Agentic Labeling
Construimos agentes de autoetiquetado personalizados entrenados desde cero con tus datos. En un mes, el 80 % de tus anotaciones están automatizadas. Los expertos humanos se dedican al failure mining y los casos extremos — la cola larga crítica para la seguridad donde la precisión importa más y los modelos genéricos fallan.
Cada cliente sigue la misma rampa probada — de 100 % etiquetado humano a 90 % automatizado por agentes de IA en tres meses.
Mes 0
Nuestra fuerza laboral gestionada de más de 15.000 expertos humanos etiqueta ~100.000 objetos en tus datos de sensores — cuboides LiDAR, bounding boxes de cámara, polilíneas, máscaras de segmentación. Estos son los datos semilla para tu agente de autoetiquetado personalizado. Calidad: 99 %+ de rendimiento en primera pasada.
Mes 1
Entrenamos un agente de autoetiquetado personalizado desde cero con tus datos etiquetados y lo desplegamos en dos semanas. No es un modelo genérico — es un agente ligero y específico para tu tarea, optimizado para tu taxonomía exacta. El 80 % de las nuevas etiquetas se generan automáticamente. Los expertos humanos verifican el 20 % donde el agente tiene baja confianza.
Mes 3+
Cada corrección retroalimenta la siguiente versión del agente. La precisión sube. El coste por etiqueta baja. Tus expertos humanos se convierten en especialistas en casos extremos — encontrando los escenarios donde los sistemas autónomos fallan. Estos son los datos que marcan la diferencia entre el 99 % y el 99,99 %.
| Off-the-Shelf (YOLO, SAM3) | Agentes de autoetiquetado personalizados de Avala | |
|---|---|---|
Precisión | ~50 % en tareas especializadas | 80–90 %+ en tu tarea específica |
Costo de inferencia | $3–5K/mes por proyecto | Ligero — muchos se ejecutan en el dispositivo |
Datos de entrenamiento | Genérico — no tu taxonomía | Entrenado desde cero con tus datos |
Velocidad de iteración | Las correcciones son más lentas que etiquetar desde cero | Iteración semanal con nuevos casos extremos |
Mantenemos un catálogo de modelos de Physical AI — desde YOLO hasta NVIDIA Alpamayo — y construimos agentes de autoetiquetado personalizados sobre las mejores bases para tu caso de uso.
Agentes de autoetiquetado personalizados entrenados desde cero con tus datos. 80-95 % de precisión. Muchos funcionan en el dispositivo con coste de inferencia cero. La columna vertebral del pipeline 80/20.
Deteccion de objetos 2D y bounding boxes en tiempo real. Fine-tuned por cliente para autoetiquetado rapido.
Segmentacion de instancias y semantica con mascaras interactivas. Preanotacion para tareas de poligonos.
Modelo Vision-Language-Action end-to-end para autoetiquetado de trayectorias 4D y comprension de escenas.
Segmentacion centrada en objetos para preanotacion de cuboides y bounding boxes 3D.
Segmentacion enfocada en humanos para estimacion de pose, keypoints y autoetiquetado de esqueletos.
Modelos fundacionales de mundo para reconstruccion de escenas, aumento de datos y simulacion.
Avala Inference Cloud
Ejecuta agentes de autoetiquetado a escala de producción sin gestionar GPUs, cold starts ni infraestructura. La capa de inferencia gestionada para Physical AI.
Sin gestión de GPU, sin arranques en frío, sin sobrecarga de infraestructura.
SageMaker e inferencia dedicada para cargas de trabajo pesadas.
Ejecución WASM en el navegador para modelos ligeros — costo de inferencia cero.
Auto-escalado para volúmenes de producción de hasta 1M+ frames por semana.
Distribuido globalmente, optimizado para latencia y rendimiento.
El sistema de ciclo cerrado detrás de los mejores programas de conducción autónoma. Los agentes de IA autoetiquetan → los expertos humanos verifican → se reentrena → se repite. Cada iteración hace al agente más inteligente y tus datos más económicos.
Empieza con un piloto. Observa cómo tu agente de autoetiquetado personalizado alcanza un 80 % de precisión en tus datos en el primer mes — o te diremos honestamente si no es la solución adecuada.