La iniciativa, en marcha solo en Estados Unidos y, desde hace un mes, en la India, consiste en que los conductores que trabajan para la compañía realicen en su tiempo libre tareas digitales “como grabarse hablando, enviar documentos escritos en diferentes idiomas y subir imágenes” con el fin último de colaborar en el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial.
Tras su entrada en el ámbito del etiquetado de datos el año pasado con el lanzamiento de una nueva división, Scaled Solutions, Uber presentó este jueves un proyecto piloto en el mercado estadounidense en el que sus conductores, al igual que sus homólogos de la India, anotarán datos para su uso en el entrenamiento de la inteligencia artificial.
Megha Yethadka, directora global de la división, ahora rebautizada como Uber AI Solutions, dijo que el programa piloto en la India, lanzado el mes pasado, permite a los conductores de 12 ciudades indias utilizar su tiempo de inactividad para completar tareas digitales, que abarcan desde la clasificación de imágenes y el análisis de textos hasta la transcripción de audio y la digitalización de recibos.
La medida llega después del anuncio realizado el pasado junio de expandir la plataforma de IA de Uber, que la empresa describió como un conjunto de ofertas que incluyen “soluciones personalizadas para crear modelos y agentes de IA más inteligentes, redes globales de tareas digitales y herramientas para ayudar a las empresas a crear y probar modelos de IA de forma más eficiente”. Según un comunicado, Uber AI Solutions “ofrece las herramientas y los datos necesarios para ayudar a entrenar a agentes de IA inteligentes, incluyendo flujos de tareas realistas, anotaciones de alta calidad, simulaciones y soporte multilingüe, lo que ayuda a los agentes de IA a comprender y navegar por los procesos empresariales del mundo real”.
El programa piloto estadounidense, anunciado en un evento (Only on Uber) de la organización, contará, según el blog de la empresa, con “un grupo selecto de conductores y mensajeros que realizarán tareas digitales, como grabarse hablando en el idioma con el que se sientan más cómodos, enviar documentos escritos en diferentes idiomas y subir imágenes”.
Shashi Bellamkonda, director principal de investigación de Info-Tech Research Group, describe el anuncio como “una medida inteligente y estratégica de Uber”. Según él, la empresa ya cuenta con “una amplia audiencia global de conductores y repartidores. Es de suponer que dispondrán de algo de tiempo libre entre un viaje y otro para interactuar y realizar pequeñas tareas digitales que ayuden a entrenar los modelos de IA”.
“Uber es, ante todo, una empresa de datos y logística, y esta medida aprovecha esas fortalezas de una manera que podría generar datos de entrenamiento valiosos y diversos”, observa. “Esto me recuerda cómo CAPTCHA/reCAPTCHA sigue utilizándose para entrenar modelos de IA. Uber ahorra dinero al hacerlo ‘internamente’ y también podría ofrecer los datos recabados de alguna forma a otras empresas”.
Señaló que la medida también “introduce un nuevo actor en el mercado del etiquetado de datos con intervención humana, que ha estado dominado por unos pocos proveedores especializados. Con la escala y el alcance de Uber, podría aumentar la competencia y aportar más flexibilidad y presión sobre los precios a un mercado que sigue siendo demasiado costoso y que requiere muchos recursos para muchas organizaciones. También muestra cómo la preparación y el etiquetado de datos se están convirtiendo en productos básicos, y por qué los directores de informática deberían empezar a considerar estas funciones como categorías de adquisición estratégicas en lugar de simples tareas técnicas especializadas”.
Los directores de TI, según Bellamkonda, también “luchan por alinear sus inversiones en IA con un valor empresarial claro. Hay dos lecciones que aprender aquí. En primer lugar, explorar si los datos propios de las operaciones diarias podrían utilizarse en una iniciativa de etiquetado de datos propia, aunque solo sea para casos de uso limitados”. La segunda lección, según él, es que “la anotación de datos de Uber podría ofrecer una nueva oportunidad y ayudar a los CIO que desean un conjunto de datos globalmente diverso. Cuando esté disponible, podría valer la pena evaluar el ahorro potencial de costes que supone el uso de este nuevo conjunto de datos y llevar a cabo un pequeño programa piloto para compararlo con los proveedores existentes”.
