Marktbericht über Annotation-Plattformen mit Mensch-im-Kreis (HITL) 2025: Wachstumsfaktoren, technologische Innovationen und strategische Einblicke für die nächsten 5 Jahre

• Zusammenfassung und Marktübersicht
• Wichtige Technologietrends bei Annotation-Plattformen mit Mensch-im-Kreis
• Wettbewerbslandschaft und führende Anbieter
• Marktwachstumsprognosen (2025–2030): CAGR, Umsatz- und Volumenanalyse
• Regionale Marktanalyse: Nordamerika, Europa, APAC und Rest der Welt
• Zukünftige Perspektiven: Aufkommende Anwendungen und Investitionsmöglichkeiten
• Herausforderungen, Risiken und strategische Chancen
• Quellen & Referenzen

Zusammenfassung und Marktübersicht

Annotation-Plattformen mit Mensch-im-Kreis (HITL) sind spezialisierte Lösungen, die menschliche Expertise in den Datenbeschriftungsprozess integrieren, um hochwertige, genaue Datensätze für das Training von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernmodellen (ML) zu gewährleisten. Diese Plattformen kombinieren automatisierte Tools mit menschlicher Validierung, sodass Organisationen komplexe Annotationstasks bewältigen können, die nuancierte Urteile erfordern, wie z.B. Bildsegmentierung, Verarbeitung natürlicher Sprache und Audio-Transkription.

Der globale Markt für HITL-Annotation-Plattformen verzeichnet ein robustes Wachstum, das durch die zunehmende Akzeptanz von KI in Branchen wie Gesundheitswesen, Automobilindustrie, Finanzen und Einzelhandel angetrieben wird. Im Jahr 2025 ist der Markt durch einen steigenden Bedarf an hochwertigen beschrifteten Daten, die Verbreitung KI-gestützter Anwendungen und die Notwendigkeit skalierbarer, kosteneffizienter Annotationlösungen gekennzeichnet. Laut Gartner wird der Markt für Datenannotationswerkzeuge – einschließlich HITL-Plattformen – bis 2025 voraussichtlich 3,5 Milliarden USD erreichen, was einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von über 25 % seit 2021 entspricht.

• Wichtige Treiber: Der Anstieg bei KI- und ML-Einführungen, insbesondere in der Computer Vision und dem Verständnis natürlicher Sprache, steigert die Nachfrage nach HITL-Annotation. Unternehmen erkennen zunehmend die Grenzen vollständig automatisierter Beschriftungen, insbesondere für Grenzfälle und mehrdeutige Daten, und wenden sich daher an Plattformen, die Automatisierung mit menschlicher Aufsicht kombinieren.
• Brancheneinführung: Sektoren wie autonome Fahrzeuge, medizinische Bildgebung und E-Commerce sind führende Anwender. Beispielsweise nutzen Tesla und Waymo HITL-Annotation, um Wahrnehmungssysteme zu verfeinern, während Gesundheitsdienstleister diese Plattformen zur Annotation diagnostischer Bilder verwenden.
• Wettbewerbslandschaft: Der Markt bietet eine Mischung aus etablierten Akteuren und innovativen Startups. Zu den bemerkenswerten Anbietern gehören Labelbox, Scale AI und Appen, die jeweils Plattformen anbieten, die eine Vielzahl von Datentypen und Annotation-Workflows unterstützen.
• Herausforderungen: Die Gewährleistung der Datensicherheit, das Management der Mitarbeiterqualität und die Integration der Annotation-Workflows mit Unternehmens-KI-Pipelines bleiben zentrale Herausforderungen. Darüber hinaus fordert der Bedarf an domänenspezifischer Expertise in Annotationtasks die Anbieter auf, anpassbare und vertikal spezifische Lösungen anzubieten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass HITL-Annotation-Plattformen im Lebenszyklus der KI-Entwicklung unverzichtbar werden, indem sie die Genauigkeit und Anpassungsfähigkeit bieten, die für nächste Generation intelligenter Systeme erforderlich ist. Die Marktentwicklung im Jahr 2025 deutet auf kontinuierliche Innovation, zunehmende Automatisierung und tiefere Integration in Unternehmens-KI-Strategien hin.

