El gigante de Alphabet planea cortar vínculos con su mayor proveedor de datos etiquetados, Scale AI, luego de que Meta adquiriera el 49% de la compañía. La movida expone la fragilidad del ecosistema de datos y desata una ola de reconfiguraciones estratégicas entre los líderes de la inteligencia artificial.
Google está a punto de poner fin a una de sus relaciones comerciales más importantes en el desarrollo de inteligencia artificial. La compañía, principal cliente de Scale AI —startup especializada en etiquetado de datos—, busca cortar lazos con el proveedor luego de que Meta acordara adquirir una participación del 49% en la empresa, valuándola en U$S 29.000 millones, según informó Reuters en base a cinco fuentes con conocimiento directo.
Hasta ahora, Google representaba una parte crítica del negocio de Scale. Solo en 2023, el buscador gastó aproximadamente U$S 150 millones en servicios de etiquetado de datos de Scale, y tenía previsto desembolsar unos U$S 200 millones en 2024. Pero el acuerdo con Meta cambió todo: la preocupación por el acceso de un rival directo a información sensible aceleró una decisión que Google venía madurando hace más de un año.
El negocio de los datos entra en revisión
Scale AI nació en 2016 y se convirtió en uno de los principales proveedores de datos etiquetados para grandes modelos de lenguaje. Su negocio central consiste en conectar laboratorios de IA con redes de expertos —historiadores, científicos, doctores— capaces de generar ejemplos humanos sofisticados para entrenar modelos avanzados. Algunas de esas anotaciones cuestan hasta U$S 100 por unidad.
En 2024, la empresa facturó U$S 870 millones, una parte importante de ellos provenientes de compañías como Google, Microsoft, OpenAI y xAI (la startup de Elon Musk). Sin embargo, todas estas firmas estarían ahora buscando alternativas. “El acuerdo Meta-Scale marca un punto de inflexión”, dijo Jonathan Siddharth, CEO de Turing, competidor directo de Scale. “Los laboratorios líderes de IA entienden que la neutralidad ya no es opcional, es esencial”.
El motivo de fondo es estratégico. Al contratar a Scale, las empresas comparten datos propietarios, prototipos y productos en desarrollo. Con Meta como accionista mayoritario, aumenta el temor de que parte de esa información sensible quede al alcance de un competidor directo en la carrera por la IA general.
Meta se queda con Wang y cambia el juego
Además de la participación accionaria, el acuerdo contempla el desembarco del fundador y CEO de Scale, Alexandr Wang (en la imagen principal), en Meta, junto con parte del equipo. Wang asumirá un rol de liderazgo en los esfuerzos de IA de la compañía de Mark Zuckerberg, que busca remontar tras la decepcionante recepción de su modelo Llama 4 lanzado en abril.
Aunque Scale aseguró que su negocio “sigue siendo fuerte” y que trabaja con “grandes empresas y gobiernos, comprometida a proteger la información de sus clientes”, evitó pronunciarse sobre el vínculo con Google.
Los efectos del acuerdo ya se sienten en el ecosistema. Labelbox, uno de los principales competidores, estima que “probablemente genere cientos de millones de dólares en nuevos ingresos antes de fin de año”, según su CEO Manu Sharma. Garrett Lord, CEO de Handshake, afirmó: “Nuestra demanda se triplicó de la noche a la mañana tras conocerse la noticia”.
Por su parte, Mercor —una startup especializada en automatizar el reclutamiento de etiquetadores expertos— también está viendo una explosión de interés. “Muchos laboratorios de IA ahora prefieren contratar etiquetadores internos para asegurar la confidencialidad de sus datos”, explicó su CEO, Brendan Foody.
Un nuevo tablero en la guerra por los datos
Más allá del impacto en Scale, el movimiento de Meta redibuja las líneas de confianza en el mercado. El etiquetado de datos humanos se ha vuelto esencial para el entrenamiento de modelos generativos como Gemini (Google) o GPT (OpenAI), y las decisiones sobre con quién compartir información son ahora más sensibles que nunca.
Aunque OpenAI confirmó que seguirá trabajando con Scale “como uno de sus muchos proveedores”, fuentes cercanas afirman que la empresa ya había comenzado a reducir su dependencia. Microsoft y xAI, en tanto, también estarían preparando su salida, aunque no hicieron comentarios públicos.
En este contexto, el caso Scale AI funciona como advertencia: en la carrera por liderar la inteligencia artificial, el control sobre la cadena de datos —desde su origen hasta su procesamiento— es tan crítico como el poder de cómputo o la arquitectura del modelo. El mensaje para los laboratorios es claro: la neutralidad del proveedor ya no puede darse por sentada.
