Las grietas se están formando en la alianza de Meta con Scale AI.

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Solo ha pasado desde junio que Meta invirtió $14.3 mil millones en la empresa de datos Scale AI, trayendo al CEO Alexandr Wang y varios de los ejecutivos más destacados de la startup para dirigir Meta Superintelligence Labs (MSL). Sin embargo, la relación entre las dos empresas ya muestra signos de deterioro.

Al menos uno de los ejecutivos que Wang trajo para ayudar a dirigir MSL — el antiguo Senior Vice President de GenAI Product and Operations de Scale AI, Ruben Mayer — ha abandonado Meta después de solo dos meses con la empresa, dos personas familiarizadas con el asunto le dijeron a TechCrunch.

Mayer trabajó aproximadamente cinco años con Scale AI en dos etapas. Durante su breve tiempo en Meta, Mayer supervisó equipos de operaciones de datos de IA y reportó a Wang, pero no fue nombrado para unirse al equipo TBD Labs — la unidad central encargada de construir la superinteligencia de IA, donde los principales investigadores de OpenAI han llegado.

Mayer no respondió a dos solicitudes separadas de comentarios de TechCrunch.

Además, TBD Labs está trabajando con proveedores de datos de terceros además de Scale AI para entrenar sus próximos modelos de IA, según cinco personas familiarizadas con el asunto. Estos proveedores de datos de terceros incluyen Mercor y Surge, dos de los principales competidores de Scale AI, según las personas.

Aunque los laboratorios de IA suelen trabajar con varios proveedores de datos — Meta ha estado trabajando con Mercor y Surge desde antes de que TBD Labs se creara — es raro que un laboratorio de IA invierta tan pesadamente en un solo proveedor de datos. Esto hace que esta situación sea especialmente notable: incluso con la inversión multimillonaria de Meta, varias fuentes dijeron que los investigadores en TBD Labs ven la data de Scale AI como de baja calidad y han expresado una preferencia por trabajar con Surge y Mercor.

Scale AI inicialmente construyó su negocio en un modelo de crowdsourcing que utilizaba una gran fuerza de trabajo de bajo costo para manejar tareas simples de anotación de datos. Pero a medida que los modelos de IA se han vuelto más sofisticados, ahora requieren expertos altamente calificados en el dominio — como médicos, abogados y científicos — para generar y refinar la alta calidad de datos necesarios para mejorar su rendimiento.

Aunque Scale AI ha movido su plataforma Outlier para atraer a estos expertos en el tema, competidores como Surge AI y Mercor han crecido rápidamente porque sus modelos de negocio se basaron en una base de talento altamente pagado desde el principio.

Un portavoz de Meta negó que haya problemas de calidad con el producto de Scale AI. Surge y Mercor declinaron comentar. Preguntados sobre el creciente reliance de Meta en proveedores de datos competidores, un portavoz de Scale AI dirigió a TechCrunch a su anuncio inicial de la inversión de Meta en la startup, que menciona una expansión de la relación comercial entre las empresas.

Los acuerdos de Meta con proveedores de datos de terceros probablemente significan que la empresa no está poniendo todos sus huevos en Scale AI, incluso después de invertir miles de millones en la startup. No se puede decir lo mismo para Scale AI, sin embargo. Poco después de que Meta anunciara su masiva inversión con Scale AI, OpenAI y Google dijeron que dejarían de trabajar con el proveedor de datos.

Poco después de perder a esos clientes, Scale AI despidió a 200 empleados en su negocio de etiquetado de datos en julio, con el nuevo CEO de la empresa, Jason Droege, culpando las cambios en parte a “cambios en la demanda del mercado”. Droege dijo que Scale AI contrataría en otras partes del negocio, incluyendo ventas al gobierno — la empresa acaba de ganar un contrato de $99 millones con el Ejército de EE. UU.

