Reduce el tiempo de respuesta de búsqueda de 20 segundos a 1 segundo
Con el despliegue de Elastic, los clientes de Labelbox pueden realizar búsquedas en datos no estructurados en una fracción del tiempo en comparación con la solución de búsqueda anterior.
Impulsa un crecimiento comercial rápido
Labelbox aumentó los negocios con sus clientes gracias a una búsqueda más rápida y enriquecida impulsada por Elastic.
Mantiene a la organización a la vanguardia de la revolución de la AI
Labelbox usa Elastic para escalar rápido a fin de cumplir con la demanda de los datos y agregar nuevos plugins que cumplan con las necesidades de los clientes entusiastas por capitalizar a partir de la revolución de la AI.
En 2022, Labelbox se nombró entre las principales 50 AI de 2022 de Forbes por sus visiones y su desarrollo de aplicaciones comerciales prometedoras.
Plataforma de AI líder transforma una de sus soluciones insignia con Elasticsearch y aumenta los ingresos con sus clientes.
Dondequiera que mires, la inteligencia artificial (AI) está en los titulares. Al mismo tiempo, crear y entrenar software de AI requiere que las organizaciones preparen grandes volúmenes de datos etiquetados; un proceso que requiere mucho tiempo y dinero y que suele ser un cuello de botella en los proyectos de AI. Labelbox tiene la respuesta: una plataforma de AI personalizable creada para mejorar la calidad de los datos de entrenamiento y el rendimiento del modelo, lo que empodera a los equipos de AI para acelerar y optimizar el desarrollo del modelo de machine learning.
Con clientes que incluyen Procter & Gamble, Genentech y Walmart, el éxito de Labelbox se basa en la flexibilidad de su software que se integra en los almacenes de datos más populares o los almacenes de datos propios de los clientes. La automatización es otra característica que se destaca, al igual que sus herramientas de analítica que permiten a las organizaciones comprender cómo les está yendo a sus operaciones de etiquetado en tiempo real.
Una de las herramientas más populares es Labelbox Catalog, que se usa para buscar en datos no estructurados y analizarlos a fin de mejorar el rendimiento del modelo de entrenamiento. Antes de desplegar Elastic, Catalog se ejecutaba sobre una base de datos de PostgreSQL, que dificultaba crear filtros para resultados más precisos. Las búsqueda también llevaban mucho tiempo; en algunos casos, se demoraba hasta 20 segundos en responder a una solicitud.
Labelbox se fundó a principios de 2018 con el objetivo de empoderar a las organizaciones que creaban soluciones de AI que impulsarán la siguiente generación de productos y servicios.
Calidad estelar en búsqueda y analíticas
Matthew Chambers, ingeniero principal, Labelbox, estaba determinado a encontrar una solución mejor. Previo a Labelbox, trabajó con el equipo de efectos visuales en Sony y Weta Digital, donde comenzó su recorrido con Elasticsearch y vio su potencial para abordar los problemas de velocidad y precisión a los que se enfrenaba Labelbox.
"La cantidad de datos usados para entrenar modelos está aumentando a una gran magnitud cada un par de años. Sabíamos que Elasticsearch era sumamente escalable y que puede crecer a la par de nuestras necesidades", explica. La capacidad para crear plugins con facilidad fue otro argumento a favor de Elastic, al igual que la gran cantidad de características de búsqueda que vienen con la plataforma Elastic.
Cuando nos fijamos en otras tecnologías, ninguna contaba con todos los elementos que necesitábamos. De la escalabilidad a la búsqueda, Elastic fue la opción obvia.
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Chambers también eligió desplegar Elasticsearch en Elastic Cloud. "La experiencia con Elastic Cloud ejecutándose en Google Cloud ha sido maravillosa. Puedo hacer clic en un botón y tener un cluster nuevo listo para usar así de fácil. Al reducir el despliegue por parte de DevOps, pudimos acelerar significativamente el cronograma del proyecto", agrega.
Chambers también elogia el rol del equipo de Elastic Support. que asesoró a Labelbox durante el despliegue. "Siempre es útil obtener la opinión de un especialista del equipo de soporte de Elastic cuando tenemos preguntas sobre agregar una característica nueva o si necesitamos resolver un problema de despliegue. La experiencia de Consultoría de Elastic también contribuyó a la velocidad del proyecto"
Impulsar el crecimiento comercial con una solución revitalizada
El despliegue de Elasticsearch en Google Cloud ha revitalizado la solución Catalog. Los clientes ahora pueden ejecutar búsquedas complejas, mientras que las analíticas sofisticadas les permiten tomar decisiones más precisas al curar los datos para etiquetar. Los tiempos de búsqueda se reducen a apenas un segundo.
"Elastic transformó por completo la forma de funcionar de Catalog", sostiene David Mok, jefe de contenido y sociedades, Labelbox.
Un vendedor minorista que desea usar imágenes de bufandas en una campaña de marketing aprovecha Labelbox para acelerar el proceso. "Primero, pueden aislar rápidamente todas las imágenes que contienen bufandas. Una vez que acotaron eso, pueden buscar distintos colores o configuraciones para crear campañas sumamente personalizadas. Elasticsearch en Google Cloud hace que sea notablemente simple crear filtros a medida y archivar este nivel de detalle", agrega Mok.
La reacción de los clientes habla por sí sola. Labelbox ha visto el aumento en los números de uso de Catalog desde la implementación de Elastic. "Los clientes comenzaron a cargar enormes cantidades de datos en comparación con antes. También nos piden implementar más filtros e ingestar tipos de datos adicionales. El interés se disparó", afirma Chambers.
Aumentamos los negocios con algunos de nuestros clientes más grandes gracias una experiencia de búsqueda más rápida y enriquecida. Catalog impulsado por Elasticsearch ahora es una parte importante de nuestra estrategia de crecimiento y nuestros esfuerzos de ventas y marketing.
Con la mirada puesta en el futuro, Chambers está enfocado en mantener el ritmo de la demanda de los clientes. "Hay nuevos proyectos en el pipeline en los que esperamos usar Elasticsearch, dado que puede encargarse de la cantidad de datos que necesitamos indexar".
Labelbox reconoce que la demanda sin precedentes de AI directamente necesitará mejores tecnologías y niveles de experiencia más alto entre los especialistas.
"Si los equipos pueden aprovechar al máximo su IP única y datos empresariales, serán mucho más exitosos con el tiempo para liberar la AI", explica Mok. "Desde una perspectiva de la misión, estamos intentando ayudar a los humanos a alinearse mejor con el potencial de la AI mediante nuevas innovaciones. Basta señalar que cualquier desarrollo de característica nueva aumentará nuestro uso de Elasticsearch, dada su variedad de aplicaciones".
Labelbox también observa importantes oportunidades para crear modelos de entrenamiento más precisos. "Con Elasticsearch, los equipos pueden comprender, visualizar y organizar mejor sus datos. Esto permite a nuestros clientes capitalizar las posibilidades de la inteligencia artificial y mantenerse relevantes en momentos de grandes interrupciones tecnológicas", explica Chambers.
Por sobre todo, Elastic está ayudando a Labelbox a jugar un rol crucial durante una de las revoluciones tecnológicas más importantes de la historia. "Son tiempos interesantes para trabajar con la inteligencia artificial. La llegada de una tecnología que transforma por completo nuestras vidas solo sucede una vez por generación. Ansiamos trabajar con Elastic y Google Cloud a medida que el mundo de la AI del futuro se convierte en realidad", comenta Chambers.
