- Google pone fin a su acuerdo de 200 millones de dólares con su principal proveedor de etiquetado de datos tras la adquisición por parte de Meta del 49% de las acciones de la startup, lo que ha generado preocupaciones sobre la seguridad de los datos y la competencia.
- Otras grandes empresas tecnológicas, como Microsoft y xAI, según se informa, también están dando marcha atrás.
- Empresas competidoras como Labelbox y Handshake están experimentando un aumento en la demanda, mientras que muchos laboratorios de IA ahora están optando por realizar el etiquetado de datos internamente para mantener un mayor control.
Google, el mayor cliente de la empresa de etiquetado de datos Scale AI, está planeando terminar su contrato, según Reuters. Este cambio ocurrió después de que Meta anunciara que adquiriría una participación del 49% en la startup.
Google planeaba gastar unos $200 millones en Scale este año para datos de entrenamiento etiquetados por humanos, que son necesarios para entrenar su modelo de IA Gemini.
Fuentes de Reuters familiarizadas con el asunto dijeron que Google ya ha comenzado conversaciones con otras empresas esta semana, con el objetivo de trasladar gran parte de su carga de trabajo lejos de Scale AI. El cambio ocurre justo cuando la inversión de Meta eleva el valor de Scale de aproximadamente $14 mil millones a $29 mil millones.
A pesar de la agitación, Scale AI planea continuar. Su CEO, Alexandr Wang, y algunos empleados se trasladarán a Meta, mientras que todos los demás se quedan. Pero perder a Google, uno de sus mayores clientes, podría reducir seriamente sus ingresos.
Un portavoz de Scale AI dijo que sus relaciones con grandes corporaciones y agencias gubernamentales son sólidas y que sigue comprometido a salvaguardar la información de los clientes. Se negaron a abordar la decisión de Google directamente.
En 2024, Scale AI generó $870 millones en ingresos. Las fuentes dicen que Google representó unos $150 millones de eso el año pasado.
Otras importantes empresas tecnológicas también están reduciendo gastos
Una fuente dijo que Microsoft está repensando su trabajo con Scale, y los planes de xAI de Elon Musk es abandonar. OpenAI redujo su uso de Scale hace varios meses, aunque su director financiero dijo recientemente que la empresa aún usa Scale como uno de varios proveedores de datos.
Los desarrolladores rivales de IA temen que enviar sus datos a Scale podría revelar planes estratégicos. Cuando las empresas contratan a Scale, a menudo entregan herramientas prototipo y conjuntos de datos privados para etiquetar. Con Meta poseyendo ahora casi la mitad del negocio, los competidores temen que sus mapas de ruta de investigación y detalles técnicos puedan ser expuestos a un rival principal.
La mayor parte de los ingresos de Scale AI provienen de servicios para empresas de IA generativa. Conecta a estas empresas con expertos como científicos de nivel doctorado, que trabajan con conjuntos de datos para «post-entrenar» modelos.
A medida que los sistemas de IA se han vuelto más capaces, la necesidad de esta entrada humana detallada ha aumentado enormemente. Scale también etiqueta datos para fabricantes de coches autónomos y agencias del gobierno de EE. UU., clientes que se espera que permanezcan. Sin embargo, su mayor ingreso sigue proveniendo de asociarse con desarrolladores de IA generativa.
La competencia gana demanda a medida que las empresas de IA buscan neutralidad tras el acuerdo con Meta
Las fuentes dicen que Google ha estado diversificando durante más de un año. La reciente inversión de Meta ha impulsado a Google a cambiar todos los acuerdos clave lejos de Scale. Gracias a cláusulas incorporadas en muchos contratos, el cambio podría ocurrir rápidamente.
Esta transición abre puertas para los rivales de Scale. «El acuerdo entre Meta y Scale marca un punto de inflexión», dijo Jonathan Siddharth, director ejecutivo de Turing. «Los principales laboratorios de IA están comprendiendo que la neutralidad ya no es opcional, es esencial».
Mientras tanto, algunos laboratorios de IA están optando por contratar etiquetadores de datos internos para mantener su información segura. «Muchos laboratorios de IA ahora quieren contratar etiquetadores de datos internos, lo que permite que sus datos permanezcan seguros», dijo Brendan Foody, director ejecutivo de Mercor, una startup que también ofrece herramientas automatizadas para reclutar y verificar expertos en etiquetado rápidamente.
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Noor Bazmi
Noor Bazmi contribuye al equipo de noticias de Cryptopolitan con una licenciatura en Estudios de Medios. Noor cubre noticias sobre blockchain, criptomonedas, inteligencia artificial, grandes tecnológicas, mercados de VE, economía global y cambios en políticas gubernamentales. Está cursando estudios de marketing para conectar con audiencias globales.
