I det kontrollerte miljøet i et laboratorium er AI-prosjekter ofte avhengige av små datasett som er nøye utvalgt for de første eksperimentene. Disse modellene kan vise lovende resultater, men de klarer ikke generalisere i den virkelige verden. Grunnen er enkel: Opplæring på begrensede eller inkonsekvente data kan ikke utarbeide modeller for variasjonen i produksjonsmiljøer. Uten store, konsekvente merkede datasett, trenger bedrifter å omskolere modeller hele tiden, noe som bruker tid, penger og tillit.

Skalering av AI krever at man beveger seg fra bare boutique-datasett til kommentarer i bedriftsskala. For datasyn kan dette bety merking av millioner av bilder av produkter, defekter eller veiforhold. For robotteknologi eller AV-systemer kan det innebære tusenvis av timer med kommentert video eller LiDAR. For NLP- og LLM-applikasjoner betyr skalering å bygge flerspråklige datasett som gjenspeiler det kulturelle og språklige mangfoldet til bedriftskunder på tvers av globale markeder. For å oppnå dette nivået av kommentarer, kreves det plattformer for arbeidsflyt, global arbeidsstyrkekapasitet og automatisert kvalitetssikring som sikrer konsekvente resultater på tvers av millioner av eksempler.

Når bedrifter investerer i skalerbare kommentarer, får de tilgang til flere fordeler. For det første reduserer de omskoleringssyklusene fordi modellene trenes på datasett som er brede nok til å fange opp variasjoner i den virkelige verden fra starten av. For det andre sikrer de konsistens på tvers av geografiske områder, noe som er avgjørende for samsvar, rettferdighet og det globale merkevarens omdømme. For det tredje gir skalerbar merknad arbeidsstyrken fleksibiliteten bedrifter trenger, noe som muliggjør rask rampe opp for sesongbestemt etterspørsel, regulatoriske tidsfrister eller store produktlanseringer.