As anotações de texto são a base de grandes modelos de linguagem e de aplicativos de processamento de linguagem natural. As tarefas comuns de anotação incluem NER (Reconhecimento de entidade nomeada), em que entidades como pessoas, organizações ou transações financeiras são marcadas em documentos; rótulo de sentimento, que categoriza o feedback de clientes ou colaboradores em positivo, negativo ou neutro; e a anotação de solicitação/resposta, que fornece dados estruturados para aprendizado por reforço com feedback humano (RLHL) em modelos de IA generativa. As empresas usam essas anotações para alimentar aplicativos de IA, desde chatbots até sistemas de conformidade regulatória, garantindo que os modelos sejam treinados com texto preciso contextualmente preciso e diverso do ponto de vista linguístico.

Os modelos de visão computadorizada dependem de grandes volumes de imagens anotadas. As anotações podem ter a forma de caixas limitantes, polígonos ou segmentação no nível de pixel. Em contextos empresariais, isso permite que as organizações de varejo treinem modelos para monitoramento de prateleiras, garantindo que o estoque seja acompanhado em tempo real; os fabricantes usam rótulos com imagens para detectar defeitos nos produtos durante o controle de qualidade; e os desenvolvedores de veículos autônomos contam com milhões de imagens detalhadas de pedestres e veículos para treinar modelos de percepção. Sem uma rotulagem precisa de imagem, esses modelos de IA correm o risco de erros de classificação que podem prejudicar a confiança na marca ou até mesmo criar riscos de segurança.

A anotação de vídeo exige a rotulagem de sequências de fotos, geralmente em intervalos de milhas. Isso é crítico para sistemas de IA que dependem do contexto temporário. A automação de depósito, por exemplo, depende de anotações em vídeo para navegar com eficiência e segurança. Os sistemas de monitoramento de segurança contam com anotações de vídeo para detectar ameaças ou anormais em tempo real. As organizações estratégicas usam a rotulagem de vídeos para análise, identificando os deslocamentos dos jogadores quadro a quadro. A complexidade e o volume dos dados de vídeo tornam a anotação precisa particularmente desafiadora, exigindo plataformas de organização de fluxo de trabalho para garantir velocidade e precisão.

A anotação de dados do LiDAR é a base da direção autônoma e da robôs. Os sensores LiDAR geram enorme nuvem de pontos 3D que deve ser segmentada e identificada com precisão. Isso envolve a classificação de pedestres, veículos e obstáculos no espaço tridimensional. Além do AV, a anotação do LiDAR é fundamental para a navegação do robô, o mapeamento baseado em Drones e a modelagem especial do RA/VR. Ao contrário das imagens 2D, os dados LiDAR introduzem profundidade, tornando a anotação significativamente mais complexa. Somente uma combinação de automação e interação humana (HITL) pode oferecer a precisão que as empresas exigem para aplicativos críticos de segurança.