Algunos especularon inicialmente que la inversión de Meta en Scale AI era realmente para atraer a Wang, un fundador que ha operado en el espacio de la IA desde que Scale AI fue fundada en 2016 y que parece estar ayudando a Meta a atraer talento de élite en IA.

Además de Wang, hay una pregunta abierta sobre cuán valioso es Scale para Meta.

Un empleado actual de MSL dice que varios de los ejecutivos de Scale traídos a Meta no están trabajando en el equipo central de TBD Labs, como con Mayer. Además, Meta no está dependiendo exclusivamente de Scale AI para el trabajo de etiquetado de datos.

Mientras tanto, la unidad de IA de Meta se ha vuelto cada vez más caótica desde la llegada de Wang y una oleada de investigadores de élite, según dos antiguos empleados y un empleado actual de MSL. El nuevo talento de OpenAI y Scale AI ha expresado frustración por navegar la burocracia de una gran empresa, mientras que el equipo anterior de GenAI de Meta ha visto su alcance limitado, dijeron.

Las tensiones indican que la mayor inversión de IA de Meta hasta la fecha puede estar teniendo un inicio difícil, a pesar de que se suponía que iba a abordar los desafíos de desarrollo de IA de la empresa. Después del lanzamiento decepcionante de Llama 4 en abril, el CEO de Meta, Mark Zuckerberg, se frustró con el equipo de IA de la empresa, según un empleado actual y uno antiguo le dijeron a TechCrunch.

En un esfuerzo por enderezar las cosas y ponerse al día con OpenAI y Google, Zuckerberg se apresuró a cerrar acuerdos y lanzó una campaña agresiva para reclutar talento de élite en IA.

Además de Wang, Zuckerberg ha logrado atraer a investigadores de élite en IA de OpenAI, Google DeepMind y Anthropic. Meta también ha adquirido startups de voz de IA como Play AI y WaveForms AI, y anunció una colaboración con el startup de generación de imágenes de IA, Midjourney.

Para alimentar sus ambiciones de IA, Meta anunció recientemente varios grandes centros de datos en todo EE. UU. Uno de los más grandes es un centro de datos de $50 mil millones en Luisiana llamado Hyperion, nombrado en honor a un titán en la mitología griega que engendró al Dios del Sol.

Wang, que no es un investigador de IA por formación, fue visto como una elección algo inconveniente para dirigir un laboratorio de IA. Zuckerberg reportedly tuvo conversaciones para traer a más candidatos tradicionales para liderar el esfuerzo, como el Chief Research Officer de OpenAI, Mark Chen, y trató de adquirir las startups de Ilya Sutskever y Mira Murati. Todos ellos declinaron.

Algunos de los nuevos investigadores de IA recientemente traídos de OpenAI ya han dejado Meta, según Wired informó anteriormente. Mientras tanto, muchos miembros de larga data del equipo de GenAI de Meta han abandonado en medio de los cambios.

El investigador de IA de MSL Rishabh Agarwal es uno de los últimos, publicando en X esta semana que dejaría la empresa.

“La propuesta de Mark y @alexandr_wang para construir en el equipo de Superinteligencia fue increíblemente convincente”, dijo Agarwal. “Pero al final, elegí seguir el propio consejo de Mark: ‘En un mundo que cambia tan rápido, el mayor riesgo que puedes correr es no correr ningún riesgo’”.

Preguntado después sobre su tiempo en Meta y qué lo llevó a tomar la decisión de irse, Agarwal se negó a comentar.

El director de gestión de productos para IA generativa, Chaya Nayak, y el ingeniero de investigación, Rohan Varma, también han anunciado su salida de Meta en las últimas semanas. La pregunta ahora es si Meta puede estabilizar sus operaciones de IA y retener el talento que necesita para su futuro éxito.

MSL ya ha comenzado a trabajar en su próximo modelo de IA de generación. Según informes de Business Insider, está planeando lanzarlo para finales de este año.