No ambiente controlado de um laboratório, os projetos de IA costumam basear-se em pequenos conjuntos de dados, cuidadosamente selecionados para a experimentação inicial. Estes modelos podem ter resultados prometidos, mas não são generalizáveis no mundo real. O motivo é simples: a formação com dados limitados ou inconsistentes não pode preparar modelos para a variabilidade dos ambientes de produção. Sem conjuntos de dados em grande escala e identificados de forma consistente, as empresas têm de treinar constantemente os modelos, o que consome tempo, dinheiro e confiança.

Escalar a IA requer ir além dos conjuntos de dados de boutiques para anotações à escala empresarial. No caso da visão computadorizada, isto pode significar identificar milhões de imagens de produtos, defeitos ou condições da estrada. No caso dos sistemas de robôs ou AV, pode envolver milhares de horas de vídeos anotados ou LiDAR. Para aplicações NLP e LLM, expandir significa criar conjuntos de dados multilíngue que reflitam a diversidade cultural e linguística de clientes empresariais em mercados globais. Alcançar este nível de anotações requer plataformas de organização de fluxos de trabalho, capacidade global da força de trabalho e garantia de qualidade automatizada que garanta resultados consistentes em milhões de exemplos.

Quando as empresas investem em anotações expansíveis, obtêm vários benefícios. Primeiro, reduzem os ciclos de retreinamento porque os modelos são treinados em conjuntos de dados suficientemente amplos para captar a variabilidade do mundo real desde o início. Em segundo lugar, garantem a consistência entre locais diferentes, o que é essencial para a conformidade, a justiça e a reputação global da marca. Em terceiro lugar, a anotação expansível fornece a flexibilidade de que as empresas precisam, permitindo aumentos rápidos de procura sazonal, prazos regulamentares ou lançamentos de produtos em grande escala.