"¿Qué pasaría si la base de tus modelos de IA se construyera sobre datos defectuosos sin que lo supieras? La era del etiquetado de datos de IA ha experimentado una transformación dramática. Lo que antes implicaba tareas sencillas, como responder "¿Hay un gato en esta imagen?" o dibujar cuadros de delimitación alrededor de objetos claramente definidos, ahora exige una preparación de datos sofisticada. El etiquetado de datos moderno es mucho más complejo: los conjuntos de datos multimodales requieren una profunda comprensión semántica, los juicios subjetivos varían entre culturas y los casos extremos necesitan una comprensión contextual. Los marcos de control de calidad tradicionales, diseñados para tareas de etiquetado más simples y objetivas, ya no son adecuados para afrontar estos desafíos."