Die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) steht vor einer der wichtigsten Herausforderungen: der Datenannotation. Für den Erfolg eines jeden KI- oder Robotikprojekts sind qualitativ hochwertige, präzise annotierte Daten essenziell. Doch wie gewinnt man diese Daten am besten – durch interne Annotationsteams oder durch Auslagerung an spezialisierte Dienstleister? Im Jahr 2025 stellt sich diese Frage für Unternehmen unterschiedlicher Größen und Branchen als Schlüsselaspekt der Entwicklungsstrategie heraus. Während einige Big-Tech-Riesen wie Tesla oder Google ihre eigenen Annotationsteams betreiben, greifen viele andere Unternehmen auf externe Anbieter wie Scale AI, TURING oder Mercor zurück. Doch welche Methode ist wirklich effektiver für die Entwicklung von KI und Robotik? Die Antwort ist differenziert und zeigt, dass die Zukunft nicht in einem Entweder-oder liegt, sondern in einer intelligenten Kombination verschiedener Ansätze.
Zunächst ist es wichtig, die grundsätzlichen Unterschiede zwischen In-house und Outsourcing zu verstehen. In-house Datenannotation bedeutet, dass ein Unternehmen eigene Mitarbeiter oder eigens geschaffene Teams beschäftigt, die die Annotierung der Trainingsdaten intern übernehmen. Dies hat den Vorteil, dass die Annotatoren tiefes domänenspezifisches Wissen besitzen und eng mit den Produktentwicklern zusammenarbeiten können. Dadurch entstehen Daten, die sehr kontextreich, qualitativ hochwertig und maßgeschneidert auf die jeweiligen Anwendungsfälle sind. Dieser Ansatz ist besonders wertvoll bei spezieller Software, Robotik oder Nischenanwendungen, bei denen Standarddaten nicht ausreichen.
Auf der anderen Seite steht das Outsourcing, also die Auslagerung der Datenannotation an externe Firmen, die sich darauf spezialisiert haben, riesige Mengen an Daten schnell und kostengünstig zu verarbeiten. Da KI-Modelle, vor allem auf der Ebene der Grundlagenmodelle, enorme Mengen an Trainingsdaten benötigen, ist der Zugriff auf einen großen Pool von annotierenden Menschen weltweit essenziell. Durch Skalierung und effiziente Arbeitsprozesse können externe Anbieter diese großen Datenvolumen in kurzer Zeit liefern. Für Projekte mit breitem Datenspektrum, etwa in der Bilderkennung oder Sprachverarbeitung, kann Auslagerung deshalb wirtschaftlich sinnvoll sein. Doch die Entscheidung ist nicht nur eine Frage der Kosten und Menge.
Die entscheidende Variable ist immer die Qualität und der Kontext der Daten. Unternehmen wie Markhub zeigen beispielhaft, dass eine „Collaborative Annotation“ oder „In-Workflow Labeling“ neue Wege öffnet. Dabei werden die Nutzer selbst zu Datenannotatoren, indem sie im Rahmen ihres normalen Arbeitsprozesses Feedback geben, das gleichzeitig als hochwertige Label dient. Dies erzeugt Daten mit hohem Informationsgehalt, die von externen Teams kaum replizierbar sind, da sie die spezifischen Nuancen und Produktzusammenhänge direkt widerspiegeln. Diese Methode ist auch ideal für die Feinabstimmung von KI-Modellen, wenn es darum geht, produkt- oder anwendungsspezifisches Wissen einzubringen.
Eine differenzierte Betrachtung der Entwicklungsphasen von KI verdeutlicht ebenfalls, warum beide Ansätze koexistieren. In der Phase der „Foundational Model Training“ liegt der Fokus darauf, große, generalisierte Grundmodelle wie GPT-4 oder Gemini mit riesigen Datenmengen zu trainieren. Aus pragmatischen und wirtschaftlichen Gründen dominieren hier ausgelagerte Annotationsteams, da sie die benötigte Datenmenge schnell skalieren können. Die generische Natur der Daten macht die Aufgaben für externe Teams gut standardisierbar und weniger komplex. In der folgenden Phase der produktspezifischen Feinabstimmung ändert sich die Anforderung jedoch radikal.
