¿Qué es el humano en el bucle?
El humano en el bucle (HITL) se refiere a un sistema donde un humano puede dar retroalimentación directa a un modelo de inteligencia artificial (IA). Los humanos pueden interactuar directamente con tales sistemas siempre que el modelo de IA devuelva una predicción con una confianza menor a la ideal.
En actividades complicadas o circunstancias en las que los robots por sí solos no pueden producir los resultados deseados, HITL reconoce la importancia del juicio humano, la toma de decisiones y la supervisión.
Los humanos participan activamente en el proceso de IA antes, durante o después de la operación del sistema automatizado. El objetivo principal es proporcionar retroalimentación, dirección, validación o supervisión para mejorar el rendimiento, la precisión y la fiabilidad de la IA. Algunos asistentes virtuales inteligentes (IVAs) adoptan este concepto para proporcionar resultados más precisos y exactos.
Aplicaciones del humano en el bucle
Muchos campos utilizan HITL si se necesita la confianza de un humano en la toma de decisiones para lograr resultados precisos, fiables y éticos. A continuación se presentan algunas de las aplicaciones de los humanos en el bucle:
- Moderación de contenido. Las redes sociales utilizan frecuentemente técnicas HITL para controlar el material generado por los usuarios. Además de los algoritmos de moderación automatizados, las personas examinan el contenido marcado o reportado para ver si viola los estándares de la comunidad o las políticas de contenido.
- Soporte al cliente y chatbots. Un chatbot puede escalar una discusión a un agente humano para obtener asistencia cuando no puede comprender o responder a la pregunta de un cliente. El agente humano interviene para ofrecer asistencia individual y gestionar problemas difíciles, mejorando la experiencia general.
- Telemedicina y diagnóstico médico. Un experto humano se incluye frecuentemente en la corroboración de diagnósticos, el análisis de resultados y la toma de decisiones de tratamiento sabias. Los sistemas de IA pueden ayudar en el análisis de imágenes médicas o datos de pacientes.
- Vehículos autónomos. En este caso, aunque el sistema de IA del vehículo gestiona la mayoría de las responsabilidades de conducción, un operador o conductor humano está preparado para intervenir cuando el sistema se encuentra con escenarios ambiguos o no reacciona como se espera. La persona supervisa la máquina y toma el control cuando es necesario.
- Detección de fraudes. HITL es útil en los sistemas de detección de fraudes, particularmente para las organizaciones financieras. Los sistemas automatizados pueden marcar transacciones o actividades sospechosas para evitar falsos positivos o negativos. Los humanos luego examinan y validan estas alertas. La experiencia humana es esencial para detectar patrones de fraude complejos.
- Transcripción y traducción de idiomas. Las empresas de traducción de idiomas utilizan frecuentemente sistemas de humano en el bucle para aumentar la precisión de la traducción. Los traductores humanos examinan y corrigen las traducciones originales producidas por los sistemas de IA para garantizar la precisión. Los sistemas automáticos realizan las transcripciones iniciales en los servicios de transcripción, y los revisores y editores humanos las verifican para asegurar su precisión.
Beneficios del humano en el bucle
El núcleo de las operaciones comerciales actuales es la IA y los modelos de aprendizaje automático (ML). Las empresas los utilizan como instrumentos para aumentar los ingresos, las ganancias y la eficiencia. De esta manera, la principal ventaja comercial de los algoritmos de ML hace que el modelo de aprendizaje automático HITL sea un tema significativo.
- Etiquetado de datos. El aprendizaje automático con HITL se beneficia enormemente del etiquetado de datos, ya que aumenta la eficiencia operativa de los modelos de IA/ML. El etiquetado de datos utiliza la contribución humana que mejora el algoritmo.
- Resultados de alta calidad. La eficacia de los modelos de IA/ML está estrechamente correlacionada con la calidad de los datos. Datos más precisos producen predicciones más precisas.
- Retroalimentación constante. A pesar del procedimiento de etiquetado de datos, la retroalimentación continua sobre la producción de HITL mejora la precisión de los modelos de ML y garantiza la alta calidad de la producción de HITL.
- Precisión. A diferencia de la IA, el cerebro humano funciona razonablemente bien cuando los datos son incompletos o están sesgados. Por ejemplo, una persona puede decir si algo es un gato o no solo mirando su cola. Como resultado, la intervención humana se convierte en un componente crucial de HITL que aumenta la precisión en caso de datos incompletos.
Mejores prácticas para implementar el humano en el bucle
Las empresas pueden combinar las fortalezas de los humanos y las máquinas para lograr una precisión y eficiencia sin precedentes. Es esencial encontrar el equilibrio perfecto entre el trabajo humano y el de las máquinas para maximizar el rendimiento y la producción. A continuación se presentan algunos puntos que las empresas deben tener en cuenta al implementar el humano en el bucle:
- Determinar el procedimiento correcto. Busque trabajos repetitivos y basados en reglas que puedan automatizarse fácilmente con automatización de procesos robóticos (RPA). Piense en las tareas que requieren juicio y toma de decisiones humanas e investigue seriamente los procedimientos que ya están subcontratados.
- Resumir los roles del humano en el bucle. Defina las funciones y obligaciones tanto para las personas como para las máquinas y determine qué trabajos se automatizarán y cuáles necesitarán intervención humana. RPA puede manejar fácilmente la validación y extracción de datos, pero los humanos son la mejor opción para el pensamiento crítico o la toma de decisiones estratégicas.
- Educar a los miembros del personal. Capacite a los miembros del personal para usar RPA e IA si los usuarios desean que el proceso de humano en el bucle permanezca interno. Asegúrese de que conozcan el procedimiento automatizado y cómo gestionar las excepciones.
- Sistema de retroalimentación. Cree un bucle de retroalimentación que involucre a personas y máquinas. Esto facilita la verificación de que tanto los procesos automatizados como la toma de decisiones humanas están funcionando correctamente.
- Seguimiento del progreso. Revise regularmente el rendimiento del proceso automatizado. Esto permite la detección y corrección temprana de cualquier problema potencial.
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Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
