El ser humano en el bucle: La importancia y las ventajas de la automatización HITL

Hay limitaciones que la IA y el aprendizaje automático no pueden superar a pesar del software de IDP. Para tener éxito, deben ir acompañadas de información humana en forma de automatización humana.

¿Qué es Human-in-the-Loop?

Human-in-the-loop (HITL) describe un mecanismo que utiliza la interacción humana para entrenar, perfeccionar o probar sistemas específicos como modelos de IA o máquinas para lograr los resultados más precisos.

Un ejemplo sencillo son las máquinas de autoescaneado de los supermercados. Aunque los clientes pueden escanear sus productos por sí mismos, siempre hay un empleado en el lugar para ayudar con cualquier problema y evitar intentos de fraude. El planteamiento es similar con la HITL y la IA.

Ámbitos de aplicación

La tecnología no es perfecta. Por eso es necesario que las personas participen en el proceso de automatización y lo adapten constantemente a los objetivos y necesidades actuales. No sólo es necesario que los humanos entrenen a la IA al principio para que tome decisiones correctas, sino que los humanos también tienen que intervenir y corregir los errores. Esto es lo que se conoce como bucle de retroalimentación y sirve para mejorar la precisión de la IA.

Puede utilizar HITL en las siguientes áreas de aplicación:

• Software OCR
• coches autónomos
• Tratamiento de documentos y correo electrónico
• Tramitación de recibos de acciones de fidelización
• Procesamiento de facturas para cuentas por pagar
• Anonimización de información sensible para el cumplimiento de la normativa 
• Verificación de credenciales para procesos KYC

Con HITL puede identificar rápidamente los problemas y realizar mejoras a través de un bucle de retroalimentación (también llamado anotación HITL). 

Este proceso se explica a continuación.

Anotaciones

Cuando se desarrollan modelos de IA, el etiquetado de datos por humanos suele formar parte del proceso. Para obtener resultados fiables, los modelos de IA requieren grandes cantidades de datos que deben ser anotados, etiquetados y organizados por humanos, lo que requiere mucho tiempo, dinero y esfuerzo. 

Un anotador de datos y un humano en el bucle ayudan a los modelos de IA a centrarse en campos de datos específicos para hacer las mejores predicciones. Por ejemplo, las empresas pueden necesitar miles de recibos etiquetados para obtener resultados fiables. 

Aunque existen diversas soluciones que pueden alcanzar una precisión de 97 %, la automatización HITL es la mejor opción para obtener un conjunto de datos etiquetados para entrenar los modelos de IA.

Ventajas de la automatización HITL

No existe ninguna solución que pueda alcanzar una tasa de error de 0 % para procesos complejos utilizando soluciones totalmente automatizadas sin apoyo humano. Para acercarse lo más posible a esta tasa de error y, al mismo tiempo, reducir el trabajo manual, la combinación de IA con automatización mediante el proceso human-in-the-loop ha demostrado su eficacia. El uso de HITL para entrenar modelos de IA o mejorar los flujos de trabajo ofrece varias ventajas, entre ellas

• Minimización de riesgos - Mitigación de los riesgos financieros derivados de datos incorrectos, por ejemplo, importes de facturas, direcciones de facturas, importes de créditos, etc.
• Simplificación de la gestión de excepciones - Introducción sencilla de un flujo de trabajo para la verificación humana y la gestión de excepciones.
• Despliegue eficaz del personal - Gestionar, supervisar y mejorar la productividad del personal que realiza la verificación humana.
• Control de costes - Controle el coste de la verificación humana con filtros configurables.
• Datos completos - Garantizar que los datos extraídos estén completos para las aplicaciones empresariales posteriores.

La aplicación del HITL permite mejorar la precisión en la predicción, extracción, clasificación y validación, así como la calidad de los resultados. La aportación humana puede utilizarse para mejorar gradualmente los algoritmos y, de este modo, hacer que la IA pueda utilizarse en más ámbitos de aplicación. La eficacia de los modelos de IA no está limitada por la calidad de los datos con los que se entrenan.

