As anotações de texto constituem a espinha dorsal de grandes modelos de idioma e de aplicações de processamento de linguagem natural. As tarefas de anotação mais comuns incluem o reconhecimento de entidade nomeada (NER), em que entidades como pessoas, organizações ou transações financeiras são marcadas com etiquetas nos documentos; etiqueta de sentimento, que categoriza as opiniões de clientes ou colaboradores como positivas, negativas ou neutro; e anotações de avisos/respostas, que fornecem dados estruturados para aprendizagem por esforço com feedback humano (RLHL) em modelos de IA generativa. As empresas usam estas anotações para potenciar aplicações de IA, desde chatbots a sistemas de conformidade regulamentar, garantindo que os modelos são orientados para um texto que seja preciso no contexto e diverso em termos linguísticos.

Os modelos de visão por computador dependem de grandes volumes de imagens anotadas. As anotações podem ter a forma de caixas delimitadoras, polígonos ou segmentação ao nível dos píxeis. Em contextos empresariais, isto permite que as organizações de retalho preparem modelos para monitorização de prateleiras, garantindo que o inventário é acompanhado em tempo real; os fabricantes utilizam etiquetas com imagens para detetar defeitos nos produtos durante a garantia de qualidade; e os programadores de AV confiam em milhões de imagens anotadas de peões e veículos para treinar modelos de perceção. Sem uma etiquetagem de imagem precisa, estes modelos de IA correm o risco de serem classificados incorretamente que podem prejudicar a confiança na marca ou até mesmo criar riscos de segurança.

A anotação de vídeo requer a identificação de sequências de fotogramas, muitas vezes em intervalos de milésimos de segundo. Isto é essencial para sistemas de IA que dependem do contexto temporal. A robôs de armazém, por exemplo, dependem de vídeos anotados para navegar de forma eficiente e segura. Os sistemas de monitorização de segurança dependem de anotações de vídeo para detetar ameaças ou fora do normal em tempo real. As organizações desportivas utilizam a etiquetagem de vídeo para fins analíticos, identificando os movimentos dos participantes imagem a imagem. A complexidade e o volume dos dados de vídeo tornam as anotações precisas particularmente difícil, requerendo plataformas de organização de fluxo de trabalho para garantir velocidade e precisão.

A anotação de dados LiDAR está no centro da condução autónoma e da robôs. Os sensores LiDAR geram gigantescas núvens de pontos 3D que têm de ser segmentadas e assinaladas com precisão. Envolve a classificação de peões, veículos e obstáculos no espaço tridimencional. Além do AV, as anotações LiDAR são essenciais para a navegação robôtica, o mapeamento baseado em Drone e a modelagem especial de realidade aumentada/VR. Ao contrário das imagens 2D, os dados LiDAR introduzem detalhes e tornam as anotações significativamente mais complexas. Apenas uma combinação de automação + interação humana (HITL) pode fornecer a precisão que as empresas necessitam para aplicações críticas de segurança.