Scale AI es una empresa fundada en 2016 por Alexandr Wang y Lucy Guo, inicialmente centrada en proporcionar datos etiquetados para sistemas de percepción de vehículos autónomos antes de ampliarse a servicios de anotación de datos para la industria más amplia del aprendizaje automático, incluyendo el etiquetado de visión por computadora, el procesamiento de documentos y, cada vez más a finales de la década de 2010 y en la de 2020, los datos de retroalimentación humana utilizados para entrenar sistemas de modelos de lenguaje de gran escala.
Papel en la cadena de suministro de RLHF
A medida que laboratorios como OpenAI, Anthropic, Google DeepMind y Meta AI ampliaron el RLHF y otros métodos de entrenamiento basados en preferencias humanas, Scale AI se posicionó como un contratista principal que suministraba las grandes fuerzas de trabajo gestionadas cuidadosamente de evaluadores humanos y expertos en dominios específicos necesarias para producir datos de comparación, evaluaciones de pruebas de adversario y señales de refuerzo al volumen que los laboratorios de frontera requerían. Esto convirtió a la empresa en una parte importante, aunque en gran medida invisible para los usuarios finales, del proceso detrás de ChatGPT, Claude y asistentes similares, y también suministró datos de evaluación etiquetados y sintéticos utilizados en trabajos de puntos de referencia y evaluación de LLM, así como contratos gubernamentales y de defensa para sistemas de IA.
Inversión de Meta y cambio de liderazgo
En junio de 2025, Meta anunció una inversión reportada en aproximadamente 14 mil millones de dólares por una participación de aproximadamente el 49 por ciento en Scale AI, un acuerdo inusualmente grande para una empresa de servicios de datos y ampliamente interpretado como un esfuerzo de Mark Zuckerberg para asegurar talento e infraestructura de entrenamiento en medio de una carrera industrial por investigadores de IA. Como parte del acuerdo, Alexandr Wang dejó su rol de director ejecutivo en Scale para liderar una nueva unidad de Meta Superintelligence Labs, mientras que Scale continuó operando con nuevo liderazgo. El acuerdo atrajo el escrutinio de algunos de los otros clientes de Scale, incluidos laboratorios que anteriormente habían dependido de Scale para trabajos de anotación y evaluación, pero que se volvieron cautelosos a la hora de compartir pipelines de datos sensibles con un afiliado cercano de Meta, y varios redujeron o pausaron su uso de los servicios de Scale tras el anuncio.
Debates sobre la calidad de los datos
El negocio de Scale AI también ha atraído escrutinio por las prácticas laborales en su fuerza de trabajo global de anotadores, a menudo distribuida en países de salarios más bajos y trabajando a través de la plataforma Remotasks de la empresa, lo que plantea preguntas similares a las que enfrentan otras firmas en la cadena de suministro de datos de entrenamiento y datos sintéticos sobre salarios, condiciones de trabajo y exposición psicológica a contenido perturbador durante tareas de moderación y etiquetado de seguridad. No obstante, la posición central de la empresa en la industria la convirtió, junto con las firmas que suministran cómputo GPU, en una de las empresas de infraestructura más consecuentes pero menos visibles públicamente del auge de la IA generativa.