2025 Cilvēka Aizvadīto Piezīmju Platformu Tirgus Pārskats: Izaugsmes Dzinēji, Konkurences Analīze un Nākotnes Tendences. Izpētiet Galvenās Ieskaidras, Kas Formē Nākamos 5 Gadus AI Datu Piezīmēšanā.

• Izpildraksts & Tirgus Pārskats
• Galvenās Tehnoloģiju Tendences Cilvēka Aizvadītajā Piezīmēšanā
• Konkurences Vide un Vadošie Piegādātāji
• Tirgus Izaugsmes Prognozes (2025–2030): CAGR, Ieņēmumu un Apjoma Analīze
• Reģionālā Tirgus Analīze: Ziemeļamerika, Eiropa, APAC un Jaunās Tirgu
• Nākotnes Perspektīva: Innovācijas un Stratēģiskas Iespējas
• Izsisti, Riski un Tirgus Iespējas
• Avoti & Atsauces

Izpildraksts & Tirgus Pārskats

Cilvēka Aizvadītās (HITL) piezīmju platformas ir specializētas risinājumu, kas integrē cilvēka ekspertīzi datu marķēšanas procesā, nodrošinot augstas kvalitātes, precīzus datu kopas mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācības (ML) modeļu apmācībai. Šīs platformas apvieno automātiskas rīkus ar cilvēku pārbaudi, ļaujot organizācijām risināt sarežģītas piezīmju uzdevumus, kuriem nepieciešama niansēta novērtēšana, piemēram, attēlu segmentēšana, dabiskās valodas apstrāde un audio transkripcija.

Globālais tirgus HITL piezīmju platformām piedzīvo jaudīgu izaugsmi, ko veicina AI straujā pieņemšana tādās nozarēs kā veselības aprūpe, automobiļu nozare, finanses un mazumtirdzniecība. Līdz 2025. gadam tirgus raksturojas ar palielinātu pieprasījumu pēc augstas kvalitātes marķētiem datiem, AI jaudīgu lietojumprogrammu izplatīšanos un nepieciešamību pēc skalējamiem, rentabliem piezīmju risinājumiem. Saskaņā ar Gartner datiem, datu marķēšanas rīku tirgus — ieskaitot HITL platformas — plānots sasniegt 3,5 miljardus ASV dolāru līdz 2025. gadam, kas atspoguļo gada pieauguma ātrumu (CAGR) virs 25% no 2021. gada.

Galvenie spēlētāji HITL piezīmju jomā ietver Labelbox, Scale AI, Appen un CloudFactory, katrs piedāvājot platformas, kas apvieno automatizāciju ar cilvēku pārskatīšanu, lai sniegtu precīzas piezīmes. Šīs uzņēmums investē progresīvā darbplūsmu pārvaldībā, kvalitātes nodrošināšanas mehānismos un integrācijas iespējās, lai diferencētu savus piedāvājumus un risinātu pieaugošo AI projektu sarežģītību.

Tirgus arī novēro palielinātu hibrīdās piezīmju modeļu pieņemšanu, kur mašīnmācības algoritmi apstrādā rutīnas marķēšanas uzdevumus, kamēr cilvēki koncentrējas uz robežgadījumiem un kvalitātes kontroli. Šis pieejas uzlabojas piezīmju efektivitāte, kā arī samazina izmaksas un paātrina laiku līdz tirgum AI risinājumiem. Turklāt regulatīvās prasības caurredzamības un aizspriedumu mazināšanas jomā AI sistēmās rosina organizācijas prioritizēt cilvēku uzraudzību piezīmju procesā, veicinot HITL platformu pieprasījumu.

Geogrāfiski Ziemeļamerika un Eiropa vada tirgu, pateicoties to attīstītajām AI ekosistēmām un ievērojamām investīcijām pētniecībā un attīstībā. Tomēr Āzijas un Klusā okeāna reģions (APAC) parādās kā augsti izaugsmes reģions, ko atbalsta lauks, kas attiecībā uz AI iniciatīvām un pieaugošu prasmīgu piezīmju veidotāju daudzumu.

Kopumā 2025. gadā HITL piezīmju platformas tirgus ir definēts ar strauju izaugsmi, tehnoloģisko inovāciju un būtisku lomu, lai iespējotu uzticamus, augstas veiktspējas AI sistēmas dažādās nozarēs.

