El gigante de los viajes en taxi, que presentó una plataforma de etiquetado de datos a finales del año pasado, cree que puede superar a los rivales más pequeños que compiten por posicionarse después de la alianza de Scale con Meta.
La semana pasada, el impactante acuerdo de Scale AI para que Meta adquiriera una participación del 49% en la compañía causó conmoción en toda la industria: clientes destacados como OpenAI dejaron de colaborar con Scale, algo que el creador de ChatGPT ya venía haciendo desde hacía meses. Google también planea su escisión. Y una multitud de rivales en el etiquetado de datos se han animado a ocupar el puesto .
Entre ellas se encuentra una unidad poco conocida de un gigante conocido: Uber. Desde noviembre pasado, el gigante de los viajes en coche opera Uber AI Solutions, una plataforma de etiquetado de datos centrada en el entrenamiento de modelos de IA para clientes empresariales. Ahora que el acuerdo con Scale ha abierto una nueva puerta de entrada al mercado, Uber se dirige a nuevos clientes.
“Para Uber, nuestra prioridad siempre ha sido ser la plataforma predilecta para el trabajo flexible bajo demanda”, declaró a Forbes Megha Yethadka, gerente general de la unidad y veterana de 10 años en la compañía . Los conductores de Uber, por supuesto, son contratistas que transportan pasajeros y entregas por todo el mundo. “Esto se aplica muy bien a este negocio de tareas digitales”.
El viernes, Uber informó a Forbes que está impulsando la expansión del servicio. Entre las novedades se encuentra un nuevo servicio que proporciona conjuntos de datos listos para usar, como audio, video, imágenes y texto, a los clientes que entrenan sus propios modelos. La compañía también licenciará las plataformas que utiliza internamente para gestionar proyectos de etiquetado de datos y acceder a su red de clickworkers contratados, poniéndolas a disposición de los clientes. Además de entrenar modelos, Uber ahora también ofrece a sus clientes herramientas para desarrollar agentes de IA, que pueden realizar acciones específicas para los usuarios, como ayudar con la atención al cliente.
Otro cambio: Lanzada como Uber Scaled Solutions, la compañía recientemente cambió la palabra “scaled” por “IA”. Yethadka explicó que el cambio de marca no buscaba evitar confusiones con su rival de nombre similar, sino transmitir de forma más sencilla la IA de la unidad.
De cara al futuro, Uber quiere diferenciarse de sus competidores en el etiquetado de datos automatizando una mayor parte del proceso de configuración de proyectos de clickwork. La compañía está desarrollando una interfaz de software que permite a los clientes describir sus necesidades de datos de forma sencilla y concisa, mientras que la plataforma gestiona automáticamente la asignación de tareas, la configuración de flujos de trabajo y el control de calidad. La idea es delegar el proyecto a clickworkers humanos con mayor rapidez, en lugar de tener que incorporarlos manualmente.
“Vemos una oportunidad de convertir esto en una línea de negocio significativa para Uber”.
Megha Yethadka, directora general de soluciones de IA de Uber
La compañía dijo que Uber AI Solutions ahora está disponible en más de 30 países, una expansión de sus cinco mercados de lanzamiento iniciales en noviembre pasado, que incluían EE. UU., Canadá e India. Desde principios de este año, Yethadka dijo que Uber ha duplicado el número de clickworkers en su plataforma. Ella se negó a revelar cuántos taskers hay en la red de la compañía en general, pero dijo que hay “decenas de miles” de personas trabajando en cada área temática de tareas, incluyendo STEM, codificación y derecho. Los clickworkers más comprometidos pasan alrededor de 3 a 4 horas al día realizando tareas, que pueden variar de 20 a 200 dólares por hora, dependiendo de la complejidad del trabajo, dijo Yethadka. La unidad tiene más de 50 clientes corporativos, incluyendo la compañía de vehículos autónomos Aurora y Niantic, el creador de Pokémon Go que recientemente abandonó el negocio de los juegos para pivotar hacia la IA empresarial.
La expansión se produce en un momento en que la alianza de Scale con Meta ha revolucionado la industria del etiquetado de datos. Como parte del acuerdo, Alex Wang, CEO y fundador de Scale, se une a Meta para dirigir el recién creado Laboratorio de Superinteligencia del gigante tecnológico, un esfuerzo para competir con otros laboratorios de vanguardia con amplios recursos, como los de OpenAI, Anthropic y Google. Ahora, “varias empresas, por supuesto, están buscando revisar su estrategia de socios para el sector de los datos”, afirmó Yethadka, con el objetivo de encontrar proveedores “neutrales e imparciales”.
Tras el impacto, rivales más pequeños, como los unicornios Mercor y Turing y la startup Invisible Technologies, están ansiosos por tomar la delantera. Pero Uber destaca entre la competencia por su gran tamaño y recursos, argumenta Yethadka. «Muchas empresas en este sector son mucho más pequeñas y dependen de la financiación de capital riesgo», afirmó.
Mientras tanto, Uber, con un valor de 175 mil millones de dólares y 43,9 mil millones de dólares en ingresos el año pasado, es una apuesta más fiable a largo plazo, afirmó Yethadka. (Se negó a desglosar los ingresos de la unidad de etiquetado de datos). Mientras que otras empresas del sector se asemejan más a proveedores de servicios, Uber tiene una larga trayectoria en el envío de productos, lo que aporta una perspectiva diferente cuando la empresa colabora con los clientes, añadió. “Hemos sido una empresa de productos y una empresa de operaciones, y nos hemos dedicado a esto”, afirmó Yethadka. “Vemos una oportunidad para convertir esto en una línea de negocio significativa para Uber”.
Incluso Scale se había fijado en Uber antes del acuerdo con Meta. «Este sector está lleno de oportunidades. Creo que cada vez más gente reconoce el valor del trabajo que realizamos, por lo que incluso una empresa como Uber querrá probar suerte en este mismo sector», declaró a Forbes a principios de este año Xiaote Zhu, director general de la plataforma Outlier de Scale para el trabajo de clics con IA generativa.
Aun así, no es inevitable que Uber triunfe, según la competencia. El botín será para la empresa que reúna el mejor grupo de clickworkers. “La anotación de datos está en transición hacia un trabajo cada vez más cualificado”, declaró a Forbes Brendan Foody, director ejecutivo de Mercor, valorada en 2.000 millones de dólares . “El éxito de Uber dependerá de la eficacia con la que construya esta red de talento altamente cualificado”.
Además, Uber tiene sus propios problemas. Durante años, la compañía se las arregló para sortear las controversias en torno a la regulación y el trato a sus conductores contratados. Yethadka afirmó que a los clientes no les ha importado, y que Uber se ha comprometido a “hacer lo correcto” en cuanto a la confidencialidad de los datos y los controles de seguridad. “Y esto también se sigue aplicando a esta nueva línea de negocio”, añadió.