Eficacia: La investigación indica que el análisis impulsado por IA es significativamente más confiable con conjuntos de datos más grandes. Por ejemplo, estudios publicados en IEEE Transactions on Affective Computing destacan que los modelos de IA mejoran su precisión y fiabilidad cuando se aplican a conjuntos de datos más grandes, particularmente en tareas de categorización de sentimientos y textos, ya que los conjuntos de datos más grandes proporcionan datos más diversos y representativos para entrenar los modelos.

Rentabilidad: Hemos establecido el umbral en más de 150 empleados para asegurar que la relación costo-beneficio esté optimizada. El análisis de IA se vuelve significativamente más eficiente y rentable cuando se aplica a conjuntos de datos más grandes, automatizando procesos repetitivos y reduciendo la necesidad de intervención manual. Para conjuntos de datos más pequeños, el costo operativo del análisis impulsado por IA puede superar los beneficios, haciendo que sea más práctico y perspicaz utilizar el análisis humano. Por lo tanto, el umbral de 150 empleados asegura que equilibremos la eficiencia de la IA con las consideraciones de costo, evitando gastos innecesarios para conjuntos de datos más pequeños.

Experiencia Humana: Para conjuntos de datos más pequeños, el análisis humano a menudo proporciona resultados más perspicaces y eficientes. Este enfoque respalda nuestro compromiso de combinar la innovación tecnológica con la valiosa percepción humana, asegurando que nuestros clientes obtengan lo mejor de ambos mundos.