Galvenās Tehnoloģiju Tendences Cilvēka Aizvadītajā Piezīmēšanā

Cilvēka aizvadītās (HITL) piezīmju platformas ātri attīstās kā būtiski rīki, lai izstrādātu augstas kvalitātes mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācības (ML) modeļus. Šīs platformas integrē cilvēka ekspertīzi tieši datu marķēšanas procesā, nodrošinot augstāku precizitāti un konteksta izpratni nekā pilnībā automatizēti risinājumi. 2025. gadā vairāki galvenie tehnoloģiju trendi veido HITL piezīmju platformu ainavu, un tos virza palielināts pieprasījums pēc izturīgām, aizspriedumu mazinātām un skalējamām datu marķēšanas darba procesiem.

• AI-paplašinātās Piezīmju Darba Plūsmas: Mūsdienu HITL platformas izmanto AI, lai iepriekš marķētu datus, kurus pēc tam pārskata un koriģē cilvēku piezīmju veidotāji. Šī hibrīdā pieeja ievērojami paātrina piezīmju ātrumu, saglabājot augstu precizitāti. Uzņēmumi, piemēram, Labelbox un Scale AI, ir integrējuši progresīvas modeļa palīgeditēšanas funkcijas, samazinot manuālo darbu un uzlabojot caurlaidspēju.
• Kvalitātes Nodrošināšana un Konsensa Mehānismi: Lai risinātu piezīmju konsekvenci un samazinātu subjektiivitāti, platformas īsteno daudzkārtējus kvalitātes kontroles sistēmas. Tās ietver konsensa novērtēšanu, starp-piezīmju veidotāju atbilstības metriku un reāllaika atsauksmju ciklus. Appen un Sama ir ieviesušas sarežģītus kvalitātes nodrošināšanas moduļus, kas norāda ambiciozus gadījumus ekspertu pārskatīšanai, nodrošinot datu uzticamību turpmākajām AI lietojumprogrammām.
• Nozaru Specifiska Pielāgošana: Pieaug tendence dalīt plānoto pārraudzību specifiskās nozarēs, piemēram, veselības aprūpē, autonomos transportlīdzekļos un finansēs. Piemēram, Snorkel AI piedāvā programmatūras marķēšanas rīkus, kas ļauj nozares ekspertiem kodēt savu zināšanu marķēšanas funkcijās, uzlabojot piezīmju efektivitāti specializētām datu kopām.
• Izstrādājamība un Globālās Darbaspēka Integrācija: HITL platformas paplašina savu globālo piezīmju veidotāju tīklu un izmanto mākoņtehnoloģiju infrastruktūru, lai nodrošinātu lielapjoma projektus. Tas nodrošina ātru paplašināšanu un 24/7 operācijas, kā pierādījusi Lionbridge AI un TELUS International, kas atbalsta daudzvalodu un multikulturālas piezīmju komandas.
• Datu Privātums un Drošības Uzlabojumi: Ar stingrāku datu regulējumu platformas iegulda drošās piezīmju vidēs, piekļuves kontroles ar lomu pamatu un atbilstošajās sertifikācijās (piemēram, GDPR, HIPAA). CloudFactory un Defined.ai ir prioritizējušas drošu datu apstrādi un privātuma saglabājošas piezīmju darba plūsmas.

Šīs tendences uzsvērti uzņēmuma stratēģisko nozīmi HITL piezīmju platformām 2025. gadā, kad organizācijas cenšas sabalansēt automatizāciju ar cilvēka uzskatu, lai radītu augstas kvalitātes, uzticamas AI sistēmas.

Konkurences Vide un Vadošie Piegādātāji

Cilvēka aizvadīto (HITL) piezīmju platformu konkurences vide 2025. gadā ir raksturīga mixam starp izveidotiem tehnoloģiju uzņēmumiem, specializētām jaunuzņēmumiem un jaunajiem spēlētājiem, visi cenšas apmierināt pieaugošo pieprasījumu pēc augstas kvalitātes, skalējamiem datu marķēšanas pakalpojumiem. Mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācības (ML) lietojumprogrammu izplatīšanās dažādās nozarēs, piemēram, autonomos transportlīdzekļus, veselības aprūpē, mazumtirdzniecībā un finansēs ir pastiprinājusi nepieciešamību pēc precīziem, cilvēku apstiprinātiem datu marķējumiem, ierakstot HITL platformas kā kritiskus veidotus AI modeļu attīstībai.

