Etiquetado y QA de Datos en Español (IA)
⏱ Velocidad: Muy Rápida (2–4 semanas)
🧩 Esfuerzo: Mecánico + Analítico
🌐 Entorno: 100% Online
🛡 Antiestafa: 1/10
Qué es
Anotas, clasificas y haces control de calidad de datasets en español: transcripciones, intents de soporte, moderación de contenido y validación de etiquetas. Entregas CSV con criterios documentados, doble pase y tasa de acuerdo.
Ejemplo real, táctil
Startup con 10k chats de soporte quiere entrenar un bot. Defines taxonomía de intents, etiquetas por doble pase, matriz de confusión y reporte de consistencia. Suben precisión tras limpiar y re‑anotar 15% de casos dudosos.
Checklist mínimo para empezar
- Brief y esquema de anotación (definiciones y ejemplos límite).
- Piloto de 100 casos y ajuste de criterios.
- Proceso de QA: doble etiquetado + árbitro para desacuerdos.
- Reporte: precisión, acuerdo inter‑anotador y errores comunes.
- Seguridad: NDA, control de acceso y anonimización cuando aplique.
Señales rojas a evitar
- Datasets sin origen claro o con PII sin consentimiento.
- Scraping de contenidos privados o de pago.
- Prometer “exactitud perfecta” sin QA y métricas.
Herramientas sugeridas
- Herramientas de anotación (Label Studio, Prodigy o equivalente)
- Hojas de cálculo y guías de estilo/taxonomía
- Gestión de acceso y NDAs
Modelo de cobro
- Por lote de ejemplos (con QA incluido)
- Por hora (para auditoría/validación)
- Retenedor por mantenimiento de taxonomía
KPI mínimos
- Acuerdo inter‑anotador (IAA)
- Precisión/recall en piloto
- Tasa de revisión por desacuerdo