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Para entrenar sus modelos de IA, los equipos eligen entre dos fuentes de recopilación de datos de IA muy diferentes: datos recopilados por humanos y datos sintéticos. En teoría, la recopilación de datos sintéticos de IA parece la opción obvia. Los datos sintéticos son rápidos, baratos e infinitamente escalables. Sin embargo, a medida que más empresas dejan atrás la fase de experimentación inicial y pasan a sistemas de IA en entornos de producción, empiezan a enfrentarse a desafíos relacionados con la calidad, la diversidad, el contexto y la fiabilidad de los datos sintéticos. Estas son cosas que solo los datos reales recopilados por personas pueden proporcionar de forma fiable. La clave es elegir el socio adecuado para los servicios de datos de IA. Un socio sólido en soluciones de datos de IA ofrece entornos controlados, flujos de trabajo personalizados y acceso a colaboradores diversos en todos los perfiles demográficos y a escala global. Nuestros estándares operativos son altos, por lo que recopilamos datos de entrenamiento de LLM que realmente mejoran el rendimiento de los modelos.
Teniendo en cuenta estos factores, muchos equipos están reevaluando cuándo y en qué casos los datos sintéticos son la solución. Las empresas que desarrollan sistemas multimodales, críticos para la seguridad o con matices culturales —desde asistentes de voz y motores de búsqueda hasta visión artificial e IA autónoma— se están dando cuenta de que los datos sintéticos no siempre pueden reproducir de manera fiable los escenarios humanos del mundo real. Estos conjuntos de datos carecen de casos límite, ruido realista, profundidad emocional y perspectivas globales. Los modelos entrenados únicamente con datos sintéticos presentan una mayor probabilidad de alcanzar un estancamiento en el rendimiento, generar alucinaciones o no funcionar correctamente.
Cabe destacar que los datos sintéticos continúan evolucionando. En algunos escenarios, de hecho pueden ser complementarios en el entrenamiento de modelos. La mayoría de las organizaciones pueden necesitar algunos datos sintéticos, pero generalmente se utilizan como complemento de datos de alta calidad recopilados por humanos, obtenidos de forma ética, con diversidad demográfica, riqueza contextual y respaldados por rigurosos procesos de control de calidad.
Consulte nuestra infografía a continuación para conocer cinco razones por las que las empresas eligen datos recopilados por humanos.
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