Vadošie piegādātāji šajā jomā ir Scale AI, Labelbox un Appen, katrs piedāvā spēcīgas platformas, kas apvieno automatizāciju ar cilvēku uzraudzību, lai nodrošinātu piezīmju precizitāti un efektivitāti. Scale AI ir saglabājusi savu līderību, piedāvājot end-to-end datu marķēšanas risinājumus ar spēcīgu uzsvaru uz kvalitātes nodrošināšanu un darba plūsmas pielāgošanu, kas pielāgoto uzņēmumiem automobiļu un aizsardzības nozarēs. Labelbox atšķiras ar savu elastīgo platformas arhitektūru, kas ļauj nesarežģīti integrēt ar klientu ML caurulēm un piedāvā uzlabotas sadarbības rīkus izkliedētām piezīmju komandām.

Appen izmanto savu globālo pūli, lai nodrošinātu daudzvalodu un nozares specifiskas piezīmes lielā apjomā, padarot to par priekšroku partneri organizācijām ar dažādām datu prasībām. Citu ievērojamo spēlētāju vidū ir Snorkel AI, kas uzsver programmatiskas marķēšanas un vājo uzraudzību, un SuperAnnotate, kas ir pazīstama ar saviem datorredzes piezīmju rīkiem un projektu vadības funkcijām pielāgotām liela mēroga attēlu un video datu kopām.

Tirgus arī novēro palielinātu konkurenci no atvērtā koda platformām un nišas sniedzējiem, piemēram, Label Studio un Prodigy, kas piesaista organizācijas, kas meklē pielāgojamus, uz vietas esošus risinājumus. Stratēģiskās partnerības, apvienošana un investīcijas veido konkurences dinamiku, ar piegādātājiem paplašinot savus pakalpojumu portfeļus, lai iekļautu datu kurāciju, sintētisko datu ģenerēšanu un piezīmju analītiku.

Saskaņā ar Gartner un MarketsandMarkets datiem, HITL piezīmju platformu tirgus tuvākajos gados plānots augt divciparu CAGR līdz 2025. gadam, ko virza AI modeļu pieaugošā sarežģītība un nepieciešamība pēc nepārtrauktas datu kvalitātes uzlabošanas. Pēdējā gadījumā izšķirība balstīsies uz platformas pielāgojamību, piezīmju kvalitāti, nozares ekspertīzi un spēju atbalstīt jaunizveidotos datu veidus, piemēram, 3D un multimodālos saturus.

Tirgus Izaugsmes Prognozes (2025–2030): CAGR, Ieņēmumu un Apjoma Analīze

Globālais tirgus Cilvēka Aizvadītās (HITL) piezīmju platformas ir gatavas būtiskai paplašināšanai no 2025. līdz 2030. gadam, pateicoties mākslīgā intelekta (AI) un mašīnmācības (ML) straujai pieņemšanai įvairās nozarēs. Saskaņā ar prognozēm no MarketsandMarkets, datu marķēšanas rīku tirgus, kas ietver HITL platformas, plānots augt ar gada pieauguma ātrumu (CAGR) aptuveni 26% šajā periodā. Šī izaugsme ir balstīta uz pieaugošo pieprasījumu pēc augstas kvalitātes marķētiem datiem sarežģītu AI modeļu apmācībai, it īpaši tādās nozarēs kā autonomie transportlīdzekļi, veselības aprūpe, mazumtirdzniecība un finanses.

Ieņēmumu prognozes liecina, ka globālais HITL piezīmju platformu tirgus var pārsniegt 5,5 miljardus ASV dolāru līdz 2030. gadam, palielinoties no aptuveni 1,7 miljardi ASV dolāru 2025. gadā. Šī pieauguma pamatā ir datu intensīvas lietojumprogrammas un nepieciešamība pēc cilvēku uzraudzības, lai nodrošinātu piezīmju precizitāti, it īpaši sarežģītās vai neskaidras situācijās, kur automātiskie rīki nespēj tikt galā. Grand View Research uzsver, ka HITL platformas arvien vairāk tiek integrētas uzņēmumu AI darba plūsmās, tādējādi vēl vairāk veicinot tirgus paplašināšanos.

