Si has estado atento al mundo de la IA, probablemente hayas visto el nombre de Scale AI aparecer junto a gigantes como Meta, OpenAI e incluso el ejército de EE. UU.. Cuando Meta invierte unos impresionantes $14.3 mil millones, sabes que algo grande está sucediendo. Pero, ¿qué hace realmente una empresa que habla de "etiquetado de datos" y "RLHF"? ¿Y por qué vale tanto?
Desglosaremos qué es Scale AI, por qué es tan importante para construir la IA más poderosa del mundo y entenderemos la diferencia entre construir una IA desde cero y usar una para resolver tus problemas empresariales ahora mismo.
Entonces, ¿qué es realmente Scale AI?
Para ponerlo de manera simple, Scale AI es una empresa de infraestructura de datos. Piensa en ello así: si un modelo de lenguaje grande (LLM) es un motor de auto de carreras de alto rendimiento, Scale AI proporciona el combustible súper premium, perfectamente refinado que necesita para funcionar. La empresa ha construido una plataforma masiva y un equipo global para producir enormes cantidades de datos de alta calidad, verificados por humanos, que se utilizan para entrenar, ajustar y probar sistemas de IA.
Sin estos datos de "verdad fundamental", incluso la IA más inteligente no podría entender el mundo, seguir instrucciones o darte una respuesta útil. El trabajo de Scale AI es proporcionar esta capa fundamental, para que los desarrolladores de IA puedan construir modelos mejores y más confiables sin el dolor de cabeza.
Desglosando la jerga de Scale AI: RLHF, etiquetado de datos y ajuste fino
Para realmente entender por qué Scale AI es tan importante, ayuda a comprender algunos términos que utilizan.
- Etiquetado de Datos: Este es solo un término elegante para que los humanos etiqueten manualmente datos en bruto para que una IA pueda entenderlos. Esto podría ser alguien dibujando cuadros alrededor de autos en fotos para enseñar a un auto autónomo, transcribiendo archivos de audio o clasificando texto según si suena feliz o enojado.
-
RLHF (Aprendizaje por Refuerzo a partir de Retroalimentación Humana): Esta es una técnica para enseñar a una IA a comportarse más como un humano. Personas reales revisan y clasifican diferentes respuestas que la IA da a un estímulo, "recompensándola" por las respuestas que son más útiles y precisas. Este ciclo de retroalimentación es una gran parte de por qué modelos como ChatGPT mejoraron tanto, tan rápido.
-
Ajuste Fino: Esto significa tomar un modelo de IA grande y de propósito general y entrenarlo un poco más en un conjunto de datos más pequeño y específico. Esto le ayuda a volverse realmente bueno en un trabajo particular, como analizar escaneos médicos o manejar chats de soporte al cliente.
Por qué Scale AI es la potencia detrás de escena
Scale AI se ha convertido en el socio preferido para cualquiera que trabaje en el límite de la inteligencia artificial. Su capacidad para entregar datos de primera calidad a gran escala les da un lugar bastante único y poderoso en la industria.
La asociación de Scale AI con Meta y la carrera por la superinteligencia
La mayor noticia para Scale AI últimamente ha sido su gran acuerdo con Meta. La inversión de $14.3 mil millones de Meta por una participación del 49% no fue solo tirar dinero; fue un movimiento calculado para asegurar una pieza vital del rompecabezas de la IA. Para hacer que sus modelos Llama sean una verdadera amenaza para la serie GPT de OpenAI, Meta necesita los mejores datos de entrenamiento que pueda obtener, y este acuerdo asegura que los tenga.
Además de eso, el fundador de Scale AI, Alexandr Wang, ahora está dirigiendo un nuevo laboratorio de superinteligencia en Meta. Esto muestra cuán profunda es la asociación, ya que se unen para empujar los límites de lo que la IA puede hacer.
[Este video de CNBC desglosa la significativa inversión de Meta en Scale AI y lo que significa para el futuro del desarrollo de IA.]
Cómo Scale AI está alimentando a gobiernos e industrias importantes
No es solo la gran tecnología. Scale AI trabaja estrechamente con el Departamento de Defensa de EE. UU., el Ejército y la Fuerza Aérea, ayudándolos a desarrollar IA para la seguridad nacional. También suministran datos a grandes actores de la industria automotriz, como General Motors y Toyota, para entrenar los modelos increíblemente complejos necesarios para los autos autónomos. Esto no es trivial; es un trabajo de alta importancia y misión crítica.
