí, ten en cuenta que el inglés es imprescindible, y que a medida que los sistemas de inteligencia artificial se vuelven más complejos, también lo hacen los requisitos de calidad en los datos. No basta con etiquetar de cualquier manera: hace falta precisión, consistencia y, en muchos casos, conocimiento del contexto.
Por ejemplo, no es lo mismo analizar comentarios en redes sociales en inglés que en español, ni interpretar expresiones culturales o matices del lenguaje. Por eso, aunque es una puerta de entrada interesante, también es un campo en evolución.
Quienes trabajan en data annotation pueden especializarse con el tiempo, aprender sobre machine learning o avanzar hacia roles de supervisión o control de calidad, por lo que ten en cuenta que debes evolucionar y formarte para tener una especialización.
En MASMOVIL NEGOCIOS esperamos que te haya resultado útil conocer qué es el data annotation y por qué tiene tanta proyección. Lo mejor es que este rol no requiere perfiles con estudios determinados, pero quienes inicien su carrera en este campo sí deberán especializarse paulatinamente.
