La semana pasada, el acuerdo bomba de Scale AI con Meta —para que esta adquiera el 49% de participación en la empresa— sacudió a toda la industria: como consecuencia, clientes destacados como OpenAI han comenzado a distanciarse de Scale, algo que el creador de ChatGPT ya venía haciendo desde hace meses. Google también planea su separación. Y un grupo de competidores en el ámbito del etiquetado de datos se ha visto envalentonado para ocupar el vacío dejado.
Entre ellos se encuentra una unidad poco conocida de un gigante familiar: Uber. Desde noviembre pasado, el coloso de los vehículos bajo demanda ha operado Uber AI Solutions, una plataforma de etiquetado de datos enfocada en entrenar modelos de inteligencia artificial para clientes empresariales. Ahora que el acuerdo de Scale ha abierto una nueva brecha en el mercado, Uber está presentando su propuesta a nuevos clientes.
“Para Uber, nuestra esencia siempre ha sido ser la plataforma de referencia para trabajos flexibles bajo demanda”, dijo Megha Yethadka, directora general de la unidad y veterana con 10 años en la compañía, a Forbes. Los conductores de Uber, por supuesto, son contratistas que transportan pasajeros y entregas en todo el mundo. “Eso se adapta muy bien ahora a este negocio de tareas digitales”.
El viernes, Uber informó a Forbes que está impulsando la expansión del servicio. Entre las novedades: un nuevo servicio que proporciona conjuntos de datos listos para usar —audio, video, imágenes y texto— a clientes que están entrenando sus propios modelos. La compañía también licenciará las plataformas que usa internamente para gestionar proyectos de etiquetado de datos y acceder a su red de trabajadores digitales subcontratados, poniéndolas a disposición de los clientes. Además de entrenar modelos, Uber ahora ofrece herramientas para que los clientes desarrollen agentes de IA, capaces de realizar acciones específicas para los usuarios, como asistir en el servicio al cliente.
Otro cambio: la empresa, que se lanzó como Uber Scaled Solutions, recientemente reemplazó “scaled” en su nombre por “AI”. Yethadka afirmó que el cambio de nombre no tiene nada que ver con evitar confusiones con su rival de nombre similar, sino con querer transmitir de forma más clara el enfoque de inteligencia artificial de la unidad.
De cara al futuro, Uber quiere diferenciarse de sus competidores en el etiquetado de datos automatizando más el proceso de configuración de proyectos para trabajadores digitales. La empresa está desarrollando una interfaz de software que permita a los clientes “describir sus necesidades de datos en lenguaje natural”, mientras la plataforma se encarga automáticamente de asignar tareas, configurar flujos de trabajo y mantener el control de calidad. La idea es transferir los proyectos más rápido a los trabajadores humanos, en lugar de realizar tareas manuales para incorporarlos.
“Vemos una oportunidad de convertir esto en una línea de negocio significativa para Uber”, declara Megha Yethadka, directora general de Uber AI Solutions.
La empresa dijo que Uber AI Solutions ya está disponible en más de 30 países, una expansión respecto a los cinco mercados iniciales en su lanzamiento de noviembre pasado, que incluían EE. UU., Canadá e India. Desde comienzos de este año, Yethadka afirmó que Uber ha duplicado el número de trabajadores digitales en su plataforma. No quiso revelar cuántos colaboradores forman parte de su red en total, pero dijo que hay “decenas de miles” de personas trabajando en cada área temática de tareas, incluyendo STEM, programación y derecho. Los trabajadores más activos dedican entre 3 y 4 horas al día realizando tareas, que pueden ir desde los 20 hasta los 200 dólares por hora, dependiendo de su complejidad. La unidad ya cuenta con más de 50 clientes corporativos, incluyendo la empresa de vehículos autónomos Aurora y Niantic, la creadora de Pokémon Go, que recientemente dejó el negocio de los videojuegos para enfocarse en la inteligencia artificial empresarial.
La expansión llega justo cuando la alianza entre Scale y Meta ha sumido al sector del etiquetado de datos en un frenesí. Como parte del acuerdo, el fundador y CEO de Scale, Alex Wang, se incorporará a Meta para liderar su recién formado Superintelligence Lab, una iniciativa que busca competir con otros grandes laboratorios de vanguardia, como los de OpenAI, Anthropic y Google. Ahora, “varias empresas están revisando su estrategia de alianzas para datos”, comentó Yethadka, buscando proveedores “neutrales e imparciales”.
En medio de todo esto, competidores más pequeños —incluyendo unicornios como Mercor y Turing, y la startup Invisible Technologies— están haciendo ruido para aprovechar la oportunidad. Pero Uber destaca entre la competencia por su tamaño y sus recursos, argumenta Yethadka. “Muchas empresas en este espacio son mucho más pequeñas, dependientes de financiación de capital de riesgo”, dijo.
Mientras tanto, Uber —valorada en 175.000 millones de dólares y con ingresos de 43.900 millones el año pasado— es, según Yethadka, una apuesta más confiable a largo plazo. (No quiso desglosar los ingresos de la unidad de etiquetado de datos.) Mientras otras empresas en este sector se asemejan más a proveedores de servicios, Uber tiene una larga trayectoria desarrollando productos, lo que aporta una perspectiva diferente al colaborar con los clientes. “Hemos sido una empresa de productos y de operaciones, y llevamos tiempo haciendo esto como nuestro propio negocio”, afirmó Yethadka. “Vemos una oportunidad de hacer de esto una línea de negocio relevante para Uber”.
Incluso Scale ya se había fijado en Uber antes del acuerdo con Meta. “Este espacio está lleno de oportunidades. Creo que cada vez más personas ven el valor de lo que estamos haciendo aquí, y por eso incluso una empresa como Uber querrá probar suerte en este mismo ámbito”, dijo Xiaote Zhu, directora general de la plataforma Outlier de Scale para trabajo digital generativo, a Forbes a principios de este año.
Aún así, no está garantizado que Uber salga ganando, advierten sus competidores. El premio se lo llevará la empresa que logre reunir la mejor red de trabajadores digitales. “La anotación de datos está evolucionando hacia tareas de mayor y mayor especialización”, dijo Brendan Foody, CEO de Mercor, valorada en 2.000 millones de dólares, a Forbes. “El éxito de Uber dependerá de qué tan eficazmente logre construir esta red de talento altamente calificado”.
Además, Uber también arrastra su propio lastre. Durante años, la empresa ha enfrentado controversias por temas regulatorios y el trato a sus conductores contratados. Yethadka dijo que los clientes no se han mostrado preocupados, y que Uber se ha comprometido a “hacer lo correcto” en cuanto a confidencialidad de datos y controles de seguridad. “Y eso se sigue aplicando a esta nueva línea de negocio”, aseguró.
