A medida que las empresas de IA maduran, la lucha por los datos de alta calidad se ha convertido en una de las áreas más competitivas del sector. Esto ha impulsado a compañías como Datacurve, graduada de Y Combinator, a destacarse con estrategias innovadoras para la recolección de datos de entrenamiento.
Recientemente, Datacurve anunció una ronda de financiamiento Serie A de $15 millones, liderada por Mark Goldberg en Chemistry, con participación de empleados de DeepMind, Vercel, Anthropic y OpenAI. Esta inversión sigue a una ronda inicial de $2.7 millones, que contó con el apoyo de Balaji Srinivasan, ex director de tecnología de Coinbase.
Datacurve utiliza un modelo de «cazadores de recompensas» para atraer a ingenieros de software altamente calificados que completen los conjuntos de datos más difíciles de obtener. Hasta la fecha, la empresa ha distribuido más de $1 millón en recompensas por estas contribuciones.
Según Serena Ge, cofundadora de Datacurve, la motivación principal no es financiera. «Tratamos esto como un producto de consumo, no como una operación de etiquetado de datos», explicó. La empresa se centra en optimizar la plataforma para retener a profesionales competentes en sus dominios.
Los requerimientos de datos para modelos de IA han evolucionado hacia entornos de aprendizaje por refuerzo (RL) más complejos. Datacurve, aunque actualmente se enfoca en ingeniería de software, planea expandir su modelo a campos como finanzas, marketing y medicina, creando una infraestructura escalable para la recolección de datos post-entrenamiento.
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