Cuando Alexandr Wang bajó las escaleras hacia el atrio abierto de la sede de Scale AI en San Francisco el pasado junio, los empleados no sabían si seguía siendo su jefe. Un día antes, la empresa de etiquetado de datos había anunciado un acuerdo bomba: Meta adquiriría el 49% de Scale por 14,000 millones de dólares, y su fundador y director ejecutivo se marchaba para dirigir el recién creado laboratorio de superinteligencia de Mark Zuckerberg.
En medio de la confusión, muchos empleados de Scale pensaron que ya se había ido. Así que, sorprendidos al verlo, los trabajadores aplaudieron cuando se dirigió al escenario para la reunión general de la empresa.
“Literalmente se me saltaron las lágrimas”, cuenta Wang a Forbes ahora. “En otra vida, estaría encantado de seguir en Scale”.
No recuerda exactamente lo que les dijo en la reunión, pero según una persona presente, Wang comenzó relatando cómo había empezado a construir Scale cuando era estudiante de primer año en el MIT, y luego rompió a llorar. “Esto es una tontería. ¿Por qué estoy haciendo esto?”, recordó la persona que dijo.
El comentario de Wang hacía referencia a sus lágrimas, pero parecía una pregunta pertinente para toda la situación. Tras el sorpresivo acuerdo, que se había filtrado unos días antes, todo Silicon Valley se preguntaba: ¿Por qué Wang renunciaba a su propia empresa en crecimiento, valorada entonces en 13,800 millones de dólares, para trabajar en Meta, que intentaba alcanzar a Google, OpenAI y Anthropic en el campo de la IA?
Scale había sido una potencia en el mercado de datos humanos, donde ejércitos de trabajadores y expertos —como doctores, abogados e ingenieros— generaban datos para entrenar modelos de IA de vanguardia como Gemini de Google y ChatGPT de OpenAI.
Scale también se había convertido en un proveedor clave para el Departamento de Guerra desde que introdujo por primera vez grandes modelos de lenguaje en el Pentágono en 2020. Y la operación había convertido, por un momento, a Wang en el multimillonario más joven del mundo hecho a sí mismo.
Ahora, la alianza con Meta amenazaba con desestabilizar lo que se había convertido en un negocio sólido que proporcionaba infraestructura a las empresas más valiosas de IA. Al fin y al cabo, se pensaba, ¿qué laboratorio de vanguardia querría confiar sus datos a una empresa casi mitad propiedad de Meta?
Wang, quien llevó consigo a unos diez empleados de Scale a Meta, afirma ahora que fue una “oportunidad increíble” para ambas compañías. La otra parte de la reunión general consistió en que Wang presentara formalmente a su sucesor, Jason Droege, anteriormente director de estrategia de Scale y, antes de eso, ejecutivo de Uber y Axon, la empresa que fabrica la pistola Taser.
A pesar de todo el revuelo de la semana anterior, la reunión duró apenas 30 minutos, sin preguntas ni respuestas por parte de los empleados. En cambio, Wang y Droege fueron concisos.
“Nos dimos la mano, nos abrazamos y dijimos que ambos estábamos entusiasmados con nuestro futuro”, recuerda Droege. “Y al instante siguiente, ¡teníamos que ponernos manos a la obra!”. (Droege aún ostenta el título de director ejecutivo interino, pero internamente se le considera el líder a largo plazo).
“Sin duda, anticipábamos turbulencias. No cabe duda. Es decir, la realidad es que nuestro fundador se fue a otro laboratorio para ayudarlos”.
Jason Droege, director ejecutivo de Scale
Casi un año después del anuncio del acuerdo —y una década después de su fundación en mayo de 2016—, Scale luce, como era de esperar, como una empresa muy diferente. La primera medida de Droege como CEO fue reorientar la inversión de la compañía, alejándola del negocio de etiquetado de datos y dirigiéndola hacia un modelo que ayuda a grandes empresas, como Ernst & Young, Paramount y Cisco, así como a clientes del sector público, como el ejército estadounidense, a desarrollar sus propias aplicaciones internas de IA.
La estrategia parece haber dado sus frutos. Scale declaró a Forbes que el año pasado registró ingresos cercanos a los mil millones de dólares, frente a los 870 millones del año anterior. (A lo largo de toda la historia de la compañía, ha generado 2,500 millones de dólares en ingresos).
