O que faz a Scale AI, empresa visada pela Meta?

De acordo com o portal Bloomberg, a Meta está disposta a investir mais de US$ 10 bilhões na Scale AI. Caso isso se concretize, a negociação será um marco para a big tech, pois representará o maior investimento externo em IA que a empresa já fez no setor privado. Mas, afinal, o que é a Scale AI? Nas próximas linhas, o Olhar Digital traz diversos detalhes sobre essa empresa. 

O que faz a Scale AI?

Scale no celular – Crédito editorial: Koshiro K / Shutterstock.com

Fundada em 2016 por Alexandr Wang e Lucy Guo, a Scale AI é uma startup de inteligência artificial que oferece serviços de rotulagem de dados para empresas como a OpenAI e Microsoft, auxiliando-as em treinamentos nos seus respectivos modelos de IA e acelerando o desenvolvimento de aplicações de inteligência artificial.

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A empresa possui sua sede no município de São Francisco, Califórnia – EUA e tem uma equipe com mais de 850 pessoas. Além disso, ela já recebeu investimentos da Accel, Dragoneer Investment Group e Founders Fund. 

Um homem segura na mão uma holografia de um cérebro com um chip de inteligência artificial
Imagem: Shutter2U / iStock

A função da empresa é muito importante, pois ela prepara os dados que alimentam os modelos de IA. Para isso, ela utiliza grandes equipes de profissionais terceirizados para realizarem a limpeza e a rotulação das imagens, textos e outros dados que serão utilizados nos treinamentos dos modelos. 

No início, a empresa fazia apenas a rotulagem de imagens de carros, placas de rua e semáforos para o treinamento de modelos de IA utilizados na construção de carros autônomos. Entretanto, atualmente, após um grande crescimento, a startup anota e seleciona uma grande quantidade de dados de textos para os modelos que alimentam chatbots e outras plataformas de IA generativa

IA e dados.
Inteligência artificial e dados (Imagem: DC Studio/Shutterstock)

Vale destacar que a Scale AI é atualmente uma peça extremamente importante no ecossistema da inteligência artificial, pois ela melhora a qualidade dos dados que são utilizados nos algoritmos, impactando de forma direta o desempenho dos modelos.

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