Mayor precisión del modelo
Los conjuntos de datos etiquetados con precisión ayudan a los modelos a reconocer patrones de forma fiable en tareas como el reconocimiento de imágenes, el análisis de sentimiento o la conversión de voz a texto.
Anotación de datos · Datos de entrenamiento para IA
Servicios de anotación de datos para IA con datos de entrenamiento fiables
Un modelo es tan preciso como los datos de los que aprende. Etiquetamos imágenes, vídeo, texto, audio y nubes de puntos 3D según las especificaciones de su modelo, combinamos herramientas asistidas por IA con revisión humana y control de calidad, y entregamos conjuntos de datos que se incorporan directamente a su pipeline de machine learning.
- Datos de imagen, texto, audio y 3D etiquetados con precisión
- Etiquetado asistido por IA con revisión humana
- Anotación diseñada en torno a su modelo
- El 57% de nuestro equipo tiene un doctorado
- Empresa alemana que trabaja conforme al RGPD
Hablemos de su proyecto
5,0 18 reseñas en Clutch Ganador de los Go Global Awards
Confían en nosotros grandes empresas, scale-ups y entidades sin ánimo de lucro
Lo que usted gana
Por qué la calidad de la anotación decide la calidad del modelo
Unas etiquetas deficientes producen resultados inexactos. Tratamos la anotación como parte del desarrollo del modelo, no como una tarea aparte.
Coherencia a gran escala
Las herramientas asistidas por IA, la experiencia humana y el control de calidad mantienen las etiquetas precisas y coherentes, incluso en grandes conjuntos de datos.
Etiquetas pensadas para su caso de uso
Desde la clasificación de imágenes hasta el reconocimiento de entidades nombradas y la anotación de fotogramas de vídeo, el esquema de etiquetado se ajusta a los requisitos de su modelo.
Lo que entregamos
Nuestras capacidades de anotación de datos
Anotación para todos los tipos de datos principales, con el control de calidad que la respalda.
- 01
Anotación de imágenes para visión artificial
Cuadros delimitadores, polígonos, puntos clave y segmentación semántica a nivel de píxel para la detección de objetos y el reconocimiento de imágenes.
- 02
Anotación de vídeo para seguimiento de objetos
Anotación fotograma a fotograma que enseña a los modelos a seguir objetos, acciones y patrones de comportamiento.
- 03
Anotación de texto para PLN
Reconocimiento de entidades nombradas, análisis de sentimiento, clasificación de intenciones y categorización de textos para búsqueda, chatbots y analítica.
- 04
Anotación de audio y voz
Transcripción fonética y específica de cada idioma, identificación de hablantes, detección de emociones y clasificación de ruido para el reconocimiento de voz.
- 05
Etiquetado de nubes de puntos 3D y LiDAR
Anotación estructurada de datos LiDAR y de sensores 3D para sistemas autónomos, drones y modelos geoespaciales.
- 06
Anotación multiclase y multietiqueta
Esquemas de etiquetado complejos para modelos que necesitan varias categorías por elemento.
- 07
Control de calidad y verificación de datos
Controles en varias capas: validación con IA, revisión humana y comprobaciones automáticas de coherencia.
- 08
Pipelines de anotación a medida
Flujos de trabajo y directrices de anotación diseñados en torno a su modelo, su sector y su pipeline de desarrollo.
- 09
Anotación consciente de los sesgos
Procesos de anotación diseñados para reducir los sesgos y favorecer un entrenamiento justo de los modelos.
- 10
Infraestructura de anotación escalable
Plataformas de anotación en la nube y herramientas de automatización para proyectos de entrenamiento de gran volumen.
Tecnologías con las que trabajamos
- PyTorch
- TensorFlow
- PySpark
- Hadoop
¿No está seguro de cuál necesita? Descríbanos el problema y le recomendaremos el enfoque.