Asegurando la calidad de los datos
Hay un viejo dicho en tecnología: "basura entra, basura sale." Nunca ha sido más cierto que con la IA. Un modelo de IA es tan bueno como los datos con los que se entrena. La razón por la que Scale AI existe es para asegurarse de que esos datos no solo sean grandes, sino también precisos, consistentes y relevantes. Esto los convierte en un "hacedor de reyes" para cualquier empresa que se tome en serio la construcción de una IA de clase mundial.
La gran pregunta: ¿Debería tu empresa usar Scale AI?
Bien, sabemos que Scale AI es una bestia. Pero, ¿eso significa que es la herramienta adecuada para tu empresa? Aquí es donde nos encontramos con el clásico debate de "construir vs. comprar". Usar un servicio como Scale AI es el camino definitivo de "construir", estás creando un nuevo modelo de IA fundamental desde cero. Para casi todas las empresas, esto es totalmente innecesario y simplemente no es práctico.
El costo real de construir un modelo de IA personalizado con Scale AI
Decidir "construir" tu propia IA con un proveedor como Scale AI cuesta mucho más que solo las tarifas de la plataforma. Seamos realistas sobre lo que se necesita.
-
El Dinero: Estás viendo un proyecto de varios millones de dólares, fácil. Este es el tipo de presupuesto que tiene Meta, no lo que una empresa típica tiene a mano para mejorar su soporte al cliente.
-
El Tiempo y las Personas: Un proyecto tan grande necesita un equipo interno a tiempo completo de ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos muy costosos. Si miras su bolsa de trabajo, Scale AI contrata doctores para ayudar a sus clientes, lo que te dice el nivel de inteligencia que necesitas de tu lado. Estás viendo un cronograma medido en meses, si no años.
-
La Herramienta Incorrecta para el Trabajo: Scale AI es para hacer modelos completamente nuevos. La mayoría de las empresas no necesitan construir el próximo GPT-4. Necesitan usar la increíble IA que ya existe para resolver un problema específico, como pasar más rápido por los tickets de soporte o hacer la vida de tus agentes de soporte más fácil.
Cuándo tiene sentido construir con Scale AI (y para quién)
-
Buen ajuste para Scale AI: Eres un gigante tecnológico global, un gobierno construyendo su propia IA, o una empresa automotriz creando un modelo de percepción único para autos autónomos.
-
Mal ajuste para Scale AI: Eres un Jefe de Soporte en una empresa de comercio electrónico, SaaS o tecnológica. Tu objetivo es reducir los tiempos de resolución, responder preguntas repetitivas automáticamente y liberar a tu equipo para que se concentre en lo complicado.
Consejo Profesional: Para la mayoría de las empresas, el objetivo no es inventar una nueva IA. Es usar una IA poderosa y existente para resolver un problema empresarial real y ver un retorno de tu inversión rápidamente.
La alternativa práctica a Scale AI: IA que funciona desde el primer momento
En lugar de ese largo y costoso camino de "construir", la mayoría de las empresas obtendrán mucho más por su dinero simplemente "integrando" una solución de IA. Esto significa usar una plataforma de IA especializada construida para un propósito específico, como servicio al cliente o ayuda interna de TI. Estas herramientas están construidas sobre esos poderosos modelos fundamentales pero están diseñadas para resolver problemas del mundo real desde el primer día.
Esto es exactamente donde una solución como eesel AI entra en escena. Es lo que se conoce como una IA de capa de aplicación, y está construida para un impacto inmediato.
- Ponte en marcha en minutos, no en meses: eesel AI es completamente autoservicio, con integraciones de un solo clic para mesas de ayuda como Zendesk, Freshdesk e Intercom. Puedes ponerlo en funcionamiento tú mismo, sin tener que pasar por un montón de llamadas de ventas o demostraciones.
-
Usa el conocimiento que ya tienes: Olvídate de crear un nuevo conjunto de datos masivo. eesel AI se conecta al conocimiento que ya tienes. Aprende de tus tickets de soporte pasados, artículos de ayuda y documentos internos en lugares como Confluence o Google Docs para dar respuestas que son específicas para tu negocio desde el principio.
