W miarę jak systemy sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej zaawansowane, jakość, różnorodność i zarządzanie danymi treningowymi stały się decydującymi czynnikami sukcesu AI. W 2026 roku organizacje budujące duże modele językowe (LLM), systemy wizji komputerowej, silniki rozpoznawania mowy i specjalistyczne rozwiązania AI nie pytają już, czy dane mają znaczenie — ale kto może dostarczyć odpowiednie dane na odpowiednią skalę, etycznie i zgodnie z przepisami.
Ten artykuł wyjaśnia, czym są dane treningowe AI, kto je dostarcza, na co zwracać uwagę przy wyborze dostawcy oraz przedstawia wyselekcjonowaną listę najlepszych dostawców danych treningowych AI w 2026 roku, opartą na możliwościach, specjalizacji i istotności dla branży.
Dane treningowe AI - wyjaśnienie: źródła, typy i dostawcy
Dane treningowe AI to podstawowe dane wejściowe wykorzystywane do nauczania modeli uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, jak rozpoznawać wzorce, dokonywać prognoz i generować wyniki. W zależności od przypadku użycia, dane treningowe mogą obejmować:
- Tekst (dokumenty, rozmowy, zapytania, adnotacje)
- Mowę i dźwięk (nagrania głosowe, transkrypcje)
- Obrazy i wideo (wykrywanie obiektów, rozpoznawanie twarzy, obrazowanie medyczne)
- Dane z czujników (LiDAR, radar, szeregi czasowe)
- Zestawy danych multimodalnych łączące kilka formatów
Dostawcy danych treningowych AI to firmy, które zbierają, kurują, etykietują, weryfikują i dostarczają te zestawy danych. Zazwyczaj łączą platformy technologiczne z dużymi zespołami ludzkimi, aby zapewnić dokładność danych, zrozumienie kontekstu oraz zgodność z przepisami prawnymi i standardami etycznymi.
W 2026 roku dostawcy są coraz bardziej zróżnicowani pod względem specjalizacji domenowej, zarządzania danymi i wsparcia dla generatywnej AI i przepływów pracy LLM, a nie tylko pod względem samej objętości.
Jak wybrać odpowiedniego dostawcę danych treningowych AI
Wybór odpowiedniego partnera danych może bezpośrednio wpłynąć na wydajność modelu, ryzyko regulacyjne i czas wprowadzenia na rynek. Niektóre z najważniejszych czynników do oceny obejmują:
1. Jakość danych i dokładność adnotacji
Wysokiej jakości dane ze spójnym etykietowaniem są niezbędne do zmniejszenia uprzedzeń modelu i poprawy wydajności w rzeczywistych warunkach. Szukaj dostawców z silnymi procesami QA i walidacją z udziałem człowieka.
2. Specjalizacja domenowa
Ogólne zestawy danych nie są już wystarczające dla regulowanych lub złożonych branż. Dostawcy ze specjalizacją w ochronie zdrowia, finansach, motoryzacji lub prawie oferują znaczącą przewagę.
3. Skalowalność i zasięg globalny
W miarę jak modele rosną, rośnie również potrzeba wielojęzycznych, wielokulturowych i geograficznie zróżnicowanych danych.
4. Zgodność i etyka
Przepisy dotyczące prywatności, zarządzanie zgodą i etyczne pozyskiwanie danych są teraz obowiązkowymi wymogami — szczególnie w ochronie zdrowia i AI konsumenckiej.
5. Wsparcie dla generatywnej AI i LLM
Współcześni dostawcy muszą wspierać RLHF (Uczenie ze Wzmocnieniem z Informacją Zwrotną od Ludzi), adnotacje zapytań i potoki danych konwersacyjnych.
Najlepsze firmy dostarczające dane treningowe AI na 2026 rok i później
- Scale AI
Scale AI to jeden z najbardziej prominentnych dostawców danych treningowych AI na świecie, znany z budowania infrastruktury danych wspierającej zaawansowane systemy uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Założona w Stanach Zjednoczonych firma koncentruje się na łączeniu automatyzacji z ludzką wiedzą, aby dostarczać dane etykietowane o wysokiej dokładności. Przez lata Scale AI stała się głęboko zakorzeniona w branżach takich jak pojazdy autonomiczne, robotyka, obronność i wielkoskalowe inicjatywy AI przedsiębiorstw.
Mocne strony
Największą mocą Scale AI jest jej zdolność do obsługi niezwykle złożonych i dużych zbiorów danych. Firma wyróżnia się w adnotacji danych z czujników, w tym LiDAR i radarów, i znacząco rozszerzyła swoją działalność w trenowanie LLM, RLHF i przepływy pracy generatywnej AI. Jej mocne narzędzia, mechanizmy kontroli jakości i skalowalność na poziomie korporacyjnym czynią ją liderem w precyzyjnych projektach AI.
Najlepsza dla
Scale AI najlepiej nadaje się dla dużych przedsiębiorstw, laboratoriów AI i organizacji budujących krytyczne systemy AI, które wymagają dokładności, skali i zaawansowanych potoków adnotacji.
-
Appen
Appen to długo działająca firma zajmująca się danymi treningowymi AI z globalną bazą kontrybutorów obejmującą setki krajów i języków. Firma odegrała kluczową rolę w rozwoju wielu wczesnych systemów NLP, rozpoznawania mowy i wizji komputerowej. Appen dostarcza szeroki zakres usług danych, w tym zbieranie danych, adnotacje i walidację w wielu modalnościach.
