O universo de startups movidas por inteligência artificial vive um de seus capítulos mais disputados. De um lado, a Scale AI, sob os holofotes graças ao investimento multibilionário da Meta. Do outro, a Surge AI, que segue trajetória quase silenciosa, porém consistente, num ritmo próprio e sem recorrer a grandes aportes externos. Ambas são símbolos de sucesso, mas trilhando estradas bem diferentes em um setor onde a rotulagem de dados faz toda a diferença. Afinal, modelos avançados só chegam lá com anotações confiáveis e precisas.
Desafios da rotulagem de dados para inteligência artificial
Quando se fala em soluções baseadas em aprendizado de máquina, poucos lembram imediatamente da parte “braçal” do processo. Montar um sistema inteligente no papel é só o começo — na prática, boa parte do esforço está em organizar, identificar e rotular dados de modo que as máquinas “compreendam”.
O problema: quanto mais complexo o modelo de inteligência artificial, mais sofisticada precisa ser essa rotulagem. Não basta sinalizar elementos numa foto, por exemplo. É preciso apontar subtilezas, contextos, exceções. O apelo por escala frequentemente bate de frente com o desejo de qualidade absoluta.
Nem sempre quantidade e qualidade andam juntas.
Nesse dilema, ficam evidentes as diferenças nas estratégias de Scale AI e Surge AI. Na Latitud Finance, lidamos com esse mesmo impasse ao transformar dados financeiros em direcionamentos estratégicos — nosso compromisso está sempre em equilibrar clareza e consistência para que pequenas e médias empresas não se percam no mar de informações.
Duas trajetórias, dois estilos
Scale AI: velocidade e ambição global
Fundada por Alexandr Wang, a Scale AI experimentou crescimento aceleradíssimo nos últimos anos. O modelo de Wang? Apostar em grandes contratos, expandir rápido, aumentar volume e entregar respostas velozes a desafios complexos de rotulagem de dados. Segundo relatos do setor, a empresa explorou parcerias com gigantes como OpenAI, Google e Anthropic, conquistando um espaço que antes parecia inatingível para uma companhia tão jovem.
Tudo chegou a outro patamar quando a Meta anunciou o investimento de US$ 14,3 bilhões e praticamente assumiu o controle da Scale AI, adquirindo 49% da empresa e levando Wang para liderar o esforço de superinteligência dentro do grupo (fonte).
- Volume impressionante de dados processados
- Expansão para setores como Defesa e mercado europeu
- Foco em entregar projetos ambiciosos em tempo recorde
Mas nem tudo corre como esperado. O custo de crescer tão rápido pode ser o desgaste das relações com clientes antigos. Após o aporte da Meta, pipocaram notícias de contratos cancelados por Google e OpenAI, preocupados em expor suas próprias estratégias internas (conforme reporta a imprensa internacional).
Às vezes, crescer depressa demais assusta até quem está por perto.
Surge AI: passo curto, precisão longa
Enquanto a Scale AI voava alto, a Surge AI ampliava sua fatia de mercado na base da discrição. Fundada por Edwin Chen, um ex-engenheiro do Google e da própria Meta, a empresa optou pelo chamado “low-profile”. Aqui, o que conta não é fazer mais rápido — é entregar melhor.
Um dos pontos de maior orgulho da Surge AI é a ausência de capital externo durante a maior parte da sua história. No momento, busca captar seu primeiro bilhão, almejando avaliação superior a US$ 15 bilhões, mas teve seu crescimento marcado por bootstrapping e uma operação enxuta (detalhes aqui).
Equipe reduzida — menos pessoas, mas altamente qualificadas- Foco total na precisão dos rótulos e na confiabilidade dos dados
- Clientes como Anthropic, Google, OpenAI e laboratórios de ponta
Com faturamento que já supera US$ 1 bilhão anuais (dados recentes), a Surge AI virou destino natural de quem busca mais do que automatização massiva. É quase como escolher um alfaiate ao invés de uma loja de departamento: o resultado pode não ser o mais rápido possível, mas tende a se ajustar melhor ao corpo do cliente.
Capital simbólico, confiança e riscos
O momento em que a Meta desembolsou bilhões para adquirir quase metade da Scale AI abriu muitas portas… e fechou outras. Alexandr Wang ganhou protagonismo, virou referência, assumiu papel chave na estratégia da Meta — mas a Scale AI virou, para muitos, quase um tentáculo da própria Meta.
Para empresas que tratam seus dados como ativo estratégico, compartilhar detalhes sensíveis de seus projetos com uma companhia atrelada a um gigante concorrente não soa tão atraente assim. Isso explica a movimentação de várias delas em busca de alternativas mais independentes. E aqui surge uma oportunidade para empresas mais flexíveis e voltadas ao cliente, como a Surge AI — e também para negócios nacionais, que podem adaptar o atendimento a realidades locais, como fazemos aqui na Latitud Finance.
Estratégias possíveis: venture capital ou bootstrapping?
Se existe uma lição a tirar desse duelo, é que não há receita única. A Scale AI se destaca pelo impacto, volume e capacidade de resposta — qualidades exigidas por grandes corporações e governos, porém nem sempre adequadas para todos. Já a Surge AI tem mostrado que é possível crescer (muito!) sem recorrer a capital externo — modelo de bootstrapping bem similar ao de empresas brasileiras que atuam de forma personalizada, com forte controle de qualidade.