-
Puedes probarlo sin riesgo: Con un modo de simulación poderoso, eesel AI puede mostrarte cómo habría manejado miles de tus tickets pasados. Esto te da una imagen clara de cuán bien funcionará y cuánto puede automatizar antes de que lo muestres a un cliente.
| Característica | Construir con Scale AI | Integrar con eesel AI |
|---|---|---|
| Tiempo para Valor | Meses o Años | Minutos a Horas |
| Equipo Requerido | PhDs, Ingenieros de ML, Científicos de Datos | Tu equipo de soporte/IT existente |
| Costo Inicial | Millones de dólares | Comienza en $239/mes |
| Fuente de Conocimiento | Requiere conjuntos de datos etiquetados masivos y nuevos | Se conecta a tus documentos & tickets existentes |
| Objetivo Principal | Crear un nuevo modelo de IA fundamental | Resolver un problema empresarial específico (por ejemplo, soporte) |
Elegir entre el camino de Scale AI y una alternativa práctica
Entonces, tienes dos caminos principales que puedes tomar con la IA. El primero, la ruta de Scale AI, se trata de crear modelos masivos y revolucionarios. Es un viaje emocionante, costoso y complicado que realmente solo es para las organizaciones más grandes y técnicamente capacitadas del planeta.
El segundo camino es mucho más práctico. Se trata de usar plataformas de IA de capa de aplicación para resolver tus problemas hoy. Para cualquiera que lidere un equipo de soporte al cliente, IT o operaciones, este es el camino que ofrece resultados reales, reduciendo costos, haciendo que tu equipo sea más eficiente y manteniendo a los clientes felices, sin necesitar un equipo de investigadores de IA. Al final del día, tienes que preguntarte: ¿estás tratando de construir el motor, o estás listo para subirte y conducir el auto?
¿Listo para poner la IA a trabajar?
Si estás buscando una solución de IA práctica y poderosa que funcione con las herramientas que ya usas, mira cómo eesel AI puede transformar tu soporte. Puedes comenzar en minutos con eesel AI y desplegar un agente de IA que aprende de tu propio negocio. ¿Ves cómo eesel AI puede ayudar a tu equipo a hacer su trabajo? Comienza una prueba gratuita o reserva una demostración hoy mismo.
Preguntas frecuentes
Para la mayoría de los negocios de comercio electrónico, sí. Scale AI está diseñado para crear nuevos modelos de IA desde cero, lo cual es un esfuerzo de varios millones de dólares. Una solución práctica que se integre con tu mesa de ayuda y base de conocimiento existentes proporcionará un retorno de inversión mucho más rápido y asequible.
La principal diferencia es "construir vs. integrar." Usar Scale AI es como construir un motor de coche desde materias primas, requiriendo un equipo de ingenieros y años de trabajo. Una solución lista para usar es como alquilar un coche completamente construido diseñado para un propósito específico, como el soporte al cliente, que puedes empezar a usar de inmediato.
Incluso para un gigante como Meta, preparar datos de entrenamiento de alta calidad es una tarea monumental que requiere infraestructura especializada y una fuerza laboral masiva y gestionada. Asociarse con Scale AI les permite acceder a esta experiencia a una escala increíble, acelerando el desarrollo de sus modelos sin tener que construir toda esa operación internamente.
Eso es correcto para la mayoría de las empresas. Si tu objetivo es resolver un problema específico como automatizar el soporte al cliente, no necesitas construir un nuevo modelo. Te conviene más utilizar herramientas de IA a nivel de aplicación que usen modelos existentes poderosos para ofrecer resultados inmediatos sin la complejidad de construir desde cero.
Los mayores desafíos más allá del presupuesto son el tiempo y el talento. Un proyecto que use Scale AI requiere un equipo interno dedicado de ingenieros de IA/ML y científicos de datos, que son costosos y difíciles de encontrar. El tiempo para ver un retorno de tu inversión a menudo se mide en meses o incluso años, no en días.
Datos de alta calidad y etiquetados con precisión son la base de una IA confiable. Aseguran que el modelo aprenda los patrones correctos y entienda las instrucciones adecuadamente, lo que le ayuda a evitar generar respuestas incorrectas o sesgadas. Mejores datos se traducen directamente en una IA más precisa, útil y confiable.
