Kontrollitud laborikeskkonnas toetuvad tehisintellekti projektid sageli väikestele andmekogudele, mis on esmaseks katsetamiseks hoolikalt kureeritud. Need mudelid võivad anda paljulubavaid tulemusi, kuid neid ei saa reaalses maailmas üldistada. Põhjus on lihtne: piiratud või vastuoluliste andmete koolitus ei saa valmistada ette mudeleid tootmiskeskkondade varieeruvuse jaoks. Ilma suuremahuliste, järjekindlalt märgistatud andmekogumiteta leiavad ettevõtted end pidevalt mudeleid ümber õpetamas, kulutades aega, raha ja usaldust.

Tehisintellekti skaleerimine nõuab boutique-i andmekogumitest kaugemale jõudmist ettevõtte mastaabis märkustesse. Arvutinägemise puhul võib see tähendada miljonite piltide märgistamist toodetest, defektidest või teeoludest. Robootika või AV-süsteemide puhul võib see hõlmata tuhandeid tunde kommentaaridega videot või LiDAR-i. NLP- ja LLM-i rakenduste puhul tähendab skaleerimine mitmekeelsete andmekogude loomist, mis kajastavad maailma turgudel äriklientide kultuurilist ja keelelist mitmekesisust. Selle märkuste taseme saavutamiseks on vaja töövoo korraldamise platvorme, globaalset tööjõu mahtu ja automaatset kvaliteedi tagamist, mis tagab järjepideva väljundi miljonite näidete puhul.

Kui ettevõtted investeerivad skaleeritavasse märkusse, avavad nad mitu hüve. Esiteks vähendavad need ümberõppetsükleid, kuna mudeleid õpetatakse piisavalt laiaulatuslike andmekogumite põhjal, et kajastada algusest peale reaalset muutlikkust. Teiseks tagavad need järjepidevuse geograafilistes piirkondades, mis on oluline vastavuse, õigluse ja ülemaailmse kaubamärgi maine jaoks. Kolmandaks, skaleeritav märkus pakub ettevõtetele vajalikku tööjõu paindlikkust, võimaldades kiiret kasvu hooajalise nõudluse, regulatiivsete tähtaegade või suuremahuliste toodete turuletoomiseks.