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Nov 01, 2023

El impacto del etiquetado de datos 2023: tendencias actuales y demandas futuras

El etiquetado de datos y/o la anotación de datos ha sido durante mucho tiempo un componente crítico de muchos

El etiquetado de datos y/o la anotación de datos ha sido durante mucho tiempo un componente crítico de muchas iniciativas de aprendizaje automático e IA. En los últimos años, la demanda de un etiquetado de datos preciso y fiable ha aumentado de forma espectacular a medida que el proceso se vuelve cada vez más vital para el éxito de numerosos proyectos. Pero, ¿qué es exactamente el etiquetado de datos? Etiquetado de datos 2023: ¿cómo afectará a las empresas? ¿Y qué tendencias debemos tener en cuenta ahora que darán forma al futuro del etiquetado de datos? En esta publicación de blog, exploraremos estas preguntas en un esfuerzo por comprender mejor hacia dónde se dirige esta tecnología en los próximos años.

La demanda de herramientas de anotación de datos en el mercado está impulsada en gran medida por los siguientes tres factores:

Herramientas de etiquetado de datos automatizados y el uso creciente de recursos informáticos basados ​​en la nube.

Las empresas utilizan cada vez más herramientas de anotación de datos para etiquetar con precisión grandes volúmenes de datos de entrenamiento de IA.

A medida que aumentan las inversiones en tecnología de conducción autónoma, aumenta la necesidad de datos bien anotados para mejorar los modelos ML sin conductor.

A medida que el panorama digital evoluciona hacia el siglo XXI, se espera que la anotación de datos dé un gran paso adelante y se integre aún más. Un factor importante detrás de tales modificaciones es el auge del procesamiento de imágenes digitales y la informática móvil.

¿Dónde encaja la anotación de datos y por qué es necesaria?

Mejorar la experiencia del cliente a través del comercio digital.

Verificación de documentos e interacción con el cliente en tiempo real en banca, finanzas y seguros.

Análisis de puntajes de conjuntos de datos no estructurados y acumulados con fines de investigación.

Monitoreo y curación de contenido de redes sociales, identificando contenido inapropiado.

El seguimiento de cultivos, la evaluación de suelos, etc., forman parte del sector agrícola.

Las tendencias de anotación de datos están determinadas por una variedad de factores; sin embargo, esta no es una lista exhaustiva.

Además, todas las plataformas comerciales están experimentando un crecimiento fenomenal en contenido digital. Como resultado, los datos sobre usuarios masivos deben manejarse a través de una amplia gama de canales digitales. Al anotar datos, las empresas pueden aprovechar al máximo los beneficios del contenido en línea, agregar valor y atraer nuevos clientes.

La mayoría de las empresas están implementando una arquitectura centrada en datos. Tanto la mentalidad centrada en los datos como la arquitectura centrada en los datos son parte integral de la implementación y el mantenimiento de una arquitectura empresarial eficaz. En consecuencia, los trabajadores de etiquetado de datos deben ser inteligentes y se deben explorar opciones automatizadas.

Además de las mejoras en IoT, ML, DL, robótica, análisis predictivo, sistemas de detección de fraude y sistemas de recomendación, los proyectos de IA requieren datos altamente efectivos. Este es quizás el factor individual más significativo que conduce a avances en el etiquetado de datos.

Estado actual del mercado de etiquetado de datos de IA

El mercado del etiquetado de datos se encuentra actualmente en un período de transición. Esto se debe a la creciente demanda de datos etiquetados, que ha superado la oferta tradicional de etiquetado manual que requiere mucha mano de obra. En respuesta, han surgido una serie de nuevos servicios de etiquetado de datos que utilizan la automatización para acelerar el proceso de etiquetado.

El estado actual del mercado de etiquetado de datos de IA se puede resumir de la siguiente manera:

Según la investigación, se prevé que el mercado mundial de anotación de datos tenga un valor de USD 8220 millones para 2028. Además, hasta 2030, se espera que el mercado mundial de servicios de anotación de datos crezca a una tasa compuesta anual del 26,6 % y, para 2030, es se proyecta que tenga un valor de US$ 5.300 millones.

Existe una demanda creciente de datos etiquetados, que ha superado la oferta tradicional de etiquetado manual que requiere mucha mano de obra.

En respuesta a esta demanda, han surgido una serie de nuevos servicios de etiquetado de datos que utilizan la automatización para acelerar el proceso de etiquetado.

Estos servicios aún se encuentran en sus primeras etapas de desarrollo y queda por ver cómo evolucionarán con el tiempo.

Tendencias futuras emergentes del etiquetado de datos

Existe una demanda creciente de servicios de etiquetado de datos, ya que cada vez más empresas requieren conjuntos de datos precisos, actualizados y refinados para tomar decisiones informadas. Esto es especialmente cierto en el dominio del aprendizaje automático, donde los datos etiquetados se utilizan para entrenar algoritmos.

