Data Labeling
Annotazione manuale dei dati per addestrare modelli di machine learning.
Il Data Labeling è il processo di annotazione dei dati con etichette che il modello di machine learning deve imparare a predire. Un essere umano esamina ogni dato e assegna la categoria corretta: questa email è "richiesta preventivo", questo lead è "qualificato", questa foto mostra "prodotto difettoso".
La qualità del labeling determina la qualità del modello: etichette inconsistenti o errate producono modelli inaffidabili. Per questo serve competenza di dominio — chi conosce il business capisce la differenza tra un lead tiepido e uno caldo.
Per le PMI che implementano AI, il data labeling è spesso la fase più sottovalutata. Kynetixx coinvolge il team del cliente nel processo: i commerciali etichettano i lead storici, il customer service classifica le richieste passate, i responsabili validano le categorie. Questo trasferisce la competenza di dominio nel modello AI.