Parte de este crecimiento de los ingresos podría deberse en gran medida a la contribución de su nuevo accionista, Meta: como parte del acuerdo, Meta se comprometió a pagar a Scale al menos 450 millones de dólares anuales durante cinco años por sus servicios, o más de la mitad de su gasto anual en IA, lo que sea menor, informó Forbes en su momento.
Wang y Droege declinaron hacer comentarios, pero representaría casi la mitad de los ingresos anuales de Scale.
Droege también se negó a detallar la distribución entre el negocio de datos y el de aplicaciones. Afirma que el etiquetado de datos sigue representando la gran mayoría de los ingresos, pero prevé que los ingresos del negocio de aplicaciones superen a los del negocio de datos en los próximos 18 meses.
Mientras tanto, Wang, ahora en Meta, sigue apoyando a la empresa que cofundó. “Existe la percepción de que Scale ya está acabada o acabada, y eso es totalmente falso”, afirma Wang, calificando la resiliencia de la empresa como una “enorme contradicción con la narrativa dominante”.
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Wang, cuyos padres eran físicos en el laboratorio de Los Alamos donde se creó la bomba atómica, fundó Scale hace diez años con su cofundadora Lucy Guo, becaria Thiel que abandonó Carnegie Mellon como parte del programa del multimillonario Peter Thiel para animar a jóvenes prometedores a dejar la universidad. Ambos, que se conocieron trabajando en la plataforma de preguntas y respuestas Quora, habían ideado varias versiones de la empresa antes de que se centrara en la infraestructura de IA.
Las cosas empezaron a torcerse entre Guo y Wang por cuestiones de planes futuros de la empresa, según declaró Guo el año pasado en el podcast Aspire de la emprendedora Emma Grede. Todo llegó a un punto crítico cuando Guo le comentó a alguien que creía que Wang “debería ser despedido”.
Esa persona, según la teoría de Guo en el podcast, se lo comunicó a Wang. “Me sentí resentida con quien creí que se lo había dicho, porque pensaba que existía cierto grado de confianza”, le dijo a Grede, añadiendo: “Me sentí un poco traicionada”.
Finalmente, Guo dejó la empresa. “No solemos hablar mucho de esto”, dice Wang con una risa nerviosa al ser preguntado sobre la situación. “En Y Combinator no te cuentan lo comunes que son las rupturas entre fundadores. Pero creo que lo superamos. Y estoy muy orgulloso de todo el equipo de la empresa por haber logrado tanto éxito a pesar de eso”.
Siete años después, le tocó a Wang marcharse. La llamada de Zuckerberg llegó la primavera pasada, cuando buscaba un nuevo director de IA tras el decepcionante rendimiento del modelo estrella de Meta, Llama 4. Ambos se habían conocido años antes, cuando Wang le pidió consejo sobre cómo dirigir una startup.
Al preguntarle sobre la propuesta de Zuckerberg para trabajar en Meta, Wang le resta importancia. “No sé si fue mucho más complicado que decir que Meta tiene esta increíble oportunidad en IA, que es muy, muy emocionante, y que busquemos la manera de colaborar”, dice, añadiendo que la convicción de Zuckerberg fue “muy, muy clara”.
Wang consultó entonces con los miembros de su junta directiva para evaluar la oportunidad. “Cuando se analizan transacciones como esta, los acuerdos se concretan cuando las ventajas y las desventajas están prácticamente equilibradas”, afirma Mike Volpi, uno de los primeros inversores de Scale cuando era socio de Index Ventures.
Sus deliberaciones con Wang fueron más allá del acuerdo en sí. “Gran parte de la conversación no giró en torno a los detalles técnicos de la transacción”, explica. “Se trataba de: ¿qué quiere lograr Alex con su vida?”.
El acuerdo de 14,000 millones de dólares se anunció en junio pasado, y tanto inversores como empleados recibieron una gran ganancia inesperada. La mayoría de los empleados recibieron un dividendo equivalente aproximadamente a la mitad de su paquete de acciones, según una fuente cercana al acuerdo.
Algunos empleados se mostraron comprensiblemente molestos por la decisión de Wang de marcharse. “Sin duda, hay mucha emoción cuando suceden estas cosas”, dice Wang al preguntársele si sentía culpa por irse. “Creo que siempre tuve confianza en que el equipo sería capaz de realizar un trabajo increíble”.
Posteriormente, se produjeron despidos. En agosto del año pasado, dos meses después de que se anunciara el acuerdo, Scale comunicó que despediría a 200 empleados a tiempo completo, aproximadamente el 14% de su plantilla, y que rescindiría el contrato con 500 contratistas (que forman parte de la plantilla de contratistas corporativos de Scale, y que no deben confundirse con sus etiquetadores de datos que trabajan por contrato).
