Los crecientes desafíos en el sector laboral de Estados Unidos, en particular en áreas como la construcción, han puesto de manifiesto la necesidad de buscar soluciones innovadoras. Con cerca de 500,000 vacantes sin cubrir y una gran parte de la fuerza laboral acercándose a la jubilación, el sector enfrenta retrasos, costos crecientes y obstáculos en los planes de desarrollo. Una solución que surge para mitigar estas dificultades es la implementación de sistemas autónomos capaces de desempeñar tareas críticas, permitiendo una productividad continua.
Sin embargo, el desarrollo de estos sistemas autónomos está intrínsecamente vinculado a la disponibilidad de vastos conjuntos de datos anotados, esenciales para entrenar los modelos de inteligencia artificial. La tarea laboriosa y costosa de etiquetar datos de video —detallando información crucial sobre equipo, tareas y el entorno— ralentiza la aplicación efectiva de estos modelos IA. Frente a este desafío, los modelos de lenguaje-visual (VLMs, por sus siglas en inglés) se presentan como una solución innovadora, capaz de interpretar imágenes y videos para generar descripciones a una velocidad y eficiencia mayor que los métodos de etiquetado manual.
Bedrock Robotics es una de las empresas que ha dado pasos significativos en este ámbito, en colaboración con el AWS Generative AI Innovation Center. Desde 2024, la compañía ha estado implementando VLMs para analizar metraje de video de obras de construcción, extrayendo datos detallados y generando conjuntos de datos etiquetados a gran escala para el entrenamiento de modelos. Su sistema, Bedrock Operator, integra hardware con inteligencia artificial, permitiendo a maquinaria como excavadoras operar con mínima intervención humana y realizar tareas con una precisión destacable.
La clave para el éxito de Bedrock Robotics radica en el uso de VLMs para transformar el proceso de preparación de datos, mejorando la identificación de herramientas en el metraje desde un 34% hasta un 70%. Este avance no solo acelera la puesta en marcha de modelos autónomos, sino que también representa un cambio de paradigma en el manejo de grandes volúmenes de datos. La metodología aplicada crea un marco que otras empresas pueden replicar, demostrando que la inversión estratégica en modelos de base se traduce en ventajas operativas tangibles.
Mirando hacia el futuro, la automatización se perfila como una solución viable y necesaria para enfrentar la escasez de mano de obra. A medida que las organizaciones sigan optimizando la preparación de datos, procesos como los desarrollados por Bedrock Robotics no solo abordarán deficiencias laborales, sino que abrirán nuevas oportunidades para la innovación y el crecimiento dentro de sectores desesperadamente necesitados de transformación.
