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  • Introducción de la herramienta:
    Datos de entrenamiento, RLHF y evaluación para GenAI y vehículos autónomos.
  • Fecha de inclusión:
    2025-10-21
  • Redes sociales y correo electrónico:
    facebook linkedin email

Información de la herramienta

¿Qué es Scale AI?

Scale AI es una plataforma de datos para inteligencia artificial que ofrece datos de entrenamiento de alta calidad para aplicaciones como conducción autónoma, cartografía, AR/VR y robótica. Con su Scale Data Engine, facilita la preparación de datos, el fine-tuning supervisado y el RLHF para entrenar y alinear modelos. También proporciona evaluación de modelos y aplicaciones para desarrolladores, el sector público y empresas, además de soluciones especializadas como Scale Donovan para Agentic AI y la Scale GenAI Platform para Generative AI de extremo a extremo, acelerando el ciclo de vida de la IA con datos confiables y procesos de validación.

Principales características de Scale AI

  • Scale Data Engine: ingesta, preparación, etiquetado y curación de datos para entrenar modelos de visión, lenguaje y multimodales.
  • Fine-tuning supervisado y RLHF: herramientas y flujos para ajustar y alinear modelos con señales humanas de alta calidad.
  • Evaluación de modelos y aplicaciones: métricas, pruebas y comparativas para validar desempeño antes del despliegue.
  • Soluciones para sectores críticos: datos y pipelines orientados a automoción y sector público, con foco en confiabilidad.
  • Scale Donovan (Agentic AI): soporte para agentes de misión crítica con supervisión y controles operativos.
  • Scale GenAI Platform: plataforma full‑stack para construir, entrenar y operar aplicaciones de Generative AI.
  • Calidad y consistencia: procesos de control y validación que mejoran la precisión del dataset final.
  • Integración y escalabilidad: APIs y flujos que se adaptan a volúmenes grandes y a entornos empresariales.

¿Para quién es Scale AI?

Está diseñada para equipos de desarrollo de modelos, científicos de datos y ML engineers que requieren datos confiables y evaluación rigurosa. Resulta especialmente útil para empresas de automoción (percepción y conducción autónoma), sector público (proyectos de IA confiable), robótica, cartografía y AR/VR, así como organizaciones que construyen aplicaciones de GenAI y Agentic AI y necesitan ciclos de mejora continua basados en datos.

Cómo usar Scale AI

  1. Definir el caso de uso y los requisitos de datos (tipo, calidad, cobertura y métricas objetivo).
  2. Conectar fuentes de datos o solicitar la creación/curación del dataset mediante Scale Data Engine.
  3. Configurar la taxonomía de anotación y las pautas de calidad para la tarea (visión, texto o multimodal).
  4. Ejecutar el pipeline de anotación y validación con controles de calidad y revisión iterativa.
  5. Entrenar o ajustar el modelo con fine-tuning supervisado y RLHF según los objetivos de alineación.
  6. Evaluar el modelo y la aplicación con la suite de evaluación para validar desempeño y seguridad.
  7. Desplegar, monitorizar resultados y cerrar el bucle con nuevas rondas de datos y evaluación.

Casos de uso de Scale AI en la industria

En automoción, se emplea para crear datasets de percepción y escenarios complejos que mejoran la detección y el seguimiento en conducción autónoma. En el sector público, ayuda a preparar datos y evaluar modelos para aplicaciones de misión crítica. En cartografía y geoespacial, impulsa la actualización de mapas con anotaciones precisas. En robótica, habilita la comprensión del entorno y la manipulación. Para GenAI, permite construir asistentes y agentes con RLHF y evaluación continua en contextos empresariales.

Modelo de precios de Scale AI

La información de precios se gestiona directamente con el equipo comercial de Scale AI, de acuerdo con el alcance del proyecto, el volumen de datos y las capacidades requeridas.

Ventajas y desventajas de Scale AI

Ventajas:

  • Datos de entrenamiento de alta calidad con controles de validación.
  • Soporte integrado para fine-tuning supervisado y RLHF.
  • Evaluación de modelos y aplicaciones antes del despliegue.
  • Soluciones enfocadas en automoción y sector público.
  • Plataformas dedicadas para Agentic AI y Generative AI.
  • Escalabilidad e integración mediante APIs y flujos empresariales.

Desventajas:

  • Dependencia de un proveedor externo para la generación y curación de datos.
  • Costes potenciales elevados en proyectos con grandes volúmenes y requisitos complejos.
  • Curva de aprendizaje para definir taxonomías y criterios de evaluación efectivos.
  • Tiempos de entrega condicionados por la complejidad del dataset y los niveles de calidad exigidos.

Preguntas frecuentes sobre Scale AI

  • ¿Qué es Scale Data Engine?

    Es el motor de datos de Scale AI para ingestar, preparar, etiquetar y curar datos de entrenamiento con controles de calidad.

  • ¿Qué diferencia hay entre fine-tuning supervisado y RLHF?

    El fine-tuning supervisado ajusta el modelo con ejemplos etiquetados; el RLHF lo alinea usando retroalimentación humana basada en preferencias.

  • ¿Scale AI ofrece evaluación de modelos de terceros?

    Sí, proporciona evaluación de modelos y aplicaciones para desarrolladores, empresas y organizaciones del sector público.

  • ¿Qué es Scale Donovan?

    Es una solución orientada a Agentic AI para casos de misión crítica con controles y supervisión operativa.

  • ¿Qué incluye la Scale GenAI Platform?

    Una plataforma full‑stack para construir, entrenar y operar aplicaciones de Generative AI con datos y evaluación integrados.

  • ¿Para qué industrias está optimizada?

    Automoción, sector público, cartografía, AR/VR y robótica, además de equipos que desarrollan aplicaciones de GenAI.

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