Ahora la empresa cuenta con unos 1,300 empleados a tiempo completo y planea contratar a otros 500 antes de que finalice el año, declaró un portavoz de Scale.
Incluso antes de que se firmara el acuerdo con Meta, Scale sabía que la transacción complicaría sus relaciones con los laboratorios de vanguardia. “Sin duda, anticipábamos turbulencias. No hay duda”, afirma Droege. “Es decir, la realidad es que nuestro fundador se fue a otro laboratorio para ayudarlos». Añade: “La mayoría ha regresado (como clientes), pero no todos”.
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Para disipar los temores de que Scale estuviera bajo el control de Meta, Droege tuvo que recurrir a una estrategia de persuasión para tranquilizar a los clientes. Algunos clientes querían visitar las oficinas de Scale para reunirse personalmente con la directiva y los investigadores. Otros querían un desglose detallado de los términos del acuerdo.
Meta no obtendría un puesto en el consejo de administración, recalcó Droege a los clientes, y aunque Wang seguiría formando parte del consejo de Scale, ningún miembro del consejo tendría ni tendría jamás conocimiento del trabajo de Scale con los clientes, afirmó. “Soy accionista de Scale”, declara Droege ahora. “Mi motivación es asegurarme de que el cliente que no es de Meta esté lo más satisfecho posible. No soy empleado de Meta”.
La pérdida más importante fue la de OpenAI, según dos personas familiarizadas con la relación comercial. Fue un duro golpe no solo por la reputación de OpenAI en la industria, sino también porque fue el laboratorio pionero que impulsó a Scale en la IA generativa cuando Scale comenzó a entrenar GPT-3, incluso antes del lanzamiento de ChatGPT en 2022, que desató la fiebre mundial por la IA.
Mientras tanto, Google inicialmente dejó de trabajar con Scale como proveedor de etiquetado de datos tras el anuncio de Meta, pero retomó su colaboración unos meses después, según dos personas familiarizadas con la situación.
Por supuesto, Scale no tuvo que preocuparse por perder a un cliente: Meta, donde Scale desempeñó un papel fundamental en el entrenamiento de Muse Spark, el primer modelo creado bajo la dirección de Wang. Presentado el mes pasado, hasta ahora ha recibido críticas mixtas a favorables, y se ha visto como un auténtico regreso de Meta en la competencia por los modelos.
“Ha sido un proyecto apasionante”, afirma Wang sobre el nuevo modelo. “Scale fue un socio fundamental. El éxito de Muse Spark, en mi opinión, es una prueba del excelente trabajo realizado por muchos de nuestros socios, pero Scale sin duda ha sido una parte crucial”. Más allá de eso, Wang declinó hablar sobre su trabajo en Meta.
Mientras tanto, Scale intentó revolucionar su modelo de negocio desde el acuerdo con Meta. Antes de la fusión, Scale se centraba en un 70% en el etiquetado de datos y un 30% en el desarrollo de aplicaciones para empresas y gobiernos, explica Droege.
Ahora, según él, invirtió el enfoque, con unos ingresos anuales procedentes del negocio de las aplicaciones que alcanzaron los 200 millones de dólares a finales del año pasado. La empresa también ha sumado nuevos clientes corporativos, como la Clínica Mayo, BP y Allianz.
La Clínica Mayo, por ejemplo, desarrolló un sistema con Scale que lee e interpreta historiales médicos fragmentados. Mientras tanto, Ernst & Young utiliza Scale para desarrollar sus agentes de IA internos, incluyendo uno que le ayuda a realizar la debida diligencia para los clientes que han contratado a la firma de contabilidad para que los asesore en operaciones de fusiones y adquisiciones, de acuerdo con Tony Qui, director de tecnología de la división de consultoría estratégica de la firma.
Qui afirma que la empresa eligió Scale gracias a una recomendación de OpenAI. (Esto ocurrió unas semanas antes del acuerdo con Meta, que inicialmente generó cierta preocupación, pero Qui decidió seguir trabajando con Scale tras reunirse con Droege y otros directivos de la empresa).
Scale afirma que su posición como proveedor empresarial y etiquetador de datos representa una ventaja única. Dado que colabora con laboratorios de vanguardia para entrenar sus modelos, conoce las últimas tendencias tecnológicas, que son las que las empresas suelen querer implementar poco después. “Scale es la única que realmente puede ofrecer ambas cosas”, afirma Lucas Swisher, socio de Coatue, quien lideró la inversión de la firma en la ronda de financiación Serie B de la empresa.
