Consideraciones clave en el desarrollo de soluciones de anotación de datos para modelos de IA
Quiere utilizar inteligencia artificial (IA) en su negocio, pero ¿cómo puede asegurarse de elegir la mejor estrategia para avanzar? En primer lugar, es posible que haya identificado un problema empresarial, una solución basada en IA y un caso de uso para esa solución. Pero el siguiente paso es un poco más complicado. Es posible que esté considerando varias formas en que su empresa obtiene modelos de datos para capacitación. O bien, es posible que ya tenga los datos que necesita, pero esté considerando quién los etiquetará con precisión y qué herramientas utilizará. Si construir una herramienta de etiquetado de datos internamente o comprar una solución directamente a un proveedor es una cuestión complicada. Cada opción tiene pros y contras, y cada empresa debe determinar la mejor decisión para su negocio en función de sus necesidades y recursos únicos. Cuando dude si su empresa debería desarrollar sus propias herramientas de anotación o comprarlas directamente a los proveedores, puede consultar algunos factores clave a los que sus pares prestan atención, incluidos los problemas de crecimiento empresarial, la inversión en I+D y la profesionalidad del equipo.
Problemas comerciales y ejemplos de aplicaciones
¿Su empresa es adecuada para la compra de herramientas de anotación de desarrollo propio o de terceros? Esto depende en parte del problema empresarial que intenta resolver y de la aplicación de la solución. Crearemos algunas preguntas y respuestas para ayudarle a identificar las necesidades únicas de su empresa. Elija la opción que mejor se adapte a su respuesta entre las siguientes afirmaciones. Su elección puede aclarar mejor si su empresa es adecuada para la autoinvestigación o la compra. ¿Qué tipo de datos (y cuántos de ellos) necesita para resolver el problema empresarial elegido? Autoestudio
- No necesitamos grandes cantidades de datos y/o
- Sólo necesitamos un tipo de datos.
Comprar
- Necesitamos muchos datos y/o
- Necesitamos múltiples tipos de datos.
¿Qué datos tienes ya y qué necesitas obtener? Autoestudio
- Ya tenemos la mayoría o todos los datos que necesitamos.
Comprar
- Aún no tenemos ningún dato, o muy pocos datos.
¿Está desarrollando una solución única o espera conocer casos de uso futuros para su solución? Autoestudio
- Queremos construir una solución única.
Comprar
- Esperamos ver soluciones que puedan modificarse para otros escenarios de aplicaciones en el futuro.
¿Su escenario de uso satisface las necesidades únicas de su empresa y negocio? Autoestudio
- Nuestros escenarios de aplicación son exclusivos de nuestra empresa.
Comprar
- Nuestros escenarios de aplicación son genéricos.
Inversión en tiempo e I+D
La cantidad de dinero y tiempo que su empresa pueda y esté dispuesta a invertir en el etiquetado de datos determinará cuál es más adecuado para usted: la autoinvestigación o la compra. Primero, plantéese las siguientes preguntas: ¿ Cuánto estima que le costará desarrollar y mantener su propia solución? Autoestudio
- Entendemos y aceptamos los costos de desarrollo y mantenimiento de nuestras soluciones, incluidos los costos de oportunidad.
Comprar
- Nos preocupamos por el costo potencial de desarrollar nuestras propias soluciones y queremos poder predecir el costo.
¿Cuánto está dispuesta su empresa a invertir en soluciones de desarrollo y mantenimiento propios? Autoestudio
- Estamos dispuestos a invertir mucho tiempo y dinero en este proyecto.
Comprar
- Preferimos optimizar nuestro gasto en este artículo.
¿Cuál es el cronograma de su proyecto? ¿Existen recursos para respaldar este cronograma? Autoestudio
- Contamos con personas, tiempo y un presupuesto sustancial para respaldar los cronogramas de nuestros proyectos.
Comprar
- Necesitamos terminar este proyecto rápidamente y/o
- No estamos seguros de tener los recursos internos para implementar nuestro propio despliegue rápido.
Capacidad de equipo y profesionalismo.
¿Tiene un equipo capacitado para construir e implementar modelos? ¿Hay alguien que pueda mantener y actualizar el modelo a medida que avanza el proyecto? Considere las siguientes preguntas: ¿ Tiene suficientes miembros del equipo para desarrollar y mantener la solución? Autoestudio
- Ya contamos con suficientes miembros del equipo para preparar los datos de capacitación y desarrollar, implementar y mantener nuestros modelos.
Comprar
- Tuvimos que reclutar y capacitar a mucha gente para hacer eso.
¿Los miembros de su equipo tienen experiencia en el dominio de su solución? Autoestudio
- Los miembros de nuestro equipo tienen experiencia en inteligencia artificial, aprendizaje automático, ciencia de datos, adquisición de datos y anotaciones a gran escala.
Comprar
- Los miembros de nuestro equipo no tienen habilidades profesionales en estas áreas, o todavía hay un gran vacío en esta área que debe llenarse.
¿Tiene un equipo de etiquetadores de datos? Si no, ¿cómo se consigue? Autoestudio
- Tenemos una gran cantidad de empleados o tenemos planes de contratar crowdsourcers.
Comprar
- No tenemos muchos anotadores y no sabemos dónde encontrarlos.
¿Tiene la experiencia en gestión de proyectos para gestionar una gran cantidad de trabajadores y gestionar el progreso general del proyecto durante y después de la construcción del modelo? Autoestudio
- Contamos con habilidades profesionales en gestión de proyectos y hemos desarrollado un proceso para la gestión de proyectos.
Comprar
- No teníamos suficiente experiencia en gestión de proyectos y/o no estábamos seguros de cómo gestionar proyectos de IA, especialmente aquellos relacionados con el etiquetado de datos.
Desarrollo propio o más consideraciones para la compra de herramientas de anotación de datos
Además de las preguntas clave anteriores, existen otros factores a evaluar al elegir entre desarrollar la suya propia o comprar una herramienta de anotación de datos:
- Continuidad y confiabilidad: la compra de herramientas le brinda un servicio continuo por parte de un equipo dedicado, mientras que las herramientas de I+D dependen de recursos internos para ejecutar la solución.
- Usabilidad e integraciones: la compra de herramientas le permite aprovechar rápidamente soluciones probadas y fáciles de usar e integraciones existentes, mientras que las herramientas de I+D requieren más tiempo y esfuerzo para lograr lo mismo, pero son más flexibles.
- Alcance y escalabilidad en evolución: la compra de herramientas le ayuda a escalar rápidamente a medida que crecen sus necesidades de datos y los escenarios de aplicaciones, mientras que las herramientas de I+D requieren que establezca una base estable antes de escalar.
- Costo total de propiedad y tiempo de comercialización: la compra de herramientas le permite comenzar a desarrollar soluciones de inmediato mientras obtiene soporte experto y una fuerza laboral colaborativa lista para responder, mientras que la creación de herramientas requiere una inversión inicial significativa y tiempo para la contratación y la capacitación.
- Seguridad: la compra de herramientas le permite aprovechar los protocolos de seguridad y los servicios profesionales específicos proporcionados por terceros, mientras que las herramientas de I+D requieren que usted cree sus propios procesos.
La autoinvestigación o la compra dependen en última instancia de la propia situación de su empresa. Para tener éxito en el futuro, primero tomarse un poco de tiempo y esfuerzo para explorar las preguntas enumeradas aquí le ayudará a comprender mejor las preguntas difíciles que deben plantearse.