Scale AI, una startup que ofrece servicios de etiquetado de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático, ha recaudado $1,000 millones en una ronda Serie F, con una valoración de $13,800 millones. Los inversores incluyen Amazon y Meta, así como Accel, Cisco, Intel, AMD y ServiceNow. Fundada en 2016, Scale AI combina aprendizaje automático con supervisión humana para gestionar y anotar grandes volúmenes de datos, vitales para entrenar sistemas de IA en diversas industrias, desde vehículos autónomos hasta procesamiento del lenguaje natural.
Importancia del etiquetado de datos
Scale AI se especializa en proporcionar datos etiquetados y listos para entrenar modelos de IA, un proceso crucial pero intensivo en recursos. Entre sus clientes se encuentran Microsoft, Toyota, GM, Meta, el Departamento de Defensa de EE.UU. y OpenAI. La empresa utilizará los nuevos fondos para acelerar la creación de “datos fronterizos” necesarios para avanzar hacia la inteligencia general artificial.
Crecimiento y visión de Scale AI
A pesar de enfrentar desafíos, como la reducción del 20% de su personal el año pasado, Scale AI ha duplicado su valoración en tres años. El CEO y cofundador, Alexandr Wang, destacó la importancia de la abundancia de datos para escalar los modelos de lenguaje de última generación, expresando que “la abundancia de datos no es el estado predeterminado, es una elección” y subrayando la necesidad de reunir los mejores talentos en ingeniería, operaciones e IA para lograrlo.
