AI 資料平臺 iMerit 認為，企業級整合 AI 工具的下一步並非增加資料量，而是提升資料品質。公司強調，優質資料來源頭應來自數學、醫學、醫療保健、金融、自主駕駛等領域的專家，而非大量 Gig 工人。iMerit 執行長 Radha Basu 指出，吸引並留住頂尖認知專家至關重要，因為必須將大型模型客製化以解決企業 AI 問題。該公司位於加州與印度，已九年成為電腦視覺、醫療影像及自主移動等領域的受信任資料標註夥伴。現在，iMerit 正將學者計劃（Scholars program）從測試版推出，旨在培養專才團隊來微呼叫於企業應用及基礎模型的生成式 AI。
iMerit 的客戶包括三大七家生成式 AI 公司中的三家、八大頂尖自主車輛公司、三個大型美國政府機構以及兩家頂尖雲服務提供商。此訊息背景是資料標註巨頭 Scale AI 的創辦人兼執行長 Alexandr Wang 已轉投 Meta，導致 Google、OpenAI、Microsoft 及 xAI 等客戶因擔憂路徑洩漏而撤資。iMerit 不取代 Scale AI 的高吞吐量開發者導向服務，而是押注於需要深度人類判斷與領域專長的專家導向高品質資料。iMerit 執行長 Basu 以醫療助手為例，指出若缺乏心臟科醫師或醫師的專業知識，準確率可能僅達 50% 至 60%，而企業需要 99% 的準確度，這正是專家導向 AI 所能實現的。
iMerit 的專家利用其專有平臺 Ango Hub 進行微調或「折磨」企業及基礎 AI 模型，以生成並評估模型需解決的問題。公司擁有 91% 的專家留存率，且 50% 的專家為女性。iMerit 目前與超過 4,000 名學者合作，並計劃擴充套件至金融與醫療等領域。儘管自 2020 年獲得 Khosla Ventures、Omidyar Network、Dell.org 及 British International Investment 等投資後未再融資，iMerit 表示其現金儲備足以支援規模擴大至 10,000 名專家，且公司目前處於可持續盈利狀態。iMerit 執行長 Basu 與全球專家人力