Wichtige Technologietrends bei Annotation-Plattformen mit Mensch-im-Kreis

Annotation-Plattformen mit Mensch-im-Kreis (HITL) entwickeln sich schnell weiter, angetrieben durch die wachsende Nachfrage nach hochwertigen beschrifteten Daten in Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML). Im Jahr 2025 prägen mehrere wichtige Technologietrends die Landschaft der HITL-Annotation-Plattformen und verbessern sowohl die Effizienz als auch die Datenqualität.

• KI-unterstützte Annotation: Moderne HITL-Plattformen nutzen KI-unterstützte Tools zur Vorbeschriftung von Daten, die dann von menschlichen Annotationsmitarbeitern überprüft und korrigiert werden. Dieser hybride Ansatz beschleunigt den Annotationprozess erheblich, während eine hohe Genauigkeit gewahrt bleibt. Unternehmen wie Labelbox und Scale AI haben fortschrittliche KI-Modelle integriert, um Annotationen vorzuschlagen und den manuellen Aufwand sowie die Bearbeitungszeiten zu reduzieren.
• Integration von aktivem Lernen: Aktive Lernalgorithmen sind zunehmend in die Annotation-Workflows eingebettet. Diese Algorithmen priorisieren die unsichersten oder informativsten Datenmuster für die menschliche Überprüfung und optimieren so den Einsatz menschlicher Ressourcen und verbessern die Modellleistung. Snorkel AI und SuperAnnotate sind bemerkenswert für ihre auf aktivem Lernen basierenden Plattformen, die den Kunden helfen, Annotationanstrengungen dort zu konzentrieren, wo sie am wichtigsten sind.
• Automatisierung der Qualitätssicherung: Automatisierte Qualitätssicherungsmechanismen wie Konsensbewertung, Anomalieerkennung und Feedbackschleifen in Echtzeit werden zum Standard. Diese Funktionen helfen dabei, eine konsistente Annotationqualität sicherzustellen und potenzielle Fehler zur menschlichen Überprüfung zu kennzeichnen. Appen und CloudFactory haben robuste QA-Systeme implementiert, die Automatisierung mit menschlicher Aufsicht kombinieren.
• Skalierbarkeit und Zusammenarbeit: Cloud-native Architekturen und kollaborative Annotation-Tools ermöglichen es Plattformen, schnell zu skalieren und verteilte Teams zu unterstützen. Echtzeit-Zusammenarbeit, Versionskontrolle und rollenbasierter Zugriff sind jetzt üblich, wie man bei Plattformen wie Dataloop und Prodigy sieht.
• Domänenspezifische Anpassung: HITL-Plattformen bieten zunehmend anpassbare Workflows, die auf spezifische Branchen wie Gesundheitswesen, autonome Fahrzeuge und Finanzen zugeschnitten sind. Dieser Trend wird durch den Bedarf an Fachexpertise in Annotationaufgaben vorangetrieben, wobei Plattformen wie Defined.ai spezialisierte Tools und Arbeitskräfte anbieten.

Diese Technologietrends verbessern kollektiv die Geschwindigkeit, Genauigkeit und Skalierbarkeit von Annotation-Plattformen mit Mensch-im-Kreis und positionieren sie als kritische Infrastruktur für die nächste Generation von KI- und ML-Lösungen im Jahr 2025.

Wettbewerbslandschaft und führende Anbieter

Die Wettbewerbslandschaft für Annotation-Plattformen mit Mensch-im-Kreis (HITL) im Jahr 2025 ist durch schnelle Innovation, strategische Partnerschaften und einen wachsenden Fokus auf Qualität, Skalierbarkeit und Compliance geprägt. Angesichts der beschleunigten Akzeptanz von KI in verschiedenen Branchen hat die Nachfrage nach hochwertigen, menschlich verifizierten Datenannotation stark zugenommen, was sowohl etablierte Anbieter als auch aufstrebende Startups dazu zwingt, sich durch Technologie, Fachexpertise und Dienstleistungsmodelle zu differenzieren.

Zu den führenden Anbietern in diesem Bereich gehören Scale AI, Labelbox, Appen und CloudFactory. Diese Unternehmen haben robuste Plattformen entwickelt, die fortschrittliche Automatisierung mit menschlicher Aufsicht kombinieren und Datenakkuratheit für komplexe KI-Anwendungen in Sektoren wie autonomen Fahrzeugen, Gesundheitswesen und Finanzen gewährleisten.

