Scale AI

Scale AI actúa como servicio gestionado de anotación de datos para imágenes, vídeo, texto, audio, documentos y LiDAR en una sola plataforma. Subes los datos en bruto, defines la tarea y recibes la salida etiquetada lista para entrenar o ajustar modelos. Esta mezcla importa porque casi ningún proyecto real usa un solo tipo, y repartirlos entre varios proveedores es donde se pierden calidad y plazos.

Con modelos generativos, el Scale Data Engine crea pares complejos de instrucción y respuesta, aplica preferencias humanas a las salidas del modelo y hace pruebas de inyección de instrucciones para encontrar vulnerabilidades. Eso cubre el trabajo posterior al preentrenamiento, donde se define la utilidad y la seguridad del modelo, la parte que muchos equipos subestiman.

El aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana depende de que haya personas puntuando las respuestas del modelo, y Scale AI hace esa clasificación a gran escala con su red de colaboradores. La empresa dice que ha pagado más de 1.000 millones de dólares a colaboradores y ha recogido miles de millones de decisiones humanas. El resultado es la señal de preferencia que empuja al modelo hacia las respuestas que la gente realmente quiere.

Scale AI mide el rendimiento de los modelos, los compara con tareas de nivel experto y los prueba en busca de problemas de seguridad y alineación. La evaluación va aparte del entrenamiento, y los equipos la usan para decidir si un modelo está listo para salir. Para quien lanza un modelo, son las pruebas que respaldan el lanzamiento.

Donovan es una plataforma sin código para crear, probar y desplegar agentes de IA en flujos de trabajo concretos. Funciona en redes clasificadas y aisladas, y está disponible en la nube con autorización DISA IL4 y FedRAMP High. Para las agencias, la clave es desplegar donde las herramientas comerciales normalmente no llegan.

Los proyectos incluyen pasos de revisión, controles de calidad y un registro de quién etiquetó cada cosa. Esto importa en sectores regulados donde alguien tiene que demostrar cómo se construyó un conjunto de datos y por qué es fiable. Scale AI vende esa trazabilidad como parte de la plataforma, en vez de dejarla en manos del cliente.

Scale AI expone una API documentada para que los equipos creen tareas, suban datos y recojan resultados dentro de su propio proceso. Así el etiquetado y la evaluación funcionan como parte de un flujo de machine learning existente, no con cargas manuales. Para los equipos de ingeniería, es la diferencia entre un servicio al que llamas y uno al que tienes que vigilar.