Están surgiendo algunas tendencias clave en el dominio del etiquetado de datos que tendrán un impacto significativo en la demanda futura de estos servicios.

Primero, hay una tendencia hacia conjuntos de datos más complejos.

A medida que el aprendizaje automático se vuelve más sofisticado, los conjuntos de datos que deben etiquetarse se vuelven cada vez más complejos. Esto está creando una mayor necesidad de etiquetadores expertos que puedan comprender los matices de los datos y aplicar las etiquetas adecuadas.

En segundo lugar, existe una tendencia hacia el etiquetado en tiempo real.

En muchos casos, ahora es necesario etiquetar los datos a medida que se recopilan, para permitir que los algoritmos aprendan de ellos en tiempo real. Esto requiere que los etiquetadores sean aún más eficientes y precisos, ya que no pueden permitirse cometer errores que puedan afectar los resultados del proceso de capacitación.

En tercer lugar, existe una tendencia hacia el etiquetado automatizado.

En algunos casos, es posible utilizar algoritmos para etiquetar automáticamente conjuntos de datos. Sin embargo, este enfoque no siempre es confiable y, a menudo, requiere la intervención humana para garantizar la precisión. Como tal, es probable que el etiquetado automatizado complemente en lugar de reemplazar el etiquetado tradicional basado en humanos en el futuro.

Tendencias tecnológicas líderes para vigilar que afectarán a la IA

Teniendo en cuenta uno de los trabajos de investigación de Gartner, predecimos grandes oportunidades de crecimiento para la industria de anotación de datos en 2023, así como tendencias tecnológicas renovadas que darán forma a su perspectiva actual.

IA: equilibrio entre confianza, riesgo y seguridad

La confiabilidad, credibilidad, seguridad y privacidad de un modelo deben garantizarse mediante las capacidades avanzadas de los equipos de gestión. Como resultado, la aceptación de los usuarios y los objetivos corporativos aumentarán en un 50 % para 2026.

Construyendo un sistema inmunológico digital

Una estrategia eficaz reducirá los riesgos, mejorará las experiencias de los usuarios y los clientes y hará que su negocio sea más resistente a los contratiempos. Una inversión en un sistema inmunológico digital dará como resultado un 80 % menos de tiempo de inactividad para 2025, lo que conducirá a un mayor nivel de satisfacción del consumidor.

Plataformas para la computación en la nube de la industria

Con las nubes de la industria, las organizaciones podrían abordar los problemas y casos más apremiantes en sus industrias. Para 2027, más de la mitad de las organizaciones modernas utilizarán plataformas en la nube específicas del sector.

Ingeniería de plataformas

En los últimos años, las empresas pioneras han comenzado a crear plataformas operativas que están entre los usuarios y los servicios de apoyo en los que confían. Se estima que para 2026, el 80% de las empresas de ingeniería de software crearán plataformas para proporcionar servicios, componentes y herramientas reutilizables.

Inteligencia Artificial Adaptativa

La capacidad de construir, implementar, adaptar y administrar la IA en múltiples contextos organizacionales se puede obtener al poner en funcionamiento la IA. Además de funcionar al menos un 25 % mejor que sus competidores, los métodos de ingeniería de IA pueden ayudarlos a desarrollar sistemas adaptables.

el metaverso

Mediante el uso de experiencias de metaverso, las empresas están encontrando formas de aumentar el compromiso, la cooperación y la conexión de los empleados. La mayoría de las grandes empresas utilizarán Web3, computación espacial y gemelos digitales para aumentar los ingresos en 2027.

El potencial de la tecnología inalámbrica

A través de la integración de varias tecnologías inalámbricas, se puede crear una base más confiable, escalable y asequible que requiere menos inversión de capital. Al final de los próximos tres años, el 50 % de los terminales inalámbricos empresariales utilizarán servicios de red distintos de la comunicación.

Hay oportunidades y riesgos asociados con cada una de estas tendencias recientes de la industria. Al crear una hoja de ruta tecnológica para su iniciativa de IA, asegúrese de considerar la importancia de un conjunto de datos bien anotado para lograr los objetivos de su proyecto.

Puntos clave que acelerarán la industria del etiquetado de datos

1 – Se espera que la industria del etiquetado de datos crezca exponencialmente en los próximos años.

2 – Este crecimiento será impulsado por la necesidad de un etiquetado de datos más preciso y confiable.

3 – Los servicios de etiquetado de datos serán más sofisticados y eficientes.

4 – La demanda de servicios de etiquetado de datos seguirá aumentando a medida que las empresas dependan más de la toma de decisiones basada en datos. Publicado originalmente en – Cogito