Textannotationen bilden das Rückgrat großer Sprachmodelle und Anwendungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache. Zu den häufigen Annotationsaufgaben gehören die Named Entity Anerkennung (NER), bei der Entitäten wie Personen, Organisationen oder finanzielle Transaktionen in Dokumenten markiert werden; Stimmungskennzeichnung, bei der Kunden- oder Mitarbeiterfeedback als positiv, negativ oder neutral kategorisiert wird; und Eingabeaufforderungen/Antwort-Annotationen, die strukturierte Daten für Befestigungslernen mit menschlichem Feedback (RLcF) in generativen KI-Modellen bereitstellen. Unternehmen nutzen diese Annotationen für KI-Anwendungen, die von Chatbots bis hin zu Systemen zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften reichen. So wird sichergestellt, dass Modelle mit Texten geschult werden, die sowohl kontextbezogene als auchsprachlich vielfältig sind.

Computervision-Modelle benötigen große Mengen annotierte Bilder. Annotationen können in Form von Begrenzungsrahmen, Vielecken oder Segmentierungen auf Pixelebene erfolgen. In Unternehmenskontexten können Einzelhandelsunternehmen so Modelle für die Regalüberwachung schulen, um sicherzustellen, dass der Bestand in Echtzeit nachverfolgt wird. Hersteller verwenden Bildkennzeichnung, um Produktfehler während der Qualitätssicherung zu erkennen. Und AV-Entwickler stützen sich auf Millionen von annotierten Fußgänger- und Fahrzeugbildern, um Wahrnehmungsmodelle zu schulen. Ohne genaue Bildkennzeichnung besteht das Risiko einer Fehlklassifizierung dieser KI-Modelle, die das Markenvertrauen schädigen oder sogar Sicherheitsrisiken schaffen kann.

Videoannotationen erfordern das Markieren von Bildfolge, oft in Raten. Dies ist entscheidend für KI-Systeme, die vom zeitlichen Kontext abhängen. Die Roboterhaftpflichtversicherung in Warenlagern ist beispielsweise auf annotierte Videos angewiesen, um effizient und sicher zu navigieren. Sicherheitsüberwachungssysteme verlassen sich auf Videoannotationen, um Bedrohungen oder Anomalie in Echtzeit zu erkennen. Sportunternehmen nutzen Videokennzeichnung für Analysen und kennzeichnen die Änderungen der Spieler Bild für Bild. Die Komplexität und das Volumen der Videodaten machen genaue Annotationen besonders schwierig. Daher sind Plattformen für die Workflow-Orchestrierung erforderlich, um sowohl Geschwindigkeit als auch Genauigkeit zu gewährleisten.

Die Annotation von LiDAR-Daten ist das Herzstück des autonomen Fahrens und der Robotertechnik. LiDAR-sensoren generieren riesige 3D-Punktwolken, die präzise teile und gekennzeichnet werden müssen. Dabei werden Fußgänger, Fahrzeuge und Hindernisse im 3D- Raum klassifiziert. Über AV hinaus sind LiDAR-Annotationen von entscheidender Bedeutung für die Roboternavigation, drohenbasierte Kartenerstellung und die räumliche Modellierung von AR/VR. Im Gegensatz zu 2D-Bildern sorgen LiDAR-Daten für mehr Tiefe, wodurch die Annotation deutlich komplexer wird. Nur eine Kombination aus Automatisierung + Human-in-the-Loop (HITL) kann die Genauigkeit liefern, die Unternehmen für sicherheitsrelevante Anwendungen benötigen.