En el entorno controlado de un laboratorio, los proyectos de IA a menudo se basan en pequeños conjuntos de datos, cuidadosamente seleccionados para la experimentación inicial. Estos modelos pueden mostrar resultados prometedores, pero no se generalizan en el mundo real. La razón es simple: el entrenamiento con datos limitados o incoherentes no puede preparar modelos para la variabilidad de los entornos de producción. Sin conjuntos de datos a gran escala y etiquetados de forma coherente, las empresas deben volver a entrenar constantemente los modelos, lo que consume tiempo, dinero y confianza.

Escalar la IA requiere pasar de los conjuntos de datos exclusivos a la anotación a escala empresarial. Para la visión artificial, esto puede significar etiquetar millones de imágenes de productos, defectos o condiciones de la carretera. En el caso de los sistemas de robótica o AV, puede implicar miles de horas de vídeo anotado o LiDAR. Para las aplicaciones de PNL y LLM, escalar significa crear conjuntos de datos multilingües que reflejen la diversidad cultural y lingüística de los clientes empresariales en los mercados globales. Alcanzar este nivel de anotación requiere plataformas de organización de flujos de trabajo, capacidad de personal global y un control de calidad automatizado que garantice un resultado uniforme en millones de ejemplos.

Cuando las empresas invierten en anotaciones escalables, obtienen múltiples ventajas. En primer lugar, reducen los ciclos de actualización porque los modelos se entrenan en conjuntos de datos lo suficientemente amplios como para capturar la variabilidad del mundo real desde el principio. En segundo lugar, garantizan la coherencia en todas las geografías, lo que es fundamental para el cumplimiento, la equidad y la reputación global de la marca. En tercer lugar, la anotación escalable proporciona la flexibilidad de personal que necesitan las empresas, lo que permite un rápido aumento de la demanda estacional, los plazos reglamentarios o el lanzamiento de productos a gran escala.