Le annotazioni di testo costituiscono la spina dorsale di modelli linguistici di grandi dimensioni e di applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale. Le attività di annotazione più comuni includono il riconoscimento di entità nominative (NER), in cui entità come persone, organizzazioni o transazioni finanziarie vengono contrassegnate all'interno dei documenti; etichettatura del sentiment, che classifica i feedback dei clienti o dei dipendenti come positivi, negativi o neutri; e l'annotazione rapida/risposta, che fornisce dati strutturati per l'apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF) nei modelli di intelligenza artificiale generativa. Le aziende utilizzano queste annotazioni per potenziare le applicazioni di intelligenza artificiale che vanno dai chatbot ai sistemi di conformità normativa, assicurando che i modelli siano formati su testi che siano contestualmente accurati e diversi dal punto di vista linguistico.

I modelli di visione artificiale dipendono da grandi volumi di immagini annotate. L'annotazione può assumere la forma di riquadri di delimitazione, poligoni o segmentazione a livello di pixel. In contesti aziendali, ciò consente alle organizzazioni di vendita al dettaglio di formare modelli per il monitoraggio degli scaffali, assicurando che l'inventario sia monitorato in tempo reale; i produttori utilizzano l'etichettatura delle immagini per rilevare i difetti dei prodotti durante il controllo qualità; e gli sviluppatori AV si affidano a milioni di immagini commentate di pedoni e veicoli per addestrare i modelli di percezione. Senza un'etichettatura accurata delle immagini, questi modelli di intelligenza artificiale rischiano un'errata classificazione che può danneggiare la fiducia del marchio o addirittura creare rischi per la sicurezza.

L'annotazione video richiede l'etichettatura di sequenze di fotogrammi, spesso a intervalli di millisecondi. Questo è fondamentale per i sistemi di intelligenza artificiale che dipendono dal contesto temporale. La robotica del magazzino, ad esempio, si basa su video annotati per navigare in modo efficiente e sicuro. I sistemi di monitoraggio della sicurezza si basano su annotazioni video per rilevare minacce o anomalie in tempo reale. Le organizzazioni sportive utilizzano l'etichettatura dei video per l'analisi, taggando i movimenti dei giocatori fotogramma per fotogramma. La complessità e il volume dei dati video rendono particolarmente difficili le annotazioni accurate, che richiedono piattaforme di orchestrazione del flusso di lavoro per garantire velocità e precisione.

L'annotazione dei dati LiDAR è al centro della guida autonoma e della robotica. I sensori LiDAR generano enormi nuvole di punti 3D che devono essere segmentate ed etichettate con precisione. Ciò comporta la classificazione di pedoni, veicoli e ostacoli nello spazio tridimensionale. Oltre all'AV, l'annotazione LiDAR è fondamentale per la navigazione robotica, la mappatura basata su droni e la modellazione spaziale AR/VR. A differenza delle immagini 2D, i dati LiDAR introducono la profondità, rendendo le annotazioni molto più complesse. Solo una combinazione di automazione e human-in-the-loop (HITL) può fornire la precisione richiesta dalle aziende per le applicazioni critiche per la sicurezza.