Hablemos de su proyectoCasos de éxito
Todos los casos de éxitoResultados que hemos logrado para nuestros clientes
Salud · Visión artificial, Deep learning, Detección de objetos
Detección y conteo de pastillas para un proveedor de tecnología sanitaria
99,9 %de precisión, recall y F1 en todas las predicciones
Un sistema de visión artificial que identifica, clasifica y cuenta pastillas farmacéuticas por su National Drug Code (NDC) a partir de fotografías y sustituye un conteo manual propenso a errores.
Leer el caso de éxito
Detección de residuos con drones y planificación de su recogida
25x más rápida la detección de residuos, con la mitad de costes totales
Un sistema de visión artificial que detecta residuos en imágenes de drones a lo largo de unos mil kilómetros cuadrados de costa, con una aplicación SIG para planificar y seguir la recogida.
Detección y mapeo de grafitis en tiempo real para un municipio
Tiempo real detección de grafitis con ubicación GPS
Un sistema de deep learning que detecta y localiza grafitis en toda la ciudad en tiempo real, para que los equipos de limpieza puedan encontrarlos, priorizarlos y eliminarlos más rápido.
Estimación del volumen de grasa y músculo ocular a partir de resonancias magnéticas
Automatizada segmentación de grasa y músculo en cada corte de resonancia
Un modelo de deep learning para un centro de oftalmología que segmenta el tejido graso y muscular en resonancias magnéticas de órbita, estima su volumen y permite comparaciones de antes y después.
Extracción automatizada de información de facturas
25x más rápido el procesamiento de facturas
Un servicio web que extrae datos de distintos tipos de facturas, automatiza la introducción de datos para un distribuidor multinacional de equipos y ahorra 850 horas-hombre al mes.
Por qué AI Superior
IA con rigor científico, entregada como un producto
Muchos proveedores pueden construir una demo. Lo difícil es que la IA funcione de forma fiable con datos reales, dentro de procesos de negocio reales, y para eso hace falta otro tipo de equipo.
01
Un equipo de investigadores
AI Superior fue fundada en 2019 por investigadores en IA con artículos publicados y patentes, y todo el equipo trabaja con ese mismo rigor científico.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Pensado para llegar a producción
Cada proyecto avanza por etapas, con una decisión de continuar o no en cada hito, para acotar el riesgo: el presupuesto solo va a enfoques que ya han funcionado con sus datos.
4× nuestra tasa de éxito en pruebas de concepto frente a la media del mercado
03
Un equipo completo desde el primer día
Un mismo equipo diseña la estrategia, los modelos y el software, así que nada se pierde en traspasos entre proveedores.
- Producto AI product owner, analista de negocio, jefe de proyecto
- Datos Científicos de datos, ingenieros de ML, analista de BI
- Desarrollo Ingenieros de software, QA, DevOps
04
Sus datos, siempre bajo control
Cuando los datos no deben salir de su organización, trabajamos con modelos privados y autoalojados en lugar de servicios de IA de terceros.
- RGPD, empresa alemana
- LLM autoalojados
- Métodos transparentes
Nuestro equipo
Los expertos detrás de su proyecto
Su proyecto lo dirigen científicos de datos e ingenieros sénior con trayectoria investigadora, con el apoyo de nuestros equipos de producto y desarrollo.
-
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Doctor en Informática. Reconocido por la IEEE GRSS Society, ganador del Global AI Hackathon 2017 y entre los 500 mejores científicos de datos de Kaggle (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Doctor en Machine Learning, científico de datos desde 2013. Publicaciones, patentes y más de 30 casos de uso de IA implementados; varios premios del IEEE.
Opiniones de clientes
5,0 Valorados con 5,0 por nuestros clientes
18 reseñas verificadas en Clutch
“Cumplieron con éxito cada uno de los componentes del proyecto y superaron nuestras expectativas.”
Desarrolló un modelo de IA que analiza los tejados de inmuebles residenciales y comerciales, incluida la recogida y el etiquetado de datos. Todos los entregables clave se completaron a tiempo.
“AI Superior atendió todas nuestras necesidades con mucho cuidado y las tuvo en cuenta en el proyecto.”
Desarrolló modelos de IA y un panel de control para un programa piloto que detecta residuos en imágenes de drones.