Runājot par apjomu, marķēto datu gadījumu skaits, ko apstrādā HITL platformas, iepretī sagaidāms ievērojami pieaugt. Gartner lēš, ka līdz 2030. gadam vairāk nekā 60% no visiem uzņēmuma AI projektiem paļausies uz HITL piezīmēm kādā savā datu procesā, salīdzinot ar mazāk nekā 30% 2025. gadā. Tas atspoguļo gan AI modeļu pieaugošo sarežģītību, gan atzīšanu, ka cilvēku ekspertīze joprojām ir būtiska niansētiem datu marķēšanas uzdevumiem.

• Reģionālā Izaugsme: Ziemeļamerika plānota saglabāt savu vadību, veidojot vairāk nekā 40% no globālajiem ieņēmumiem līdz 2030. gadam, ko veicina agrīna tehnoloģiju pieņemšana un spēcīga AI jaunuzņēmumu ekosistēma. Tomēr Āzijas-Klusā okeāna reģionam plānots uzrādīt ātrāko CAGR, ko virza digitālās transformācijas iniciatīvas un attīstošajām AI pētniecības investīcijām.
• Nozaru Braucēji: Veselības un automobiļu nozares tiek sagaidītas būt par lielākajiem tirgus apjoma devējiem, jo tās prasa precīzu piezīmi medicīnas attēlveidošanai un autonomo braukšanas datu kopām.

Kopumā 2025.–2030. gads redzēs HITL piezīmju platformu kļūšanu aizvien būtiskākām, un tirgus izaugsme atspoguļos gan tehnoloģiskos sasniegumus, gan cilvēka sprieduma neatlaidību AI attīstībā.

Reģionālā Tirgus Analīze: Ziemeļamerika, Eiropa, APAC un Jaunās Tirgu

Globālais tirgus Cilvēka Aizvadītās (HITL) piezīmju platformas piedzīvo strauju izaugsmi, ar reģionālajiem dinamiem, ko ietekmē tehnoloģiskā izsistība, regulatīva vide un mākslīgā intelekta (AI) pieņemšanas temps. 2025. gadā Ziemeļamerika, Eiropa, Āzijas un Klusā okeāna reģions (APAC) un jaunie tirgi katrs piedāvā atšķirīgas iespējas un izaicinājumus HITL piezīmju sniedzējiem.

Ziemeļamerika joprojām ir vislielākais un visattīstītākais tirgus HITL piezīmju platformām, pateicoties galveno AI izstrādātāju klātbūtnei, spēcīgiem datu centrētiem jaunuzņēmumiem un ievērojamām investīcijām autonomajos transportlīdzekļos, veselības AI un dabiskās valodas apstrādē. It īpaši ASV gūst labumu no vadošo tehnoloģiju uzņēmumu koncentrācijas un izteiktiem riska ieguldījumiem. Saskaņā ar Grand View Research datiem, Ziemeļamerika veidoja vairāk nekā 40% no globālā datu marķēšanas tirgus daļas 2024. gadā, ar turpmāku divciparu izaugsmi prognozējot līdz 2025. gadam. Regulējoša skaidrība un fokuss uz datu privātumu, piemēram, atbilstība Kalifornijas patērētāju privātuma aktam (CCPA), arī ietekmē platformas funkcijas un pakalpojumu piedāvājumus.

Eiropa ir raksturīga ar spēcīgu uzsvaru uz datu privātumu un ētisku AI, ko ietekmē Vispārīga datu aizsardzības regulēšana (GDPR) un ierosinātais ES AI likums. Šī regulatīvā vide ir palielinājusi pieprasījumu pēc caurredzamām, auditable HITL piezīmju darba plūsmām un platformām, kas var pierādīt atbilstību. Reģions piedzīvo izaugsmi tādās nozarēs kā automobiļu (īpaši Vācijā un Francijā), veselības aprūpe un valsts sektora AI iniciatīvas. Saskaņā ar MarketsandMarkets datiem, Eiropas datu marķēšanas tirgum plānots augt ar CAGR 22% no 2023. līdz 2027. gadam, ar HITL risinājumiem gūstot atzinību uzņēmumos, kas meklē augstas kvalitātes, aizspriedumu mazinātas datu kopas.