Desafíos

Si quieres utilizar HITL, debes ser consciente de los retos y limitaciones que conlleva:

• Identificación del ser humano en el bucle - Las empresas tienen que averiguar quién se encargará de qué parte del proceso de automatización y de qué interfaz para identificar el sistema humano en el bucle.
• Grandes cantidades de datos - HITL no siempre puede manejar grandes volúmenes de datos de forma eficiente, ya que es más necesaria la participación humana en el bucle de automatización. La ampliación sucesiva de la solución hasta llegar a la solución completa final de IA es especialmente crucial en este caso para planificar los objetivos estratégicos de la empresa de una forma realizable desde el punto de vista operativo.
• Escalabilidad limitada - Cuando interviene un humano en un proceso, la escalabilidad puede convertirse en un problema. El reto consiste en ajustar la confianza para que la verificación humana solo sea necesaria en los casos inciertos.

Sin embargo, en comparación con los retos y desventajas del mismo flujo de trabajo de forma manual, estas limitaciones son menores y no deberían impedirle utilizar la IA en su empresa.

¿Cuándo debe tener lugar Human-in-the-Loop?

Lo más lógico es utilizar Human-in-the-Loop al principio o al final del ciclo.

HITL al principio

Si no existe una solución estándar, debe incorporar HITL justo al principio del bucle. Si actualmente no dispone de modelos o algoritmos de IA para automatizar determinados procesos, pero tiene una cantidad significativa de datos sin procesar, puede utilizar human-in-the-loop para etiquetar y limpiar (eliminar o corregir datos inexactos) estos datos. 

Una vez etiquetados los datos, puedes utilizarlos para entrenar tus propios modelos de IA para reconocer facturas o extraer datos de ellas. Por ejemplo, puedes etiquetar muchas facturas diferentes para entrenar modelos de IA que reconozcan facturas. Así, puedes pasar de una automatización 0 % a una automatización +80 %. 

Así, en las siguientes situaciones tiene sentido situar al ser humano al principio del ciclo:

• Estructura de los conjuntos de datos
• Cree sus propios modelos de IA
• Automatización nula o baja con un objetivo de +80 % Automatización
• Anotadores de datos y expertos en IA disponibles en la empresa

HITL al final

El uso de "humanos en el bucle" para completar el proceso es habitual en muchos casos. Este enfoque combina la automatización para completar tareas repetitivas y la inteligencia humana para garantizar que todo se hace correctamente. A menudo, 80 % del flujo de trabajo ya está automatizado y 20 % lo realiza un humano. Entonces, ¿cuándo merece la pena elegir este enfoque en lugar del anterior?

• Buscan la máxima precisión en la recuperación de datos, predicción, validación, anonimización, etc.
• Quiere reducir la necesidad de intervención humana en 20 % para reducir los gastos generales
• Desea reducir los costosos errores (por ejemplo, datos inexactos, duplicados, etc.).
• Desea optimizar el tiempo de ejecución manteniendo una gran precisión.

HITLS externos frente a autogestionados

Hay dos maneras diferentes de seguir el enfoque HITL:

• HITL gestionado externamente - Human-in-the-loop proporcionado por una parte externa (por ejemplo, proveedor de SaaS, proveedor de servicios de anotación de datos).
• HITL autogestionado - Empresas que integran ellas mismas a una persona en el ciclo

Conclusión - Optimizar la IA con humanos en el bucle

Con la automatización human-in-the-loop, puede conseguir lo siguiente:

• Aumentar la precisión de la extracción de datos
• Aceleración del tiempo de procesamiento
• Reducción de los gastos generales 
• Mayor compromiso de los empleados
• Minimiza los costosos errores humanos gracias al trabajo previo de la IA
• Principio de los 4 ojos mediante la combinación de una IA y un ser humano

Puede encontrar el proveedor adecuado respondiendo a las siguientes preguntas:

• ¿Necesita su organización alcanzar una precisión cercana al 100 % en la extracción de datos?
• ¿Necesita HITL gestionado externa o internamente?
• ¿Cuenta con expertos internos en IA? 
• ¿Qué importancia tiene el hecho de que los datos permanezcan 100 % en su infraestructura interna?
• ¿Qué es importante para su aplicación?
• ¿Quiere crear sus propios conjuntos de datos?

La ventaja de la Inteligencia Artificial es que puede realizar funciones como un ser humano para desarrollar y comprender con rapidez y precisión conocimientos importantes. 

Independientemente de su modelo de negocio, una solución de OCR que utilice IA puede ayudarle a hacer que los datos trabajen para usted.

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