Ruben Mayer, ex-vice-presidente sênior de Operações e Produto de GenAI na Scale AI, deixou a Meta após dois meses. Em declarações públicas, Mayer afirmou que fazia parte da equipe central de pesquisa (TBD Labs), mas fontes internas indicam que sua atuação estava restrita a operações de dados.

Pesquisadores ligados ao TBD Labs passaram a utilizar concorrentes como Surge e Mercor para rotulagem de dados. A justificativa seria a percepção de que a qualidade entregue pela Scale AI não atendia às necessidades, mesmo após o aporte financeiro realizado pela Meta.

Relatos de funcionários à imprensa internacional, incluindo o Times of India, apontam que a integração de equipes gerou mudanças no escopo de trabalho e aumentou a burocracia. Parte do time que já estava na Meta teria perdido espaço em decisões estratégicas, e reorganizações frequentes contribuíram para um clima de instabilidade.

Além das questões operacionais, a Meta enfrenta desafios relacionados à retenção de talentos. Mesmo com pacotes de remuneração elevados, incluindo bônus expressivos, pesquisadores de IA têm deixado a empresa. Entre os motivos citados estão preocupações éticas, busca por impacto social e divergências em relação ao foco em superinteligência.

A divisão de IA da companhia também passou por reestruturações sucessivas em poucos meses, o que gerou insegurança entre profissionais mais antigos. Fontes indicam ainda que a chegada de novos líderes vindos da Scale AI provocou resistência interna, marcada por diferenças culturais entre a dinâmica de startup e o ambiente corporativo da Meta.

Outro ponto relatado é a disparidade entre os altos salários oferecidos a novos contratados e a realidade de funcionários já presentes na empresa, o que teria alimentado frustrações e disputas por acesso a recursos avançados de computação. Em alguns casos, ex-integrantes citaram até frases de Mark Zuckerberg, como “o maior risco é não correr risco”, para justificar publicamente suas saídas.

Os desdobramentos mostram que a relação entre Meta e Scale AI vai além de questões técnicas de dados. As mudanças de liderança, a rotatividade de profissionais e os desafios de integração cultural ilustram as dificuldades de alinhar uma aposta bilionária em inteligência artificial com a complexidade de uma organização global. O caso segue em evolução e deve ser acompanhado de perto por todo o mercado de tecnologia.

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Nos últimos dias, a OpenAI, empresa de pesquisa e implementação de IA responsável pelo Chat GPT, decidiu encerrar sua parceria com a Scale AI, startup especializada em rotulagem de dados, poucos dias depois da Meta, dona do Facebook e Instagram, anunciar um investimento bilionário na empresa e contratar seu fundador para liderar uma nova divisão de superinteligência.

A Scale AI se viu no centro das atenções após essas duas movimentações relevantes no setor.

A primeira é o anúncio de que a Meta investiria US$14,3 bilhões na empresa e adquiriria 49% de participação, sem direito a voto. No mesmo movimento, confirmaram a contratação de Alexandr Wang, fundador e CEO da Scale AI, para liderar uma nova divisão dedicada ao desenvolvimento de superinteligência da Meta.

Poucos dias depois, a OpenAI — uma das principais clientes da Scale até então — comunicou que iria encerrar a parceria entre as empresas. A decisão chamou atenção pela proximidade com o anúncio do investimento da Meta, levantando alguns questionamentos no mercado acerca das motivações da decisão.

Em nota à imprensa, um porta-voz da OpenAI afirmou que a ruptura não teve relação com o investimento realizado pela Meta, e que a decisão foi tomada após uma avaliação técnica sobre as necessidades atuais da empresa, que já vinha se desgastando nos últimos 12 meses.

Segundo a companhia, seus modelos mais recentes exigem fornecedores com maior grau de sofisticação técnica em dados, como a recente contratada Mercor, uma empresa que antes atuava com recrutamento por IA e agora conecta especialistas a projetos de inteligência artificial de ponta.

A movimentação acontece em um momento de reorganização estratégica entre as big techs, que disputam não apenas a criação dos modelos mais avançados de IA, mas também o controle da cadeia que viabiliza esses sistemas — do acesso a talentos até os dados usados no treinamento.

Fundada em 2016, a Scale AI cresceu oferecendo dados para treinar modelos de empresas como Google, OpenAI e a própria Meta. Com a entrada bilionária desta última no captable da Scale, o mercado passou a questionar se haveria mudança na neutralidade das operações, mesmo com a informação de que a Meta não teria poder de voto em decisões da empresa investida.

Nos bastidores, circulam rumores de que o Google também estaria considerando romper sua relação com a Scale, segundo fontes da Reuters. A preocupação gira em torno da possibilidade de acesso indireto a dados sensíveis ou, no mínimo, da concentração de infraestrutura crítica nas mãos de empresas que competem entre si em ritmo acelerado.

Ao mesmo tempo, a própria Meta tem adotado uma postura mais agressiva na formação de suas equipes, com ofertas que chegam a US$100 milhões em pacotes de contratação para atrair talentos da OpenAI, como revelou Sam Altman. A contratação de Alexandr Wang reforça essa estratégia, sinalizando que a disputa passa também pela capacidade de construir times próprios com ambições de longo prazo.

O caso envolvendo OpenAI, Meta e Scale AI reforça como as disputas no setor de inteligência artificial vão além dos modelos e produtos finais e passam pela infraestrutura, talentos e parcerias estratégicas que viabilizam esse desenvolvimento.

À medida que big techs aceleram suas frentes de IA, movimentos como esse indicam que a concentração de fornecedores, dados e lideranças técnicas tende a gerar novos rearranjos e reposicionamentos no mercado. Para o ecossistema, é um sinal claro de que a cadeia da IA — da rotulagem ao modelo final — entrou, definitivamente, no centro das decisões estratégicas das maiores empresas de tecnologia do mundo.

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