[NUEVO] De la automatización a la autonomía

Cómo la IA Agéntica está transformando los flujos de trabajo empresariales en 2025

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Desde resúmenes de una página hasta guías prácticas y seminarios web, conoce el detrás de escena para descubrir cómo Uber AI Solutions ofrece etiquetado de datos de alta calidad, pruebas de productos y localización para aplicaciones de IA generativa, IA/ML, LLM, ADAS, mapeo, NLP, AR/VR, visión artificial, robótica y mucho más.

Presentamos las soluciones de Uber AI

Con más de 9 años de experiencia en la gestión de operaciones de etiquetado de datos a gran escala, ofrecemos más de 30 capacidades avanzadas, que incluyen anotación de imágenes y videos, etiquetado de texto, procesamiento de nubes de puntos 3D, segmentación semántica, etiquetado de intenciones, detección de sentimientos, transcripción de documentos, datos sintéticos. seguimiento de objetos y anotación LiDAR.

Nuestro soporte multilingüe abarca más de 100 idiomas, y abarca los dialectos de Europa, Asia, Medio Oriente y América Latina, lo que garantiza una capacitación integral sobre el modelo de IA para diversas aplicaciones globales.

Nuestras soluciones incluyen lo siguiente:

Anotación y etiquetado de datos: Servicios de anotación especializados y precisos para texto, audio, imágenes, video y muchas más tecnologías
Pruebas de productos: Pruebas eficientes de productos con Acuerdos de nivel de servicio (Service Level Agreement, SLA) flexibles, diversos marcos y más de 3000 dispositivos de prueba, todo optimizado para un ciclo de lanzamiento acelerado
Idioma y localización: Experiencia del usuario de clase mundial para todas las personas, en todas partes.

Validación Humana en el Proceso para IA Física

En la carrera por implementar robots, drones y vehículos autónomos, la velocidad es importante, pero la seguridad y la confianza lo son aún más. Un solo objeto mal etiquetado puede provocar fallas costosas o incidentes de seguridad. Por eso, las principales empresas de IA recurren a la validación Human-in-the-Loop (HITL) para asegurar que sus modelos funcionen de manera confiable en entornos no estructurados.

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Etiquetado de datos para la IA generativa: Una guía completa

Esta guía explorará la importancia del etiquetado de datos en la IA generativa, los tipos de datos que deben etiquetarse y cómo el etiquetado preciso puede mejorar las capacidades creativas de los modelos de IA. Ya sea que generes imágenes, texto o código realistas con la IA que creas, comprender cómo etiquetar los datos de manera efectiva es clave para producir resultados de alta calidad.

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Cómo el etiquetado escalable de fusión de sensores 3D impulsa la próxima generación de IA física

Cada robot que navega por una fábrica, cada vehículo autónomo que detecta a una persona, y cada dron que aterriza sobre un objetivo en movimiento depende de una cosa: datos etiquetados de alta calidad. Sin embargo, a medida que la inteligencia artificial física se vuelve más compleja, también lo hace su flujo de datos. Los sistemas robóticos y autónomos deben interpretar entradas de cámaras, lidares, radares, IMUs y sensores GPS, muchas veces en tiempo real. Aquí es donde el etiquetado de fusión de sensores 3D se vuelve fundamental para la misión.

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Si eres un entusiasta de la IA/ML, diriges un equipo centrado en el etiquetado de datos, las pruebas de productos o la localización, o si te interesa asociarte con nosotros, encontrarás el recurso adecuado para ti.