Mocne strony
Główną mocą Appen jest jej globalny zasięg i możliwości wielojęzyczne. Dzięki dostępowi do ogromnej siły roboczej typu crowd, może wspierać wielkoskalowe projekty AI oparte na języku, mowie i tekście. Firma oferuje również elastyczne przepływy pracy adnotacji i doświadczenie w pracy z głównymi firmami technologicznymi.
Najlepsza dla
Appen najlepiej nadaje się dla wielojęzycznych projektów AI, systemów rozpoznawania mowy i modeli NLP, które wymagają zróżnicowanego zasięgu językowego i regionalnego na dużą skalę.
-
Shaip
Shaip to wyspecjalizowany dostawca danych treningowych AI, koncentrujący się na dostarczaniu wysokiej jakości, specjalistycznych zestawów danych, szczególnie dla ochrony zdrowia, nauk o życiu, AI mowy i branż regulowanych. W przeciwieństwie do ogólnych dostawców, Shaip kładzie nacisk na etyczne pozyskiwanie danych, zgodność z przepisami i głęboką wiedzę merytoryczną. Firma ściśle współpracuje z przedsiębiorstwami wymagającymi precyzji, prywatności i zgodności regulacyjnej.
Mocne strony
Kluczowe mocne strony Shaip obejmują zgodność danych na poziomie ochrony zdrowia, specjalizację w wielojęzycznych danych mowy oraz zaawansowane adnotacje dla tekstu klinicznego i obrazowania medycznego. Firma jest znana z silnego przestrzegania standardów HIPAA, GDPR i globalnych standardów ochrony danych. Shaip wyróżnia się również w niestandardowych rozwiązaniach danych, zamiast uniwersalnych zestawów danych.
Najlepsza dla
Shaip najlepiej nadaje się dla AI w ochronie zdrowia, obrazowania medycznego, klinicznego NLP, asystentów głosowych i wszelkich aplikacji AI działających w środowiskach regulowanych lub wysokiego ryzyka.
-
Defined.ai
Defined.ai to dostawca danych treningowych AI, koncentrujący się na budowaniu inkluzywnych i etycznie pozyskanych zestawów danych dla nowoczesnych systemów AI. Firma wspiera wiele typów danych, w tym mowę, tekst, obrazy i wideo, z silnym naciskiem na różnorodność i sprawiedliwość. Defined.ai pozycjonuje się jako dostawca dla odpowiedzialnego i skoncentrowanego na człowieku rozwoju AI.
Mocne strony
Wyróżniającą się mocą Defined.ai jest jej zaangażowanie w redukcję uprzedzeń i inkluzywną reprezentację danych. Firma oferuje zróżnicowane zestawy danych obejmujące akcenty, demografię i konteksty kulturowe, co jest coraz ważniejsze dla konwersacyjnej AI i aplikacji skierowanych do konsumentów.
Najlepsza dla
Defined.ai najlepiej nadaje się dla AI mowy, konwersacyjnej AI i globalnych aplikacji konsumenckich, gdzie sprawiedliwość, reprezentacja i etyczne praktyki AI są kluczowe.
-
TELUS International AI (dawniej Lionbridge AI)
TELUS International AI wnosi dziesięciolecia doświadczenia w lokalizacji i usługach lingwistycznych do przestrzeni danych treningowych AI. Jako część TELUS International, firma dostarcza rozwiązania danych AI łączące wiedzę lingwistyczną ze skalowalnymi przepływami pracy adnotacji. Wspiera przedsiębiorstwa budujące produkty AI dla rynków globalnych.
Mocne strony
Mocą firmy jest wiedza językowa, kontekst kulturowy i specjalizacja w lokalizacji. TELUS International AI oferuje wysokiej jakości adnotacje mowy i tekstu w wielu językach i regionach, wspierane silnymi procesami zapewnienia jakości.
Najlepsza dla
TELUS International AI najlepiej nadaje się dla wielojęzycznych systemów AI, asystentów głosowych, wyszukiwarek i globalnych produktów AI skierowanych do konsumentów.
-
iMerit
iMerit to firma zajmująca się adnotacją danych i usługami AI, która łączy wysokiej jakości dostawy z silną misją społecznego wpływu. Firma dostarcza usługi adnotacji dla obrazów, wideo, tekstu i danych z czujników, wspierając szeroki zakres przypadków użycia AI w różnych branżach.
Mocne strony
iMerit jest znana z wysokiej jakości adnotacji ludzkiej, ustrukturyzowanych przepływów pracy QA i zdolności zarządzania złożonymi zadaniami, które wymagają zrozumienia kontekstu. Firma wyróżnia się również etycznym modelem siły roboczej i długoterminowym rozwojem talentów.
Najlepsza dla
iMerit najlepiej nadaje się dla wizji komputerowej, AI w ochronie zdrowia, systemów autonomicznych i organizacji poszukujących niezawodnej adnotacji ze społecznym wpływem.
-
Sama (dawniej Samasource)
Sama to firma zajmująca się adnotacją danych AI z silnymi podstawami etycznego pozyskiwania. Dostarcza usługi danych treningowych głównie dla systemów wizji komputerowej i opartych na czujnikach oraz od dawna wspiera społecznie odpowiedzialny rozwój AI.
Mocne strony
Mocne strony Sama obejmują niezawodną adnotację obrazów i wideo, etyczne praktyki siły roboczej i skalowalną dostawę dla projektów AI opartych na wizji.
Najlepsza dla
Sama najlepiej nadaje się dla wizji komputerowej, AI w motoryzacji, analityki detalicznej i organizacji priorytetyzujących etyczne pozyskiwanie danych.
