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DoorDash recurre a su flota de reparto para recopilar datos destinados al desarrollo de la inteligencia artificial

Mientras te dedicas a ganarte la vida repartiendo comida, es posible que, sin darte cuenta, también estés contribuyendo al entrenamiento de algunos de los mejores modelos de IA del mundo.
Según se ha informado, el gigante estadounidense de repartos DoorDash ha lanzado recientemente una aplicación independiente llamada «Tasks». Esta aplicación permite a los más de 8 millones de repartidores de la plataforma ganar un dinero extra realizando sencillas tareas digitales durante los tiempos de inactividad entre entregas.
Dominar los escenarios de cola larga: cómo los repartidores recopilan datos del mundo real
DoorDash, Inc. El objetivo principal de esta iniciativa no es solo el crecimiento empresarial, sino abordar un cuello de botella crítico en el entrenamiento de la IA: la escasez de datos situacionales del mundo real de alta calidad.
Tareas diversas: los repartidores pueden proporcionar a la IA material práctico y con base real fotografiando escenas específicas de la calle, grabando conversaciones cotidianas o documentando sus desplazamientos a pie y sus entregas.
Abordar los escenarios de cola larga: a diferencia de las simulaciones de laboratorio, 8 millones de repartidores repartidos por todo el mundo pueden recopilar de manera eficiente grandes cantidades de datos poco comunes y del mundo real sobre «escenarios de cola larga» en barrios y calles.
El ciclo técnico: allanando el camino para el robot de reparto Dot
Los datos generados por estos conductores se incorporarán directamente a los laboratorios de IA de DoorDash :
Evolución del modelo: Estos datos se utilizarán para perfeccionar las capacidades de reconocimiento visual y planificación de rutas de su robot de reparto, Dot.
Despliegue más rápido: A medida que se acumulen los datos operativos del mundo real, la viabilidad de los robots de reparto automatizados en entornos complejos mejorará significativamente, acelerando su paso de los laboratorios a los complejos de oficinas y las comunidades residenciales.
Perspectiva del sector: ¿acabará la IA sustituyendo a los repartidores?
Aunque DoorDash está avanzando en la automatización, los analistas del sector sugieren que el papel de los repartidores seguirá siendo crucial a corto plazo:
Gestión de situaciones complejas: La adaptabilidad humana sigue superando con creces a la de los robots actuales a la hora de gestionar los pasos finales de una entrega o hacer frente a situaciones de tráfico inesperadas.
Funciones en evolución: los repartidores están pasando de ser trabajadores manuales a convertirse en «formadores de IA», encontrando un nuevo valor a través de la colaboración con la tecnología.
Conclusión: Mineros de datos en la ruta de reparto
Desde recorrer las calles hasta alimentar los modelos de IA, DoorDash
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Los datos generados por estos conductores se incorporarán directamente a los laboratorios de IA
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Despliegue más rápido: A medida que se acumulen los datos operativos del mundo real, la viabilidad de los robots de reparto automatizados en entornos complejos mejorará significativamente, acelerando su paso de los laboratorios a los complejos de oficinas y las comunidades residenciales.
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