I et kontrolleret miljø i et laboratorium er AI-projekter ofte afhængige af små datasæt, der er nøje udvalgt til indledende eksperimenter. Disse modeller viser muligvis lovende resultater, men generaliserer ikke i den virkelige verden. Årsagen er enkel: Træning på begrænsede eller inkonsistente data kan ikke udarbejde modeller for variabiliteten i produktionsmiljøer. Uden store, konsekvent mærkede datasæt oplever virksomheder, at de konstant omskoler modeller, hvilket forbruger tid, penge og tillid.

Skalering af AI kræver, at man bevæger sig fra boutique-datasæt til annotering i virksomhedsskala. For computersyn kan det betyde mærkning af millioner af billeder af produkter, fejl eller vejforhold. For robot- eller AV-systemer kan det dreje sig om tusindvis af timers kommenteret video eller LiDAR. For NLP- og LLM-applikationer betyder skalering opbygning af flersprogede datasæt, der afspejler den kulturelle og sproglige mangfoldighed hos virksomhedskunder på tværs af globale markeder. For at opnå dette niveau af annoteringer kræver det platforme til tilrettelæggelse af arbejdsgangen, global arbejdsstyrkekapacitet og automatiseret kvalitetssikring, der sikrer ensartede output på tværs af millioner af eksempler.

Når virksomheder investerer i skalerbare kommentarer, får de adgang til flere fordele. For det første reducerer de genoptræningscyklusser, fordi modeller er trænet på datasæt, der er brede nok til at fange variationer i den virkelige verden fra starten. For det andet sikrer de sammenhæng på tværs af geografiske områder, hvilket er afgørende for compliance, retfærdighed og det globale brands omdømme. For det tredje giver de skalerbare annoteringer den arbejdsstyrkes fleksibilitet, virksomheder har brug for, hvilket muliggør hurtig rampe-up i forhold til sæsonbestemt efterspørgsel, lovmæssige deadlines eller produktlanceringer i stor skala.