Từ phân tích sau cuộc thi, hoạt động trong trận đấu đến trải nghiệm của người hâm mộ, AI đang được ứng dụng sâu rộng trong thể thao. Theo nghiên cứu, giá trị AI trong thể thao dự kiến sẽ đạt 19,2 tỷ USD vào năm 2030. Đối với thể thao, một trong những thách thức chính của dữ liệu là phụ thuộc rất nhiều vào hệ thống camera với những hình ảnh khác nhau theo từng vị trí, góc độ, phần cứng và các thiết lập cũng như sự khác nhau đáng kể giữa các môn thể thao và thậm chí trong cùng một trận đấu. Do đó, dữ liệu trong lĩnh vực này sẽ cần một đội ngũ có kinh nghiệm để xử lý các tình huống phức tạp, phù hợp với sự khác biệt về cài đặt thiết bị.
TagOn đã xây dựng cộng đồng lớn những người gán nhãn, kết hợp với hệ thống tự đào tạo liên tục để đảm bảo chất lượng gán nhãn dữ liệu. Với việc thực hành với đa dạng các kịch bản, người lao động gán nhãn của TagOn đảm bảo giải quyết những thách thức trong dữ liệu thể thao với việc mang đến kết quả gán nhãn chất lượng cao cho mọi tình huống. Không chỉ là gán nhãn dữ liệu, TagOn đang từng bước đẩy mạnh sự phát triển của AI trong thể thao.