• Scale AI hat seine Führungsrolle durch die Bereitstellung von End-to-End-Datenbeschriftungslösungen mit starkem Fokus auf Automatisierung, Qualitätssicherung und branchenspezifischen Workflows behauptet. Seine Plattform wird von Unternehmen häufig genutzt, die KI-Initiativen skalieren möchten, während sie strenge Datenqualitätsstandards einhalten (Scale AI).
• Labelbox hebt sich durch eine flexible, API-gesteuerte Plattform hervor, die benutzerdefinierte Workflows unterstützt und nahtlos in Unternehmensdatenpipelines integriert werden kann. Das Marktplatzmodell ermöglicht es Kunden, auf einen globalen Pool von Annotatoren zuzugreifen, was die Skalierbarkeit und die Abdeckung von Fachgebieten verbessert (Labelbox).
• Appen nutzt seine umfangreiche globale Crowd-Arbeitskraft und proprietäre Annotationstools, um großangelegte, mehrsprachige Datenannotationsprojekte durchzuführen. Der Fokus des Unternehmens auf ethische KI und die Einhaltung von Datenschutzvorschriften haben seine Position in regulierten Branchen gestärkt (Appen).
• CloudFactory legt Wert auf verwaltete Arbeitskraftlösungen, die menschliche Expertise mit Prozessautomatisierung kombinieren. Ihr hybrider Ansatz spricht Organisationen an, die sowohl Skalierbarkeit als auch sorgfältige Qualitätssicherung benötigen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie der medizinischen Bildgebung (CloudFactory).

Der Markt hat auch Nischenanbieter wie Snorkel AI und SuperAnnotate, die sich auf programmatische Beschriftung bzw. spezialisierte Annotationstools konzentrieren. Strategische Investitionen und Übernahmen sind häufig, da Anbieter bestrebt sind, ihre Fähigkeiten in Automatisierung, Sicherheit und Fachwissen zu erweitern (Grand View Research).

Insgesamt ist die Wettbewerbslandschaft im Jahr 2025 durch eine Mischung aus technologischer Innovation, menschlicher Expertise und einem unermüdlichen Fokus auf Datenqualität geprägt, wobei führende Anbieter sich kontinuierlich weiterentwickeln, um den komplexen Anforderungen der Unternehmens-KI-Entwicklung gerecht zu werden.

Marktwachstumsprognosen (2025–2030): CAGR, Umsatz- und Volumenanalyse

Der Markt für Annotation-Plattformen mit Mensch-im-Kreis (HITL) steht zwischen 2025 und 2030 vor einer robusten Expansion, angetrieben durch die verstärkte Akzeptanz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) in verschiedenen Branchen. Laut Prognosen von MarketsandMarkets wird der globale Markt für Datenannotationswerkzeuge – einschließlich HITL-Plattformen – voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von etwa 26 % während dieses Zeitraums wachsen. Dieses Wachstum wird durch die steigende Nachfrage nach hochwertigen beschrifteten Daten zum Training anspruchsvoller KI-Modelle untermauert, insbesondere in Sektoren wie autonomen Fahrzeugen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen.

Die Umsatzprognosen zeigen, dass das Segment der HITL-Annotation-Plattformen erheblich zum gesamten Markt für Datenannotation beitragen wird, wobei die Umsätze bis 2030 voraussichtlich 5,5 Milliarden USD überschreiten werden, nach geschätzten 1,7 Milliarden USD im Jahr 2025. Dieser Anstieg wird mit der zunehmenden Komplexität von KI-Anwendungen in Verbindung gebracht, die nuancierte menschliche Urteile für Aufgaben wie Bildsegmentierung, Sentiment-Analyse und Verarbeitung natürlicher Sprache erfordern. Die Integration von HITL-Workflows gewährleistet eine höhere Datenakkuratheit, wodurch diese Plattformen für unternehmenskritische KI-Einsätze unverzichtbar werden.