“AI Superior demostró un firme compromiso con ofrecernos soluciones de alta calidad.”
Mejora y mantiene la infraestructura de datos de una empresa de soluciones de crédito: pipelines de datos, modelos de ML e informes a medida.
Cómo trabajamos
Un proyecto de IA, etapa por etapa
Cada etapa termina con un resultado que usted puede comprobar, y solo decide sobre la siguiente después de ver funcionar la anterior. El alcance y el presupuesto siguen bajo su control.
- Estimación antes del compromisoConoce el alcance y los resultados esperados antes de que empiece el desarrollo.
- Decisión tras cada etapaCada etapa termina con un resultado verificable y una decisión sobre el siguiente paso.
- Riesgos comunicados abiertamenteLe informamos de riesgos y oportunidades en cuanto el análisis los detecta.
- Decisión de continuar o no
Descubrimiento
Analizamos con su equipo el problema de negocio y decidimos hacia dónde debe ir la solución.
Usted obtiene: Alcance, enfoque y una estimación general del esfuerzo y de los resultados esperados
- Decisión de continuar o no
Datos y viabilidad
Conocemos a su equipo y sus datos, y comprobamos si la IA es la herramienta adecuada para este problema.
Usted obtiene: Una evaluación de los datos y un veredicto claro de viabilidad antes de empezar el desarrollo
- Decisión de continuar o no
Prueba de concepto / MVP
Empezamos en pequeño, con los datos ya disponibles, para probar la solución en la práctica.
Usted obtiene: Resultados medidos con sus propios datos y una base para la decisión de inversión
- Decisión de continuar o no
Integración y escalado
Integramos la solución en sus sistemas existentes, afinamos los modelos y los ajustamos cuando es necesario.
Usted obtiene: Una solución que funciona dentro de sus procesos, compatible con sus datos y sistemas
-
Evaluación
Revisamos los resultados con usted y nos aseguramos de que se interpretan correctamente.
Usted obtiene: Qué ha aportado la solución y dónde conviene mejorar después
Casos de uso por sector
Anotación de datos en todos los sectores
Ejemplos de los conjuntos de datos etiquetados que preparamos para modelos de cada sector.
Seguros
Datos etiquetados para la detección de fraude, la automatización de siniestros y la evaluación de riesgos.
- Documentos anotados para la tramitación de siniestros
- Conjuntos de datos de fraude y riesgo
- Clasificación de documentos de pólizas y reconocimiento de entidades
Finanzas
Anotación precisa para la detección de fraude, el análisis de inversiones y la elaboración de perfiles de clientes.
- Datos de transacciones etiquetados para la detección de anomalías
- Estados financieros anotados
- Procesamiento de documentos de cumplimiento
Farmacéutica
Conjuntos de datos médicos etiquetados para el descubrimiento de fármacos y el seguimiento de pacientes.
- Historias clínicas anotadas
- Datos de ensayos clínicos etiquetados
- Conjuntos de datos de entrenamiento para diagnóstico
Construcción
Datos etiquetados para la seguridad en obra, el mantenimiento predictivo y la planificación.
- Imágenes de drones etiquetadas para la supervisión de obras
- Documentos de seguridad y cumplimiento anotados
- Datos de riesgo para el mantenimiento predictivo
Inmobiliario
Datos anotados para la valoración, la búsqueda y el procesamiento de documentos.
- Anuncios anotados para modelos de precios
- Documentos jurídicos etiquetados para el análisis de contratos
- Etiquetado de imágenes de características de inmuebles
Petróleo y gas
Datos geoespaciales y de sensores anotados para la exploración y las operaciones.
- Imágenes sísmicas anotadas
- Registros de mantenimiento etiquetados
- Anotación de informes de seguridad
Medios
Anotación para la moderación de contenidos, el sentimiento y las recomendaciones.
- Datos de vídeo e imagen etiquetados para moderación
- Datos de sentimiento para el seguimiento de tendencias
- Datos de entrenamiento para recomendaciones
Sector público
Datos etiquetados para la automatización documental y los servicios a la ciudadanía.