Scale también redobló su apuesta por trabajar con el gobierno estadounidense, dando continuidad al esfuerzo iniciado bajo la dirección de Wang. Desde entonces, lideró el Proyecto Thunderforge, la iniciativa del Pentágono para integrar agentes de IA en la planificación de misiones, con un contrato de 500 millones de dólares que el Departamento le adjudicó la semana pasada.
Scale también fue seleccionada como contratista el mes pasado, junto con Palantir y Anduril, para Golden Dome, el proyecto de 185 mil millones de dólares del presidente Trump para crear un escudo antimisiles, pero tanto Scale como el Departamento de Guerra declinaron comentar los detalles del papel de Scale en el proyecto.
“En cierto modo, aún podemos obtener un doble beneficio de la inversión”.
Mike Volpi, uno de los primeros inversores de Scale
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El trabajo de Scale con el Departamento de Guerra (DoW) ha destacado especialmente en el etiquetado de datos, según Cameron Stanley, director de inteligencia artificial y digital del DoW, quien mencionó su labor en visión artificial para el Proyecto Maven, una iniciativa para integrar el aprendizaje automático en los flujos de trabajo de inteligencia militar.
Stanley afirmó que las prácticas de la compañía en la organización de metadatos son de primer nivel. Sin embargo, el talento particular de Scale reside en permitir que el Pentágono trabaje con conjuntos de datos dispares, así como en su capacidad para desenvolverse dentro de la burocracia del departamento e impulsar los proyectos.
“Su capacidad para recopilar grandes cantidades de datos diferentes, darles sentido y estructurarlos de manera que podamos entrenar algoritmos a partir de ellos es realmente única”, declaró Stanley a Forbes. Se negó a especificar si las herramientas de Scale se habían utilizado en combate. Un portavoz de Scale declinó revelar detalles sobre su trabajo con el DoW.
Droege insiste en que el motivo del abandono del etiquetado de datos no se debe a un nuevo límite impuesto por los clientes que no desean trabajar con un proveedor del que Meta es copropietaria. En cambio, argumenta que se debe a que el negocio del etiquetado de datos en general ralentizó su crecimiento. El mercado para el desarrollo de aplicaciones empresariales, por el contrario, está en pleno auge, ya que todas las grandes empresas intentan adaptarse al mundo de la IA.
En cualquier caso, los rivales de Scale en el etiquetado de datos, como Surge, Mercor, Handshake e Invisible, han aprovechado la oportunidad y no han escatimado esfuerzos para generar controversia.
Mercor, por ejemplo, contrató el año pasado a un exempleado de Scale que supuestamente robó secretos comerciales relacionados con las estrategias de clientes de Scale. La demanda se resolvió en enero por una cantidad no revelada, según un documento legal que no se había publicado anteriormente.
Desde el acuerdo con Meta, un CEO rival comenta, de forma anecdótica, que Scale parece haber quedado rezagada en lo que respecta a contratos de etiquetado de datos. “No he oído hablar de ellos en los últimos meses”, comentaron. “Simplemente no es un nombre que se mencione”.
Mientras tanto, Scale sigue adelante con una posible salida a bolsa. Esta fue una de las opciones que se consideraron cuando Scale cerró el acuerdo con Meta. “En cierto modo, aún podemos obtener un doble beneficio de la inversión”, afirma Volpi, contemplando la posibilidad de una “segunda salida”, como la de la empresa restante que cotiza en bolsa. Droege resta importancia al plazo. “Es muy probable que Scale se convierta en una empresa pública en algún momento”, afirma, pero añade que la empresa se encuentra en una fase muy temprana de la planificación.
Por ahora, la empresa se encuentra en territorio desconocido. En los últimos años, se han producido varios acuerdos similares en los que startups han realizado importantes adquisiciones de talento por parte de grandes empresas tecnológicas. Fundadores de empresas de IA de gran repercusión, como Inflection, Adept, Character y Windsurf, han acabado trabajando en Microsoft, Amazon y Google. Droege rechaza categóricamente ser incluido en esa categoría.
¿Por qué? “Porque nosotros sí teníamos un negocio. Esas empresas no lo tenían”, dice Droege. “Y creo que hay una gran diferencia”.
Este artículo fue publicado originalmente en Forbes US
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