In Bezug auf Volumen wird die Anzahl der annotierten Dateneinheiten – wie Bilder, Textausschnitte und Audiodateien – die über HITL-Plattformen verarbeitet werden, voraussichtlich exponentiell steigen. Grand View Research schätzt, dass das Volumen an annotierten Daten bis 2030 mit einer CAGR von über 30 % wachsen wird, was sowohl die Verbreitung von Datenquellen als auch die Skalierung von KI-Initiativen weltweit widerspiegelt. Unternehmen nutzen zunehmend HITL-Plattformen, um großangelegte Annotationprojekte zu steuern, die häufig Millionen von Datenpunkten umfassen, um einen Wettbewerbsvorteil in der KI-gesteuerten Innovation aufrechtzuerhalten.

• Nordamerika wird voraussichtlich den größten Marktanteil halten, angetrieben durch frühe Akzeptanz und erhebliche Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung.
• Der asiatisch-pazifische Raum wird voraussichtlich das schnellste Wachstum erleben, wobei Länder wie China und Indien ihre KI-Infrastruktur und Digitalisierungsbemühungen ausbauen.
• Wichtige Branchen, die die Nachfrage antreiben, sind Automobil (autonomes Fahren), Gesundheitswesen (medizinische Bildgebung) und E-Commerce (Produktkategorisierung und Empfehlungssysteme).

Insgesamt wird der Zeitraum 2025–2030 dazu führen, dass HITL-Annotation-Plattformen zunehmend zentral in der KI-Wertschöpfungskette werden, mit anhaltendem zweistelligem Wachstum sowohl im Umsatz als auch im Volumen der Datenannotation, während Organisationen Datenqualität und Modellleistung priorisieren.

Regionale Marktanalyse: Nordamerika, Europa, APAC und Rest der Welt

Der globale Markt für Annotation-Plattformen mit Mensch-im-Kreis (HITL) verzeichnet robustes Wachstum, wobei die regionalen Dynamiken durch technologische Akzeptanz, regulatorische Rahmenbedingungen und die Reife der künstlichen Intelligenz (KI) Ökosysteme geprägt sind. Im Jahr 2025 bieten Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik (APAC) und der Rest der Welt jeweils unterschiedliche Chancen und Herausforderungen für Anbieter von HITL-Annotation-Plattformen.

• Nordamerika: Nordamerika bleibt der größte und reifste Markt für HITL-Annotation-Plattformen, angetrieben durch die Präsenz führender KI-Unternehmen, erhebliche F&E-Investitionen und einen starken Fokus auf Datenqualität. Die Vereinigten Staaten sind insbesondere Heimat zahlreicher wichtiger Plattformanbieter und Endanwender in Sektoren wie autonomen Fahrzeugen, Gesundheitswesen und Finanzen. Die regulatorische Landschaft der Region, einschließlich sich entwickelnder Datenschutzgesetze, erhöht die Nachfrage nach sicheren, konformen Annotationlösungen. Laut Grand View Research entfiel 2024 bereits über 35 % des globalen Marktanteils für Datenannotation auf Nordamerika, ein Trend, der voraussichtlich bis 2025 anhalten wird.
• Europa: Der HITL-Annotationsmarkt in Europa ist durch strenge Datenschutzvorschriften gekennzeichnet, insbesondere durch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), die das Plattformdesign und die Betriebsmodelle beeinflusst. Die Region verzeichnet ein wachsendes Interesse in den Bereichen Automobil (insbesondere für ADAS und autonomes Fahren), Gesundheitswesen und öffentliche KI-Projekte. Europäische Unternehmen suchen zunehmend nach Annotationpartnern mit robusten Compliance-Rahmen. MarketsandMarkets prognostiziert ein stetiges Wachstum in der Region, wobei Deutschland, das Vereinigte Königreich und Frankreich die Nachfrage anführen.
• APAC: Die Region Asien-Pazifik ist der am schnellsten wachsende Markt für HITL-Annotation-Plattformen, angetrieben durch eine rasche digitale Transformation, erweiterte KI-Forschung und eine große, kosteneffiziente Arbeitskraft. Länder wie China, Indien und Japan investieren stark in KI-Infrastrukturen, wobei lokale Startups und globale Akteure Annotationzentren etablieren. Das Wachstum in der Region wird auch durch Regierungsinitiativen zur Förderung von KI-Innovation unterstützt. Statista berichtet, dass der Anteil des asiatisch-pazifischen Raums am globalen Markt für Datenannotation bis 2025 voraussichtlich über 30 % übersteigen wird.
• Rest der Welt: In Regionen wie Lateinamerika, dem Nahen Osten und Afrika ist der HITL-Annotationsmarkt noch in den Anfängen, wächst jedoch. Wachstum wird durch zunehmende Digitalisierung, ausländische Investitionen und das Outsourcing von Annotationstasks angetrieben. Während Infrastruktur und Verfügbarkeit von Talenten Herausforderungen darstellen, bieten diese Regionen Kostenvorteile und ziehen die Aufmerksamkeit globaler Plattformanbieter auf sich, die ihre Operationen diversifizieren möchten.

