I den kontrollerade miljön i ett labb förlitar sig AI-projekt ofta på små datamängder, noggrant utvalda för inledande experiment. Dessa modeller kan visa lovande resultat men misslyckas med att generalisera i den verkliga världen. Anledningen är enkel: utbildning i begränsade eller inkonsekventa data kan inte förbereda modeller för variabiliteten i produktionsmiljöer. Utan storskaliga, konsekvent märkta datauppsättningar befinner sig företag i en situation där de ständigt omskolar modeller och förbrukar tid, pengar och förtroende.

Skalning av AI kräver att du flyttar bortom boutique-datauppsättningar till anteckningar i företagsskala. För datorseende kan detta innebära märkning av miljontals bilder av produkter, defekter eller vägförhållanden. För robotik eller AV-system kan det innebära tusentals timmar av kommenterad video eller LiDAR. För NLP- och LLM-tillämpningar innebär vägning att bygga flerspråkiga datauppsättningar som återspeglar den kulturella och språkliga mångfalden hos företagskunder på globala marknader. För att uppnå denna anteckningsnivå krävs plattformar för arbetsflödesorkestrering, global arbetskraftskapacitet och automatiserad kvalitetssäkring som säkerställer konsekvent produktion i miljontals exempel.

När företag investerar i skalbara anteckningar kan de låsa upp flera fördelar. För det första minskar de omskolningscykler eftersom modellerna är utbildade på dataset som är tillräckligt breda för att fånga verkliga variationer från början. För det andra säkerställer de enhetlighet över geografiska områden, vilket är avgörande för efterlevnad, rättvisa och globalt varumärkesrykte. För det tredje ger skalbar anteckning den personalflexibilitet som företag behöver, vilket möjliggör snabba upptrappningar för säsongsbunden efterfrågan, lagstadgade tidsfrister eller storskaliga produktlanseringar.