Yapay zekâ projeleri, kontrollü bir laboratuvar ortamında genellikle küçük veri kümelerine dayanır ve ilk deneyler için özenle seçilmiştir. Bu modeller umut verici sonuçlar verebilir ancak gerçek dünyada genellenemez. Nedeni basit: Sınırlı veya tutarsız verilerle yapılan eğitim, üretim ortamlarının değişkenliği için model hazırlayamaz. Büyük ölçekli ve tutarlı bir şekilde etiketlenen veri kümeleri olmadan, kuruluşlar kendilerini modelleri sürekli olarak yeniden eğitmekle yükümlüdür, bu da zaman, para ve güven kaybına neden olur.

Yapay zekâyı ölçeklendirmek için butik veri kümelerinden kurumsal ölçekte ek açıklamalara geçmeniz gerekir. Bilgisayarlı görü için bu, milyonlarca ürünün, kusurların veya yol koşullarının görüntüsünün etiketlenmesi anlamına gelebilir. Robotik veya AV sistemlerinde binlerce saatlik açıklamalı video veya LiDAR gerekebilir. NLP ve LLM uygulamaları için ölçeklendirme, küresel pazarlardaki kurumsal müşterilerin kültürel ve dil çeşitliliğini yansıtan çok dilli veri kümeleri oluşturmak anlamına gelir. Bu düzeyde bir ek açıklama elde etmek için iş akışı düzenleme platformları, küresel iş gücü kapasitesi ve milyonlarca örnekte tutarlı çıktı sağlayan otomatik kalite güvencesi gerekir.

Kuruluşlar ölçeklenebilir ek açıklamalara yatırım yaptıklarında birden fazla avantajdan yararlanırlar. İlk olarak, modeller gerçek dünyadaki değişkenliği en baştan yakalayacak kadar geniş veri kümelerinde eğitildikleri için yeniden eğitim döngülerini azaltırlar. İkinci olarak, uyumluluk, adalet ve küresel marka itibarı için çok önemli olan coğrafyalar arasında tutarlılık sağlarlar. Üçüncüsü, ölçeklenebilir ek açıklamalar işletmelerin ihtiyaç duyduğu iş gücü esnekliğini sunarak mevsimsel talep, yasal teslim tarihleri veya büyük ölçekli ürün lansmanları için hızlı artış sağlar.