V kontrolovaném prostředí laboratoře se projekty využívající umělou inteligenci často spoléhají na malé soubory dat, které jsou pro počáteční experimenty pečlivě vybrané. Tyto modely můžou vykazovat slibné výsledky, ale nedají se zobecnit v reálném světě. Důvod je prostý: školení na omezených nebo nekonzistentních datech nedokáže připravit modely na variabilitu produkčního prostředí. Bez rozsáhlých a konzistentně označených datových sad se podniky musí neustále přeškolovat, což je náročné na čas, peníze a důvěru.

Škálování umělé inteligence vyžaduje přechod od butikových datových sad k podnikovým anotacím. Pro počítačové vidění to může znamenat označení milionů snímků produktů, závad nebo stavu vozovky. U robotických nebo AV systémů to může zahrnovat tisíce hodin komentovaného videa nebo LiDARu. Pro aplikace NLP a LLM znamená škálování vytváření vícejazyčných datových sad, které odrážejí kulturní a jazykovou rozmanitost podnikových zákazníků na globálních trzích. K dosažení téhle úrovně poznámek potřebujete platformy pro orchestraci pracovních postupů, globální kapacitu pracovních sil a automatické zajišťování kvality, které zajistí konzistentní výstupy u milionů příkladů.

Když podniky investují do škálovatelných poznámek, odemknou si několik výhod. Zaprvé omezují rekvalifikační cykly, protože modely se trénují na dostatečně širokých souborech dat, aby od začátku zachytily reálnou variabilitu. Za druhé, zajišťují konzistentnost napříč zeměpisnými oblastmi, což je klíčové pro dodržování předpisů, férovost a globální reputaci značky. Zatřetí, škálovatelné poznámky poskytují flexibilitu pracovní síly, kterou podniky potřebují, a umožňují rychlé náběhy na sezónní poptávku, regulační lhůty nebo uvedení produktů ve velkém měřítku.