В конфиденциальных условиях в лабораторных условиях проекты на основе ИИ часто основаны на небольших наборах данных, тщательно подобранных для первоначальных опытов. Эти модели могут давать обнадеживающие результаты, но они не применимы к реальному миру. Причина очень проста: обучение на ограниченных или непоследовательных данных не может подготовить модели к изменчивости производственных условий. Без объемных, единообразно размеченных наборов данных компании вынуждены постоянно обновлять модели, на что тратится время и деньги.

Для масштабирования бизнеса на основе ИИ необходимо перейти не только на стандартные наборы данных, но и использовать аннотирования в масштабах всей организации. В случае компьютерного зрения это может быть связано с маркировкой миллионов изображений продуктов, дефектов или дорожных условий. В случае с робототехническими или автономными системами это может занять тысячи часов аннотированного видео или LiDAR. Для приложений NLP и LLM масштабирование означает создание многоязыких наборов данных, отражающих культурное и языковое разнообразие корпоративных клиентов на разных рынках. Для такого уровня аннотаций потребуются платформы для организации рабочих процессов, персонал по всему миру и автоматизированная система контроля качества, которая обеспечивает стабильные результаты для миллионов примеров.

Инвестиции в масштабируемые приложения для аннотаций дают компаниям множество преимуществ. Во-первых, они позволяют сократить число циклов переподготовки, поскольку модели обучаются на достаточно больших наборах данных, чтобы с самого начала они могли отражать реальную изменчивость данных. Во-вторых, они обеспечивают единообразие в разных регионах, что имеет первостепенное значение для соблюдения нормативно-правовых требований, справедливости и международной репутации бренда. В-третьих, масштабируемость аннотаций позволяет сотрудникам быстро реагировать на сезонный спрос, нарушать крайние сроки или запустить полноценный запуск новых продуктов.