Insgesamt spiegeln die regionalen Marktdynamiken im Jahr 2025 eine Kombination aus technologischem Bereitschaft, regulatorischen Druck und den sich entwickelnden Bedürfnissen KI-gesteuerter Industrien wider, die die Wettbewerbslandschaft für HITL-Annotation-Plattformen weltweit prägen.

Zukünftige Perspektiven: Aufkommende Anwendungen und Investitionsmöglichkeiten

Die zukünftige Perspektive für Annotation-Plattformen mit Mensch-im-Kreis (HITL) im Jahr 2025 wird durch die rasante Entwicklung der Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) geprägt, die zunehmend hochwertige, nuancierte Datenspezifizierung verlangen. Da KI-Modelle immer komplexer werden, bleibt der Bedarf an menschlicher Aufsicht bei der Datenannotation kritisch, insbesondere in Sektoren, in denen Genauigkeit, Kontext und ethische Überlegungen von größter Bedeutung sind.

Aufkommende Anw

endungen treiben die Expansion von HITL-Plattformen über traditionelle Bereiche wie Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache hinaus. Im Gesundheitswesen beispielsweise wird die HITL-Annotation genutzt, um komplexe medizinische Bilder und elektronische Gesundheitsakten zu kennzeichnen, um die Einhaltung von Vorschriften und klinische Genauigkeit sicherzustellen. Die Automobilindustrie ist ein weiteres Schlüsselwachstumsgebiet, in dem HITL-Plattformen unverzichtbar sind, um Sensordaten zur Entwicklung autonomer Fahrzeuge zu annotieren und um Grenzfälle und seltene Szenarien zu erfassen, die automatisierte Systeme möglicherweise übersehen. Darüber hinaus nutzen Sektoren wie Finanzen, Recht und Versicherungen HITL-Annotation, um unstrukturierte Dokumente zu verarbeiten und Betrug, Vorurteile oder Compliance-Probleme mit größerer Präzision zu erkennen.

Die Investitionsmöglichkeiten in HITL-Annotation-Plattformen erweitern sich, da Organisationen bestrebt sind, Automatisierung mit menschlicher Expertise in Einklang zu bringen. Das Interesse von Risikokapitalgebern ist stark, wobei Finanzierungsrunden auf Startups abzielen, die skalierbare, sichere und domänenspezifische Annotationlösungen anbieten. Laut CB Insights wird der globale Markt für Datenannotationswerkzeuge bis 2027 auf 3,6 Milliarden USD anwachsen, wobei HITL-Plattformen einen signifikanten Anteil erobern, da sie die Fähigkeit besitzen, qualitativ hochwertige beschriftete Daten für das Training von KI zu liefern. Strategische Partnerschaften zwischen Anbietern von Annotation-Plattformen und Branchenführern nehmen ebenfalls zu, um HITL-Workflows in breitere KI-Entwicklungspipelines zu integrieren.

• Gesundheitswesen: HITL-Annotation-Plattformen werden voraussichtlich eine zentrale Rolle bei klinischen Diagnosen, der Medikamentenentwicklung und der personalisierten Medizin spielen, wo Datenempfindlichkeit und Genauigkeit unverzichtbar sind (Grand View Research).
• Autonome Systeme: Der Bedarf an annotierten Daten in Robotik, Drohnen und selbstfahrenden Fahrzeugen wird die Nachfrage nach HITL-Lösungen weiterhin anheizen, insbesondere für seltene oder mehrdeutige Szenarien (Gartner).
• Regulatorische Compliance: Angesichts der weltweit zunehmenden KI-Vorschriften werden HITL-Annotation-Plattformen entscheidend sein, um Transparenz, Fairness und Auditierbarkeit in KI-Systemen sicherzustellen (IDC).

