Muitas organizações investem fortemente no desenvolvimento de modelos, mas esquecem-se da qualidade da base de dados. Quando a anotação é inconsistente ou propensa a erros, o modelo de IA resultante irá refletir essas falhas. Por exemplo, na IA generativa (GenATI), as indicações com etiquetas incorretas ou a formação incompleta com base em opiniões humana podem distorcer os resultados, resultando em respostas irrelevantes ou até nocivas. Em aplicações de visão computadorizada (CV), uma única imagem de peão incorretamente identificada num conjunto de dados pode comprometer a segurança de um sistema de veículo autónomo (AV). Da mesma forma, em tarefas de processamento de linguagem natural (NLP), como deteção de fraude ou análise de opinião do cliente, se as entidades forem marcadas incorretamente, o modelo irá classificar mal o risco ou compreender mal a opinião do consumidor.

A qualidade das anotações torna-se ainda mais essencial quando operam em escala empresarial. Primeiro, a etiquetagem dos dados de elevada qualidade reduz a parcialidade ao garantir que os conjuntos de dados representam com precisão todos os cenários do mundo real, em vez de aumentar os pontos cegos culturais ou demográficos. Em segundo lugar, a consistência nas anotações permite que os modelos de IA mantenham a fiabilidade de milhares de milhões de pontos de dados; sem ela, as empresas enfrentarão uma segmentação que resulta em produtos de IA não fiáveis. Por fim, as anotações precisas fornecem uma fiabilidade na qual as empresas podem confiar, especialmente ao ajustar grandes modelos de linguagem (LLMs), ao formar sistemas de robôs ou ao implementar aplicações de IA essenciais nos setores financeiro, de cuidados de saúde ou automóvel.

As empresas beneficiam de várias formas ao priorizar a qualidade das anotações. A redução do tempo de colocação no mercado é uma das maiores vantagens: quando os dados rotulados são precisos desde o início, os modelos requerem menos ciclos de nova formação, acelerando a implementação. Também há vantagens financeiras diretas, uma vez que corrigir dados com etiquetas incorretas numa fase posterior do ciclo de vida da IA é exponencialmente mais dispendioso do que corrigi-los durante a anotação. Talvez o mais importante seja o facto de que as anotações de qualidade garantem que as empresas podem implementar IA fiável. Os reguladores, os acionistas e os clientes finais exigem cada vez mais transparência, equidade e explicabilidade nos sistemas de IA, o que só é possível quando os dados de formação são identificados de forma consistente e precisa.