No Brasil, muitos empreendedores acreditam que só há espaço para empresas movidas a venture capital internacional. Mas, na prática, há todo um mercado para quem constrói soluções sólidas e sustentáveis a partir de equipe enxuta, processos bem definidos e entrega personalizada. A Latitud é referência nesse movimento, ajudando PMEs a usar dados de maneira mais inteligente para decisões estratégicas, seja na fase inicial de organização, seja em preparativos para expansão ou fusão e aquisição.
E aqui vale pontuar: a Surge AI também enfrenta desafios. Custos operacionais elevados, dependência de dados externos e marca menos conhecida dificultam a escalada, segundo análises setoriais. Ainda assim, sua história serve de inspiração para quem busca fazer diferente, principalmente quando o contexto exige contenção e criatividade.
Dados financeiros e crescimento global
O crescimento do mercado global de rotulagem de dados evidencia o tamanho da disputa. Em 2023, o setor atingiu US$ 1,5 bilhão, com crescimento médio de 24% ao ano projetado até 2030 (dados de mercado). A demanda é puxada, principalmente, pelos segmentos de saúde, finanças e marketing, áreas em que a precisão faz toda a diferença.
Para negócios que querem se diferenciar, saber transformar dados em direcionamentos claros é mais do que fundamental — é estratégico, é futuro. No nosso blog, há diversos exemplos práticos de como a abordagem personalizada e técnica pode conduzir empresas ao topo, independentemente do porte ou do investimento inicial.
O debate entre Scale AI e Surge AI mostra, sobretudo, que existem vários caminhos possíveis. Cabe ao empreendedor (ou executivo de tecnologia) entender qual deles faz mais sentido para sua cultura de empresa e contexto de mercado.
Conclusão: transforme dados em direção — com estratégia e personalização
Em resumo, não existe fórmula pronta e definitiva para crescer em inteligência algorítmica. Scale AI e Surge AI mostram que dá para conquistar relevância apostando em quantidade ou qualidade, acelerando via capital externo ou valorizando o próprio passo, sem grandes investidores.
O cenário que se desenha deixa uma mensagem clara para quem empreende no Brasil: bootstrapping funciona, especialmente quando orientado por estratégia e consistência. Procurar soluções locais que entendam não só de tecnologia, mas também do seu dia a dia, pode ser o diferencial na construção de uma jornada sólida, escalável e autônoma.
Transforme informações em direção. Seu norte financeiro também pode ser personalizado.
Se sua empresa busca clareza, controle e visão para o futuro, conheça a consultoria Latitud Finance e descubra como transformar dados em estratégias de crescimento real!
Perguntas frequentes sobre inteligência artificial, Scale AI e Surge AI
O que é inteligência artificial generativa?
Trata-se de uma categoria de sistemas capazes de criar conteúdo novo — textos, imagens, vídeos ou códigos — com base em padrões aprendidos a partir de enormes volumes de dados. Diferente de algoritmos clássicos, que apenas classificam ou recomendam, a IA generativa pode, por exemplo, escrever um artigo, compor música ou desenhar imagens, tornando-se uma das grandes apostas atuais para aplicações criativas e automação avançada.
Quais as diferenças entre Scale AI e Surge AI?
A Scale AI aposta em volume e velocidade, trabalhando com grandes equipes para rotular milhões de dados rapidamente, impulsionada por investimentos robustos. Já a Surge AI prioriza qualidade e precisão, com um grupo muito menor de especialistas em rotulagem, crescendo sem captar recursos externos por anos. Enquanto a Scale AI mira contratos bilionários e presença global acelerada, a Surge AI foca em entregar soluções sob medida para clientes exigentes, especialmente laboratórios de pesquisa e grandes empresas tecnológicas.
Vale a pena investir em IA hoje?
A demanda por soluções baseadas em inteligência algorítmica segue em alta, com mercado global crescendo aceleradamente e aplicações em múltiplos setores — da saúde às finanças, passando por logística, seguro e varejo. Apesar dos riscos naturais associados a qualquer investimento inovador, as oportunidades são relevantes, especialmente para quem aposta em nichos pouco explorados ou na customização de aplicações específicas ao contexto brasileiro.
Como escolher a melhor plataforma de IA?
O ideal é alinhar necessidades de negócio ao perfil da plataforma. Grandes empresas podem buscar soluções robustas e altamente escaláveis, enquanto negócios menores talvez prefiram fornecedores especializados em atendimento personalizado e com foco em segurança de dados. Avalie referências de mercado, qualidade do suporte, transparência nas políticas e, claro, histórico de relacionamento com clientes. Aqui na Latitud você encontra orientação prática sobre como integrar IA à sua estratégia — seja qual for o porte da sua empresa.
Quanto custa um projeto de inteligência artificial?
Os custos variam amplamente conforme complexidade, volume de dados, escopo do projeto, necessidade de integração e grau de personalização. Projetos simples podem demandar poucos milhares de reais, enquanto iniciativas de larga escala, envolvendo milhões de registros ou customizações profundas, podem ultrapassar dezenas (ou centenas) de milhares. A recomendação é sempre começar por um diagnóstico detalhado — algo que a Latitud Finance oferece para a área financeira, ajudando sua empresa a equilibrar investimento e potencial de retorno.
