Gigantes de IA trocam mão de obra barata por especialistas para treinar modelos mais inteligentes

Grandes empresas de IA estão eliminando trabalhadores baratos de rotulagem de dados na África e na Ásia em favor de profissionais qualificados e melhor pagos para ajudar a treinar modelos mais inteligentes.

Antes, trabalhadores de rotulagem de dados eram principalmente designados tarefas simples de anotação. No entanto, as empresas de IA perceberam que melhorar seus modelos requer volumes ainda maiores de dados. Como resultado, espera-se que os trabalhadores trabalhem ainda mais rápido e concluam centenas de tarefas por dia, daí sua mudança para especialistas da indústria.

Scale AI, Turing e Toloka estão contratando mais especialistas

O desenvolvimento de sistemas de IA de "raciocínio", incluindo o o3 da OpenAI e o Gemini 2.5 do Google, acelerou a mudança de trabalhadores de baixo salário em países como Quênia e Filipinas para indivíduos mais qualificados.

Empresas como Scale AI, Turing e Toloka já estão empregando especialistas líderes em campos como biologia e finanças para apoiar equipes de IA na geração de conjuntos de dados de treinamento mais refinados e complexos.

Olga Megorskaya, CEO e co-fundadora da Toloka, comentou: "A indústria de IA esteve por muito tempo focada pesadamente nos modelos e no poder computacional, e os dados sempre foram uma parte negligenciada da IA. Finalmente, [a indústria] está aceitando a importância dos dados para o treinamento." 

Scale AI, Turing AI e Toloka viram aumento no interesse dos investidores desde sua mudança recente na estratégia. O investimento de US$ 15 bilhões da Meta na Scale AI em junho elevou sua avaliação para US$ 29 bilhões. Em março, a Turing AI garantiu US$ 111 milhões com uma avaliação de US$ 2,2 bilhões, e em maio, a Bezos Expeditions liderou um investimento de US$ 72 milhões na Toloka.

A Turing paga a seus especialistas cerca de 20% a mais do que seu pagamento atual

Joan Kinyua, chefe da Associação de Rotuladores de Dados no Quênia, explicou que os rotuladores agora estão sendo solicitados a realizar tarefas que dependem de sua compreensão de idiomas locais e nuances culturais.

A organização também viu um aumento em funções de garantia de qualidade onde humanos revisam o conteúdo gerado por IA. À medida que a OpenAI, A Anthropic, e o Google trabalham para criar modelos que possam exceder a inteligência humana, a prioridade está mudando para a precisão dos dados e análise especializada.

Jonathan Siddharth, co-fundador e diretor executivo da empresa de rotulagem de dados Turing AI, também afirmou que, para melhorar os modelos de IA, é necessário usar dados de treinamento do uso humano real, especialmente em tarefas complexas, e entender como os modelos falham nesses cenários.

Ele observou até que um sistema de IA totalmente avançado pode superar não apenas físicos, mas também se tornar mais inteligente do que todos os principais especialistas em todos os campos necessários para construí-lo.

Ele acrescentou que a Turing compensa os especialistas com salários 20–30% acima de seus ganhos atuais. Embora as empresas de IA dediquem apenas cerca de 10–15% de seus orçamentos a dados, em comparação com as vastas somas despejadas em recursos computacionais, isso ainda se traduz em um investimento financeiro significativo.

Megorskaya da Toloka também argumentou que recursos como cadeia de pensamento, que ilustram como os modelos de IA resolvem problemas passo a passo, são desenvolvidos por meio de demonstrações de especialistas humanos que dividem problemas em componentes menores.