Para los sistemas de Inteligencia Artificial, la calidad del dato lo es todo. Unos malos datos de entrenamiento, incluso en pequeñas proporciones, pueden tener efectos desastrosos en los resultados finales de los modelos. Esto lo saben bien todos los grandes y pequeños desarrolladores, pues el "ruido" en el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático provoca que los modelos sean imprecisos en sus decisiones.

Lograr modelos más precisos, resultados más fiables y tecnologías más responsables únicamente puede surgir de datos bien tratados, limpios y cuidadosamente anotados, además de otras técnicas como el aprendizaje por refuerzo con feedback humano Aprendizaje por refuerzo con Feedback Humano en IA: RLHF en acción.  Pangeanic se consolida como una empresa líder en servicios de Data for IA, ofreciendo soluciones integrales de suministro de datos para entrenar modelos de Inteligencia Artificial que integran tnato tecnología de vanguardia como talento humano altamente cualificado. Nuestro enfoque integral y plataforma propietaria PECAT son claves para proyectos que exigen un tratamiento meticuloso de grandes volúmenes de datos multilingües y multiculturales, y hacerlo además empleando diversas disciplinas para lograr un sofisticado resultado para los nuevos modelos de IA. 

Me gustaría compartir con los lectores uno de los últimos proyectos acometidos por Pangeanic para ilustrar perfectamente este enfoque.

El reto: 2000 horas de audio en bruto y en múltiples idiomas

Un importante cliente internacional confió en Pangeanic para el procesamiento y tratamiento de más de 2.000 horas de grabaciones de audio en múltiples idiomas y formatos (WAV, MP3, FLAC, entre otros). Estas grabaciones abarcaban distintos dominios de uso —lectura de guión (scripted), conversaciones espontáneas y llamadas de call centers— y presentaban importantes desafíos: diferencias de calidad, ruidos de fondo, y metadatos inconsistentes.

En resumen, eran datos sucios, y como bien hemos dicho, un modelo de IA solo es tan bueno y tan amplio como los datos con los que se entrena. Por eso, el primer paso crítico fue el preprocesamiento y segmentación precisa de los audios.

1. Preprocesamiento y segmentación con "time stamps"

El equipo de Pangeanic comenzó segmentando cada archivo de audio conforme a las especificaciones del cliente. Esto incluyó la identificación y marcaje de los tiempos (timestamps) de cada segmento relevante, clasificándolos según idioma, dominio, calidad y otros criterios técnicos. Esta etapa fue fundamental para convertir datos caóticos en material de entrenamiento organizado y listo para ser procesado por los algoritmos del cliente.

2. Ingesta y gestión de los datos de entrenamiento con PECAT

Una vez preprocesados, los datos iniciales fueron incorporados a PECAT, la plataforma de anotación propia de Pangeanic. PECAT —acrónimo de "Platform for Efficient Data Management"— permite gestionar proyectos de anotación complejos en línea, en tiempo real, combinando la supervisión técnica con la intervención de profesionales expertos. La plataforma permite realizar seguimiento detallado, asignar tareas, validar calidad y asegurar que el ciclo de trabajo fluya sin interrupciones.

3. Transcripción humana y enriquecimiento lingüístico

Uno de los puntos clave del proyecto fue la transcripción manual de los audios. Aquí entró en juego el amplio pull de lingüistas y transcriptores especializados con el que cuenta Pangeanic. Gracias a este equipo, se logró una transcripción precisa y coherente, adaptada a cada idioma y variedad dialectal, superando las limitaciones que aún presentan muchos sistemas automáticos.

4. Detección de hablantes y anotación por turnos

Para cada segmento de audio, se procedió a la identificación de hablantes (speaker diarization), indicando los cambios de turno de conversación. Esta tarea es esencial en grabaciones de tipo conversacional o de call center, donde se requiere saber qué parte del contenido corresponde a qué interlocutor.

5. Reconocimiento de entidades (NER)

A continuación, se realizó el etiquetado y anotación de entidades nombradas (NER, por sus siglas en inglés), una tarea clave en el entrenamiento de modelos lingüísticos. Entidades como nombres propios, organizaciones, ubicaciones y fechas fueron correctamente identificadas y marcadas conforme a las directrices del cliente

6. Anonimización de información personal (PII)

En línea con las exigencias de privacidad y cumplimiento normativo, Pangeanic aplicó técnicas de anonimización de datos personales (PII). Esto incluyó tanto el etiquetado como la modificación o enmascaramiento del audio original en los casos necesarios, asegurando que ningún dato sensible quedara expuesto.

7. Enriquecimiento con metadatos

Finalmente, cada archivo fue acompañado de su correspondiente metadata enriquecida, lo que facilita su uso posterior en motores de IA. Toda la información relevante (idioma, dominio, duración, número de hablantes, calidad del audio, etc.) fue recopilada en formatos estandarizados.

Entregable final: JSON y formatos específicos

El resultado fue la entrega de un paquete completo en formato JSON, junto a otros formatos requeridos, con todos los audios procesados, anotados, transcritos, anonimizados y enriquecidos. En tan solo cuatro semanas, Pangeanic fue capaz de cerrar el ciclo de tratamiento de dato y entregarlo listo para su uso como dato de entrenamiento de IA de alta calidad.

Tecnología, plataforma y talento humano: el enfoque integral de Pangeanic

Este proyecto es un ejemplo claro de cómo la combinación de tecnología propia (PECAT), procesos estandarizados y talento humano especializado permite a Pangeanic ofrecer un tratamiento integral del dato. Desde el preprocesamiento hasta la entrega final, cada paso fue supervisado por equipos expertos, con un enfoque "human-in-the-loop" que garantiza calidad, precisión y cumplimiento ético.

En un mundo donde la IA depende más que nunca de datos fiables, limpios y de procedencia ética, Pangeanic reafirma su compromiso como partner tecnológico global, capaz de escalar y adaptar soluciones para proyectos multilingües, multiculturales y multidominio. Porque al final del día, la inteligencia artificial es tan buena como los datos que la alimentan, y nadie entiende esto mejor que Pangeanic.

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