- Registros públicos etiquetados
- Conjuntos de datos de investigación de políticas y sentimiento
- Datos de consultas ciudadanas para chatbots
Startups tecnológicas
Datos de entrenamiento para la automatización del soporte, la analítica y la personalización.
- Conjuntos de datos para entrenar chatbots
- Datos anotados de comportamiento de clientes
- Datos de categorización de contenidos
Sector espacial
Anotación para imágenes de satélite y detección de anomalías.
- Imágenes de satélite etiquetadas para análisis geoespacial
- Conjuntos de datos para la detección de anomalías
ONG y entidades sin ánimo de lucro
Datos anotados para la evaluación de impacto y la relación con donantes.
- Datos de encuestas anotados para medir el impacto
- Registros de donaciones etiquetados
Premios y reconocimientos
Entre las principales empresas de IA
Reconocidos por premios empresariales internacionales y por plataformas B2B independientes que clasifican a las empresas según reseñas verificadas de clientes.
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Empresa líder en inteligencia artificial Alemania 2026 · Clutch -
Empresa líder en machine learning Alemania 2026 · Clutch -
Empresa líder en visión artificial Alemania 2026 · Clutch -
Empresa líder en IA generativa Alemania 2026 · Clutch -
Ganador de los Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Mejor proveedor de servicios de ciencia de datos e IA, Europa 2021 · German Business Awards -
Empresa líder en inteligencia artificial 2023 · Clutch -
Empresa líder en machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Otoño de 2023 · Clutch -
Clutch Global Otoño de 2023 · Clutch -
Empresa líder en BI y big data Alemania 2023 · Clutch -
Empresa líder en servicios de TI Alemania 2023 · Clutch -
Empresas líderes en inteligencia artificial 2023 · TrueFirms -
Empresas líderes en machine learning 2021 · Techreviewer -
Empresas de servicios de TI con más reseñas Alemania · The Manifest
¿Por qué es tan importante la calidad de la anotación?
Los modelos aprenden patrones a partir de ejemplos etiquetados. Unas etiquetas inexactas o incoherentes producen resultados inexactos, lo que reduce la eficiencia y aumenta el riesgo una vez que el modelo está en uso.
¿Qué tipos de datos pueden anotar?
Imágenes, vídeo, texto, audio y nubes de puntos 3D, incluido LiDAR. Las tareas habituales son la detección de objetos, la segmentación, el reconocimiento de entidades, el análisis de sentimiento, la transcripción y la identificación de hablantes.
¿Cómo funciona la anotación asistida por IA?
Las herramientas de IA realizan un preetiquetado de los datos y los anotadores humanos perfeccionan y validan las etiquetas. Así se acelera el etiquetado sin perder precisión.
¿Cómo garantizan la precisión de la anotación?
Mediante un control de calidad en varias capas: validación con IA, revisión humana y comprobaciones automáticas de coherencia. Además, primero anotamos un conjunto de datos de muestra para validar la calidad y ajustar el flujo de trabajo antes de escalar.
¿Puede adaptarse la anotación a nuestro modelo?
Sí. Definimos los objetivos y las directrices de anotación a partir de los requisitos de su modelo, para que los datos etiquetados se ajusten a sus objetivos de aprendizaje y se integren en su pipeline de machine learning.
¿Pueden trabajar con grandes conjuntos de datos?
Sí. Utilizamos plataformas de anotación en la nube y herramientas de automatización para procesar grandes volúmenes de datos con una calidad constante.
¿Tenemos que recopilar y preparar los datos nosotros mismos?
No. Podemos ayudarle a reunir y organizar los datos en bruto, depurarlos de errores e incoherencias y preprocesarlos antes de la anotación y el desarrollo del modelo.
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Cuéntenos qué quiere que la IA haga por su empresa
Comparta algunos detalles y nuestro equipo de IA se encargará del resto. Estos son los siguientes pasos:
- Revisamos su solicitud y le respondemos por correo electrónico.
- Una llamada con un experto en IA para entender su problema, sus datos y sus objetivos.
- Una recomendación clara: el enfoque que proponemos y una estimación inicial.