Las anotaciones de texto forman la columna vertebral de los grandes modelos de lenguaje y de las aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural. Las tareas comunes de anotación incluyen el reconocimiento de entidades nombradas (NER), donde las entidades como personas, organizaciones o transacciones financieras se etiquetan dentro de los documentos; etiquetado de sentimientos, que clasifica los comentarios de los clientes o empleados como positivos, negativos o neutrales; y la anotación de indicaciones/respuestas, que proporciona datos estructurados para reforzar el aprendizaje con comentarios humanos (RLHF) en modelos generativos de IA. Las empresas usan estas anotaciones para impulsar las aplicaciones de IA, desde chatbots hasta sistemas de cumplimiento normativo, lo que garantiza que los modelos estén entrenados en texto que sea contextualmente preciso y lingüísticamente diverso.

Los modelos de visión artificial dependen de grandes volúmenes de imágenes anotadas. Las anotaciones pueden tomar la forma de cuadros delimitadores, polígonos o segmentación a nivel de píxel. En contextos empresariales, esto permite a las organizaciones minoristas entrenar modelos para el monitoreo de estantes, lo que garantiza que el inventario se rastree en tiempo real. los fabricantes usan el etiquetado con imágenes para detectar defectos en los productos durante el control de calidad; y los desarrolladores de AV se basan en millones de imágenes de peatones y vehículos para entrenar modelos de percepción. Sin un etiquetado de imagen preciso, estos modelos de IA corren el riesgo de una clasificación errónea que puede dañar la confianza de la marca o incluso crear riesgos de seguridad.

La anotación de video requiere el etiquetado de secuencias de cuadros, a menudo en intervalos de milisegundos. Esto es fundamental para los sistemas de IA que dependen del contexto temporal. La robótica del almacén, por ejemplo, depende del video anotado para navegar de manera eficiente y segura. Los sistemas de monitoreo de seguridad se basan en la anotación de video para detectar amenazas o anomalías en tiempo real. Las organizaciones deportivas usan el etiquetado de videos para el análisis, etiquetando los movimientos de los jugadores cuadro por cuadro. La complejidad y el volumen de los datos de video hacen que la anotación precisa sea particularmente desafiante, lo que requiere plataformas de organización del flujo de trabajo para garantizar tanto la velocidad como la precisión.

La anotación de datos LiDAR es fundamental para la conducción autónoma y la robótica. Los sensores LiDAR generan nubes de puntos 3D masivas que deben segmentarse y etiquetarse con precisión. Esto implica clasificar a los peatones, vehículos y obstáculos en el espacio tridimensional. Más allá de AV, la anotación LiDAR es fundamental para la navegación robótica, el mapeo basado en drones y el modelado espacial AR/VR. A diferencia de las imágenes 2D, los datos LiDAR introducen profundidad, lo que hace que la anotación sea significativamente más compleja. Solo una combinación de automatización + intervención humana (HITL) puede ofrecer la precisión que las empresas requieren para las aplicaciones críticas para la seguridad.