01 Arbeitsabläufe für die Kennzeichnung durch Mensch und KI ersetzen die vollständig manuelle Annotation Der Markt für Datenerfassung und -kennzeichnung wandelt sich von der rein manuellen Annotation hin zu Workflows, die Mensch und KI kombinieren und die erste Kennzeichnung sowie Qualitätsprüfungen automatisieren. Modelle des maschinellen Lernens können nun Bilder, Texte, Audiodateien und andere Daten vorab kennzeichnen, während sich menschliche Prüfer auf unklare, komplexe oder besonders wichtige Fälle konzentrieren. Dies reduziert repetitive Arbeit und ermöglicht es Projekten, größere Datensätze zu verarbeiten, ohne die Annotationsteams im gleichen Maße zu vergrößern. Die Qualitätssicherung wird durch diese Entwicklung auch in vorgelagerte Prozesse verlagert: Automatisierte Prüfer kontrollieren die Konsistenz der Daten, bevor diese in das Modelltraining einfließen. Im Juli 2025 berichtete Scale AI, dass sein Multiagenten-Autorater 82 % der falschen Antworten auf Expertenniveau erkannte, im Vergleich zu 23 % bei Verwendung eines einzelnen Modells; 87 % der teilnehmenden Experten korrigierten anfänglich falsche Antworten nach KI-Feedback.
01 Multimodale generative KI erhöht die Nachfrage nach spezialisierten Trainingsdaten Die rasante Entwicklung generativer und multimodaler KI führt zu einer steigenden Nachfrage nach größeren, vielfältigeren und spezialisierteren Trainingsdatensätzen. Moderne Modelle müssen Text, Bilder, Sprache, Video, Code, regionale Sprachen und menschliche Präferenzen verstehen und damit Aufgaben bewältigen, die weit über einfache Bildfelder oder Textkategorien hinausgehen. Entwickler benötigen für die Feinabstimmung und das Testen von Modellen Prompt-Response-Paare, Präferenzranglisten, Auswertungen von Argumentationsfunktionen, Sicherheitskennzeichnungen, Transkriptionen und kulturell akkurate, mehrsprachige Daten. Dies erhöht die Nachfrage nach Anbietern von Datenerfassung und -kennzeichnung, die in großem Umfang Fachexperten und Muttersprachler rekrutieren können. Da Basismodelle zunehmend in Unternehmens- und Verbraucheranwendungen eingesetzt werden, gewinnen kontinuierliche Evaluierung und Daten nach dem Training zunehmend an Bedeutung im KI-Entwicklungszyklus.
01 Datenschutzbestimmungen schränken den Zugriff auf reale Trainingsdaten ein Datenschutzbestimmungen können die Geschwindigkeit der Datenerfassung und -aufbereitung für KI-Training einschränken. Bilder, Sprachaufnahmen, Online-Texte, Standortinformationen und Nutzerinteraktionen können personenbezogene oder sensible Daten enthalten, die eine Rechtsgrundlage, klare Verarbeitungskontrollen, Datenminimierung und sichere Speicherung erfordern. Web-Scraping-Daten können zusätzliche Probleme verursachen, da die öffentliche Verfügbarkeit die Datenschutzverpflichtungen nicht automatisch aufhebt. Unternehmen müssen Datensätze filtern, Identifikatoren entfernen, die Datenherkunft dokumentieren, den Zugriff von Annotatoren einschränken und Einwilligungen oder berechtigte Interessen prüfen, bevor die Kennzeichnung beginnt. Diese Schritte erhöhen die Compliance- und Betriebskosten und können die Menge nutzbarer realer Daten reduzieren, insbesondere im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, in der Biometrie und anderen sensiblen Anwendungsbereichen.
01 Physikalische KI schafft neue Nachfrage nach Sensor- und Robotikdaten Robotik und physikalische KI eröffnen neue Möglichkeiten, da Maschinen Daten über Bewegungen, Objekte, Umgebungen und menschliche Handlungen benötigen, die sich nicht aus Texten im Internet gewinnen lassen. Autonome Fahrzeuge, Lagerroboter, humanoide Roboter und industrielle Systeme benötigen synchronisierte Kamera-, LiDAR-, Radar-, Video- und Trajektoriendaten, die viele reale Situationen abdecken. Diese Datensätze erfordern zudem detaillierte Beschriftungen für Objekte, Aktionen, Absichten, Arbeitsschritte und Fehlerzustände. Dies schafft Bedarf an maßgeschneiderten Datenerfassungseinrichtungen, Teleoperation, Sensorannotation, Simulation und Pipelines für synthetische Daten. Anbieter, die reale Demonstrationen mit skalierbaren synthetischen Daten kombinieren können, sind gut positioniert, um Basismodelle zu unterstützen, die darauf ausgelegt sind, physische Umgebungen zu verstehen und sicher darin zu agieren.
01 Annotationen auf Expertenniveau erschweren die Aufrechterhaltung einer gleichbleibenden Datenqualität. Die Aufrechterhaltung einer gleichbleibenden Labelqualität wird zunehmend schwieriger, da Annotationsaufgaben von einfacher Klassifizierung hin zu Expertenurteilen, multimodaler Auswertung und subjektiven menschlichen Präferenzbewertungen führen. Unterschiedliche Annotatoren können dieselbe Anweisung unterschiedlich interpretieren, während schwache Richtlinien oder eine mangelhafte Kalibrierung der Prüfer Rauschen und Verzerrungen in die Trainingsdatensätze einbringen können. Labels von geringer Qualität können die Modellgenauigkeit direkt verringern, weshalb Anbieter mehrere Prüfebenen, die Qualifizierung der Mitwirkenden, die Analyse von Meinungsverschiedenheiten und die Messung der Datenqualität benötigen.
Juni 2026:Scale AI hat seine KI-Dateninfrastrukturplattform durch neue Unternehmenspartnerschaften erweitert, die sich auf hochwertige Trainingsdaten, Modellevaluierung und Datenkennzeichnungslösungen für die fortschrittliche KI-Entwicklung konzentrieren.
Mai 2026:Appen erweiterte sein Portfolio an KI-Datendiensten um verbesserte Lösungen für Datenannotation, Modellevaluierung und mehrsprachige Trainingsdaten, um die Entwicklung generativer KI in Unternehmen zu unterstützen.
März 2026:TELUS Digital hat sein Geschäft mit KI-Datenlösungen um neue Datenerfassungs- und Kennzeichnungsfunktionen erweitert und unterstützt damit Projekte in den Bereichen Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und KI-Modelltraining.
Januar 2026:Labelbox hat seine KI-Datenplattform um verbesserte Annotations-Workflows, Automatisierungstools und modellgestützte Labeling-Funktionen erweitert, um Unternehmen bei der Beschleunigung der Entwicklung von maschinellem Lernen zu unterstützen.