• APAC ir visstraujāk augošais reģions, ko virza strauja digitālā transformācija, valdības atbalstītas AI stratēģijas (īpaši Ķīnā, Japānā un Dienvidkorejā) un liela, konkurētspējīga darbaspēka manuālajām piezīmju stundām. Ķīna vada reģionu, veicot nozīmīgas investīcijas datorredzē un gudro pilsētu projektos. Vietējie sniedzēji arvien vairāk integrē HITL iespējas, lai apmierinātu globālo klientu kvalitātes prasības. IDC prognozē, ka APAC daļa no globālā marķēšanas tirgus pārsniegs 30% līdz 2025. gadam.
• Jauni Tirgi — tai skaitā Dienvidamerika, Tuvie Austrumi un Āfrika — ir piedzīvo pieaugošu HITL piezīmju platformu pieņemšanu, ko galvenokārt virza ārpakalpojuma iespējas un vietējo AI ekosistēmu paplašināšana. Šīs reģioni piedāvā izmaksu priekšrocības un piesaista ieguldījumus no globālajiem platformas sniedzējiem, kas meklē skalējamus piezīmju risinājumus. Tomēr ir izaicinājumi, piemēram, ierobežota digitālā infrastruktūra un darbaspēka apmācība.

Kopumā reģionālie tirgus dinamika 2025. gadā atspoguļo regulatīvo, tehnoloģisko un ekonomisko faktoru savstarpējo ietekmi, HITL piezīmju platformas pielāgojoties vietējām prasībām un nozares specifiskām vajadzībām, lai nodrošinātu izaugsmes iespējas visā pasaulē.

Nākotnes Perspektīva: Innovācijas un Stratēģiskas Iespējas

Nākotnes prognoze Cilvēka Aizvadītām (HITL) piezīmju platformām 2025. gadā tiek veidota, ņemot vērā straujo mākslīgā intelekta (AI) attīstību, pieaugošo datu sarežģītību un palielināto pieprasījumu pēc augstas kvalitātes marķētām datu kopām. Kamēr organizācijas centīsies izstrādāt robustākas un ētiskākas AI sistēmas, HITL platformas attīstās, lai integrētu dziļāku automatizāciju, uzlabotu sadarbību un nozares specifisku ekspertīzi.

Viens no nozīmīgākajiem inovācijām, kas tiek prognozēts, ir progresīvu AI palīgeditēšanas rīku integrācija. Šie rīki izmanto aktīvā mācīšanās, kur mašīnmācības modeļi piedāvā piezīmes un cilvēku piezīmju veidotāji pārbauda vai labo tās, būtiski paātrinot marķēšanas procesu, saglabājot precizitāti. Uzņēmumi, piemēram, Labelbox un Scale AI, jau ir pionieri šādās hibrīdās darba plūsmās, un līdz 2025. gadam šīs spējas, visticamāk, kļūs par standartu vadošajās platformās.

Stratēģiskas iespējas arī parādās piezīmju darba plūsmu pielāgošanā nozaru specifiskām vajadzībām. Piemēram, veselības aprūpe, autonomi transportlīdzekļi un finanšu pakalpojumi prasa ļoti specializētu marķēšanu, bieži vien iesaistot nozaru ekspertus. HITL platformas reaģē, ļaujot nesarežģītu ekspertu pārskatīšanu un atbilstības pārbaužu integrāciju, kā redzējām piedāvājumos no CloudFactory un Sama. Šī tendence, visticamāk, pastiprināsies, kad regulatīvā pārskatīšana par AI sistēmām palielinās, īpaši jutīgās nozarēs.

Vēl viena inovāciju joma ir sintētisko datu un datu paplašināšanas izmantošana HITL darba plūsmās. Ģenerējot sintētiskus piemērus un ļaujot cilvēkiem viņus apstiprināt vai pilnveidot, platformas var risināt datu trūkumu un aizspriedumu, uzlabojot modeļa vispārējo derību. Saskaņā ar Gartner datiem līdz 2025. gadam vairāk nekā 30% jauno datu, kas izmantoti AI modeļu apmācībā, būs sintētiski ģenerēti, un HITL platformas spēlēs kritisku lomu kvalitātes nodrošināšanā.

• Daudzvalodu un multikulturālo piezīmju spēju paplašināšana, lai atbalstītu globālus AI izvietojumus.
• Lielāka uzsvaru uz piezīmju veidotāju labklājību un ētisku avotu iegādi, ko virza klientu un regulatīvas prasības.
• Integrācija ar MLOps caurulēm, lai nodrošinātu reāllaika atsauksmes un nepārtrauktu modeļa uzlabošanu.