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass 2025 HITL-Annotation-Plattformen an der Spitze der KI-Innovation stehen werden, wobei aufkommende Anwendungen und robuste Investitionstätigkeiten ihre strategische Bedeutung über verschiedene Branchen hinweg unterstreichen.

Herausforderungen, Risiken und strategische Chancen

Annotation-Plattformen mit Mensch-im-Kreis (HITL) sind entscheidend, um qualitativ hochwertige Datenbeschriftungen in maschinellen Lern-Workflows zu gewährleisten. Dennoch stehen sie im Jahr 2025 vor einer komplexen Landschaft von Herausforderungen, Risiken und strategischen Chancen, während sich der Markt weiterentwickelt.

Herausforderungen und Risiken

• Skalierbarkeit und Qualitätskontrolle: Da KI-Modelle immer größere Datensätze benötigen, müssen HITL-Plattformen ihre Annotation-Operationen skalieren, ohne die Genauigkeit zu opfern. Die Aufrechterhaltung einer konsistenten Qualität über verteilte, oft globale Arbeitskräfte hinweg ist eine anhaltende Herausforderung, insbesondere da die Annotationtasks komplexer und domänenspezifischer werden (Data Bridge Market Research).
• Datensicherheit und Datenschutz: Mit zunehmender regulatorischer Kontrolle (z. B. DSGVO, CCPA) müssen Plattformen einen robusten Datenschutz gewährleisten. Das Risiko von Datenverletzungen oder Missbrauch ist erhöht, wenn sensible oder proprietäre Informationen von Drittanbieter-Annotatoren verarbeitet werden (Gartner).
• Management der Arbeitskräfte: Die Abhängigkeit von einer großen, oft freiberuflichen oder gig-basierten Arbeitskräfte bringt Risiken hinsichtlich Arbeitsrecht, fairer Entlohnung und Bindung der Arbeitskräfte mit sich. Die Gewährleistung des Wohlergehens und der Motivation der Annotatoren ist unerlässlich für eine nachhaltige Qualität (Oxford Insights).
• Vorurteile und Subjektivität: Menschliche Annotatoren können Vorurteile einbringen, insbesondere in subjektiven Aufgaben wie Sentiment-Analyse oder Inhaltsmoderation. Dies kann sich in KI-Modellen auswirken und die Fairness und Zuverlässigkeit beeinträchtigen (Nature Machine Intelligence).

Strategische Chancen

• Hybride Automatisierung: Die Integration von KI-unterstützter Vorbeschriftung und aktivem Lernen kann die manuelle Arbeitslast reduzieren und die Effizienz verbessern, sodass menschliche Annotatoren sich auf Grenzfälle und komplexe Aufgaben konzentrieren können (Cognilytica).
• Vertikale Spezialisierung: Plattformen, die Fachwissen entwickeln (z. B. medizinisch, rechtlich, autonome Fahrzeuge), können höhere Preise verlangen und sich verteidigende Marktpositionen aufbauen, indem sie höhere Genauigkeit und Compliance anbieten (MarketsandMarkets).
• Ethische und transparente Praktiken: Die Betonung ethischer Beschaffung, der Ausbildung von Annotatoren und transparenter Prozesse kann Plattformen differenzieren und Unternehmenskunden anziehen, die sich für verantwortungsvolle KI einsetzen (Weltwirtschaftsforum).
• Globale Expansion: Der Zugang zu aufstrebenden Märkten für mehrsprachige und kulturell nuancierte Annotierungsdienste kann neue Wachstumschancen eröffnen, insbesondere während die KI-Akzeptanz weltweit zunimmt (IDC).

Quellen & Referenzen

• Labelbox
• Scale AI
• Appen
• Snorkel AI
• SuperAnnotate
• CloudFactory
• Dataloop
• Prodigy
• Defined.ai
• Grand View Research
• MarketsandMarkets
• Statista
• IDC
• Data Bridge Market Research
• Oxford Insights
• Nature Machine Intelligence
• Cognilytica