Nun geht es darum, den „letzten Schliff“ zu geben, um eine Anwendung wirklich intelligent und nutzerfreundlich zu machen. Die Datenmenge ist kleiner, dafür der Kontext tiefer sowie die Anforderungen präziser. Hier setzt die In-house Annotation oder „Collaborative Annotation“ an, da das Wissen über das Produkt, das Nutzerverhalten und die Unternehmensanforderungen eingebunden werden muss. Diese Dualität erklärt, warum große Unternehmen trotz ihrer Ressourcen externe Annotation nicht vollständig ablösen. Sie sehen ihre Rolle eher als den Bau eines robusten und breit gefächerten „Motors“ für KI eng verbunden mit externen Partnern, der dann von spezialisierten Teams in- oder extern feinjustiert wird.
Startups und spezialisierte Anbieter nutzen dieses Fundament, um mit hoher Kontextspezifik eigene innovative Anwendungen zu entwickeln. Trotz dieses vielversprechenden Hybridmodells sind Herausforderungen zu bewältigen. Qualitätskontrolle bei externen Annotationen bleibt eine komplexe Aufgabe, da die annotierenden Personen das Produktumfeld nicht unmittelbar erleben. Oft fehlt das Feedback der Experten, was zu weniger genauen Labels führen kann. Auf der Seite der In-house Annotation stellt sich die Frage nach Skalierbarkeit und Kosten.
Mitarbeitende müssen entsprechend geschult und in den Annotationprozess integriert werden, was insbesondere für kleinere Firmen eine Hürde darstellt. Zukunftstrends deuten darauf hin, dass sich die Datenannotation zunehmend in bestehende Arbeits- und Kollaborationsabläufe integrieren wird. Tools wie Markhub, die Annotation in den Arbeitsprozess selbst einbetten, machen den Prozess nahezu unsichtbar und nutzen jeden Nutzer als Datenquelle ohne zusätzlichen Aufwand. Auch technologische Fortschritte durch künstliche Intelligenz helfen, den manuellen Annotierungsaufwand zu verringern, indem automatische Annotationen vorgelegt und nur spezifisch kritische Stellen von Menschen überprüft werden. Außerdem wird die steigende Bedeutung von Datenschutz und ethischen Aspekten den Trend beeinflussen.
Interne Teams haben die bessere Kontrolle über sensible Daten, was in bestimmten Branchen ein entscheidender Vorteil ist. Outsourcing erfordert sorgfältige Vertragsgestaltung und Compliance-Mechanismen, um Datenschutzverletzungen zu vermeiden und ethische Standards zu gewährleisten. Angesichts neuer gesetzlicher Rahmenbedingungen in Europa und weltweit werden Unternehmen zunehmend hybride Modelle bevorzugen, um den Spagat zwischen Skalierbarkeit, Qualität und Compliance zu meistern. Für Unternehmen, die vor der Entscheidung stehen, ist die wichtigste Überlegung die Art ihrer KI-Anwendung und die Entwicklungsphase. Für breit angelegte Grundmodelle oder Projekte mit hohem Datenbedarf empfiehlt sich der Einsatz erfahrener externer Annotationsexperten, die große Volumen bewältigen können.
Für maßgeschneiderte oder kontextspezifische Anwendungen ist ein Team, das im Produktumfeld verankert ist und wertvolles Domänenwissen einbringen kann, unverzichtbar. Ideal ist eine enge Abstimmung zwischen beiden Ansätzen, bei der das Grundmodell durch Outsourcing „gefüttert“ und die Individualisierung durch In-house oder direkte Nutzerannotation vorangetrieben wird. Abschließend lässt sich festhalten, dass sich die Datenannotation im Jahr 2025 von einer einfachen Entscheidung zwischen intern und extern hin zu einer strategischen Kernkompetenz entwickelt. Wer die Herausforderung der Datenqualität und des Kontextverständnisses meistert, wird von einem enormen Wettbewerbsvorteil profitieren. Die Zukunft gehört nicht dem Entweder-oder, sondern intelligenten, flexiblen Kombinationen mit Fokus auf Qualität, Effizienz und nahtlose Integration der Annotation in den Arbeitsalltag.
Somit gestaltet sich die Entwicklung von KI-Anwendungen nachhaltiger, innovativer und benutzerorientierter – eine Entwicklung, die entscheidend zur weiteren Beschleunigung der KI- und Robotikrevolution beiträgt.