Kopumā HITL piezīmju platformu tirgus 2025. gadā būs noteikts ar inteliģento automatizāciju, nozares specifisku pielāgošanu un stingru fokusu uz datu kvalitāti un ētiku. Stratēģiskas partnerības un investīcijas šajās jomās būs galvenie diferenciatori platformas sniedzējiem, kas meklē jaunizveidotas iespējas attiecībā uz mainīgajiem AI vidi.

Izsisti, Riski un Tirgus Iespējas

Cilvēka aizvadītās (HITL) piezīmju platformas ir kritiskas, lai nodrošinātu augstas kvalitātes datu marķēšanu mašīnmācības darba plūsmās, taču nozares pieredz sarežģītu izaicinājumu, risku un rodas iespēju ainavu, pārejot uz 2025. gadu.

Izsiti un Riski

• Izstrādājamība un Kvalitātes Kontrole: Kad AI modeļiem nepieciešami arvien lielāki datu kopas, HITL platformām ir jāpaplašina savas darbības bez piezīmju precizitātes samazināšanas. Pastāvīga kvalitātes uzturēšana starp izplatītām, bieži globālām darbaspēka komandām ir pastāvīgs izaicinājums, īpaši kad piezīmju uzdevumi kļūst sarežģītāki (Gartner).
• Datu Drošība un Privātums: Jutīgu vai īpaši datu apstrāde rada nozīmīgus privātuma un atbilstības riskus. HITL platformām ir jāievēro attiecīgās regulācijas, piemēram, GDPR un CCPA, un klienti arvien vairāk pieprasa r безопасtības pārvaldību un drošas piezīmju vides (IDC).
• Darba spēka Pārvaldība: Paļaušanās uz globālo, bieži vien brīvpiekļuves piezīmju veidotāju bāzē ievieš riskus saistībā ar darbaspēka uzticamību, apmācību un kadru mainību. Nodrošinot piezīmju veidotāju labklājību un novēršot izsīkumu ir arī pieaugošas bažas, īpaši kad piezīmju uzdevumi kļūst arvien kognitīvāk intensīvi (Oxford Insights).
• Izmaksu Spiediens: Kad automatizācija uzlabojas, klienti sagaida zemākas izmaksas un ātrāku izpildes laiku. HITL platformām ir jāsabalansē ieguldījumi automatizācijā ar nepieciešamību pēc cilvēku uzraudzības, kas var būt resursu patērējoši (McKinsey & Company).

Tirgus Iespējas

• Hibrīdā Automatizācijas Modeļi: Integrējot AI vadītu iepriekšējo piezīmi ar cilvēku verifikāciju, var uzlabot efektivitāti un samazināt izmaksas, radot konkurences priekšrocības platformām, kas spēj perfekti sabalansēt šo procesu (Data Bridge Market Research).
• Nozaru Specifiskā Pielāgošana: Pieprasījums pieaug pēc nozares specifiskas piezīmju marķēšanas (piemēram, medicīnas attēlošanā, autonomos transportlīdzekļiem, juridiskos dokumentus), piedāvājot iespējas platformām, kas piedāvā specializētu ekspertīzi un atbilstību (Grand View Research).
• Ģeogrāfiskā Paplašināšana: Jaunie tirgi Āzijā-Klusajā okeānā un Dienvidamerikā radīs izaugsmes iespējas, ko veicina AI pieņemšana un vietējās datu suverenitātes prasības (MarketsandMarkets).
• Ētiska un Atbildīga AI: Platformas, kas spēj pierādīt caurredzamu, aizspriedumu mazinātu piezīmju procesus, ir labi nostiprinājušās, lai apkalpotu klientus, kam prioritāte ir ētiska AI attīstība (Pasaules ekonomikas forums).

Avoti & Atsauces

• Labelbox
• Scale AI
• Appen
• CloudFactory
• Sama
• Snorkel AI
• Lionbridge AI
• Defined.ai
• SuperAnnotate
• Label Studio
• Prodigy
• MarketsandMarkets
• Grand View Research
• IDC
• Oxford Insights
• McKinsey & Company
• Data Bridge Market Research