อัปเดทความเคลื่อนไหววงการ Data Labeling (ดาต้า เลเบลลิ่ง) รอบปี 2025 จับตาโอกาสและแนวโน้มหลังตลาดอุตสาหกรรม "การติดป้ายฉลากให้ข้อมูล" เติบโตรวดเร็วบนแรงหนุนจากความต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพสูงสำหรับการฝึกโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) แม้กระทั่งยักษ์ใหญ่อย่างจีนยังประกาศเร่งมือพัฒนาให้ประเทศมีบริษัท Data Labeling ชั้นนำระดับโลกภายในปี 2027
***Data Labeling คำนี้ต้องรู้จัก
ถามว่าอะไรคือ Data Labeling คำตอบคือการสอนหรือบอก AI ให้เข้าใจข้อมูลต่างๆ ผ่านการติดป้าย จำแนก และตรวจสอบคุณภาพข้อมูล เหมือนกับเป็นติวเตอร์หรือครูสอนพิเศษให้กับ AI ข้อมูลของ grandviewresearch.com ระบุว่าขนาดของตลาดการติดป้ายฉลากข้อมูลทั่วโลกในปี 2024 มีมูลค่าประมาณ 3.77-18.66 พันล้านเหรียญสหรัฐ และคาดว่าจะเติบโตถึง 13.82-118.85 พันล้านเหรียญสหรัฐภายในปี 2030 โดยมีอัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) อยู่ระหว่าง 18.2-28.9%
ภูมิภาคอเมริกาเหนือครองส่วนแบ่งตลาด Data Labeling สูงสุดในปี 2024 (ประมาณ 33.9-35.8%) เนื่องจากมีบริษัทเทคโนโลยีและศูนย์วิจัย AI จำนวนมาก ขณะที่ภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกคาดว่าจะเติบโตเร็วที่สุดด้วยสัดส่วน 22.8% จากการขยายตัวของดิจิทัลและการลงทุนใน AI โดยเฉพาะในจีนและอินเดีย
แรงขับเคลื่อนหลักของ Data Labeling คือความต้องการ AI และ ML ที่เพิ่มขึ้น อุตสาหกรรมต่าง ๆ เช่น ยานยนต์ (รถยนต์ไร้คนขับ), การแพทย์ (การวินิจฉัยด้วยภาพ), การเงิน (การตรวจจับการฉ้อโกง), และอีคอมเมิร์ซ (ระบบแนะนำสินค้า) ต้องการข้อมูลที่มีการติดป้ายฉลากอย่างแม่นยำเพื่อฝึกโมเดล AI ทำให้ความต้องการบริการติดฉลากข้อมูลพุ่งสูงขึ้น จากการใช้ข้อมูลที่หลากหลายของผู้คนในยุคดิจิทัล ทั้งภาพ วิดีโอ และข้อความ
เมื่อข้อมูลมีหลายแบบ การติดป้ายฉลากให้ข้อมูลจึงมีหลายรูปแบบเช่นกัน ที่ผ่านมา บางบริษัทใช้ AI ช่วยในการติดป้ายฉลากข้อมูล โดยเทคโนโลยี AI จะติดฉลากอัตโนมัติและการเรียนรู้แบบกึ่งควบคุม ช่วยลดเวลาและต้นทุนในการติดฉลากข้อมูล ซึ่งไม่เพียงติดฉลากอัตโนมัติ แต่ยังมีการติดฉลากแบบเรียลไทม์เพื่อให้เกิดการวิเคราะห์ข้อมูลแบบทันที เช่น อุปกรณ์ IoT และยานยนต์ไร้คนขับ
สำหรับในอุตสาหกรรมด้านการรักษาความปลอดภัยและธุรกิจที่มีความอ่อนไหวสูง เช่น การแพทย์และการเงิน ซึ่งเป็นกลุ่มที่ให้ความสำคัญกับการรักษาความปลอดภัยข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ กลุ่มนี้จะต้องการแพลตฟอร์มที่มีการจัดการข้อมูลอย่างปลอดภัย นำไปสู่การผสมผสานระหว่างมนุษย์และ AI ซึ่งเป็นมาตรฐาน Data Labeling เพื่อรักษาความแม่นยำในขณะที่เพิ่มความเร็วและลดต้นทุนได้
*** Data Labeling งานหิน?
ความท้าทายของ Data Labeling คือต้นทุนและความซับซ้อน เนื่องจากการติดฉลากข้อมูลด้วยมนุษย์ โดยเฉพาะภาพและวิดีโอที่ซับซ้อน ยังคงมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน ซึ่งอาจเป็นอุปสรรคสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก
นอกจากนี้ การติดฉลากที่ไม่สม่ำเสมอหรือมีอคติ ยังอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดล AI ทำให้ต้องมีการควบคุมคุณภาพที่เข้มงวด รวมถึงการเปลี่ยนแปลงด้านภาษีและกฎระเบียบในสหรัฐฯ ในปี 2025 ก็อาจส่งผลต่อต้นทุนและกลยุทธ์การปรับใช้ซอฟต์แวร์ในอุตสาหกรรมนี้
ผู้เล่นหลักในตลาด Data Labeling คือ Scale AI ซึ่งเป็นบริษัทแถวหน้าด้านการให้บริการติดฉลากข้อมูลที่ได้รับเงินลงทุน 15,000 ล้านเหรียญจาก Meta ในปี 2025 นอกจากนี้ยังมี Appen Limited บริษัทที่ใช้พลังจากแรงงานทั่วโลกและ AI เพื่อให้บริการติดฉลากที่มีประสิทธิภาพ, Amazon Mechanical Turk ที่นำเสนอโซลูชันที่ยืดหยุ่นและคุ้มค่าสำหรับงานติดป้ายฉลากข้อมูลบิ๊กดาต้าขนาดใหญ่ และ Labelbox ที่เน้นแพลตฟอร์มที่ผสาน AI และมนุษย์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
อีกชื่อที่สำคัญคือ Surge AI บริษัทที่ได้กลายเป็นยักษ์ใหญ่แห่งวงการติดฉลากข้อมูล ซึ่งผู้ร่วมก่อตั้งวัย 37 ปีอย่าง Edwin Chen นั้นประสบความสำเร็จโดยไม่ต้องลงทุนกับเงินทุนจาก VC
ที่สุดแล้ว Data Labeling กำลังเป็นขุมทองยั่วใจนักธุรกิจที่ต้องการลงทุนในพื้นที่ที่ขับเคลื่อนการพัฒนา AI สำหรับจีน การเติบโตที่รวดเร็วและความต้องการที่เพิ่มขึ้นในทุกอุตสาหกรรม ทำให้จีนวางแผนอัดฉีด Data Labeling ในประเทศอย่างเต็มที่แบบยิงยาว 3 ปี เพื่อให้ประเทศเป็นศูนย์กลาง Data Labeling ของโลก ซึ่งหากทำได้ จีนอาจจะมีจุดเปลี่ยนสำคัญที่จะทำให้สามารถก้าวขึ้นเป็นผู้นำด้าน AI จนส่งผลต่อการแข่งขันทางเทคโนโลยีระหว่างประเทศมหาอำนาจก็ได้.
