Scale AI es una empresa de tecnología con sede en San Francisco que ofrece servicios de anotación y etiquetado de datos utilizados para entrenar modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. En términos prácticos, Scale AI se sitúa entre los datos en bruto y los sistemas de IA terminados: organiza y gestiona los flujos de trabajo humanos y automatizados que etiquetan imágenes, texto, audio y video para que los modelos de IA puedan aprender de ese material. Sin datos de entrenamiento etiquetados con precisión, los sistemas de IA no pueden identificar objetos, comprender el lenguaje o tomar decisiones de manera confiable.
La empresa fue fundada en 2016 por Alexandr Wang, quien la inició a los 19 años después de dejar el Instituto Tecnológico de Massachusetts. Wang construyó Scale AI en torno a la idea de que los datos de alta calidad etiquetados son el cuello de botella principal en el desarrollo de IA: quien controla la calidad de los datos controla el ritmo del progreso de la IA. La empresa está incorporada bajo el nombre Scale AI, Inc.
Los clientes de Scale AI han incluido empresas de tecnología, firmas automotrices que desarrollan vehículos autónomos y agencias del gobierno de EE. UU., incluido el Departamento de Defensa. Su trabajo en defensa y gobierno, realizado a través de una unidad a veces llamada Scale Federal, ha sido una parte notable y creciente de su negocio, cubriendo aplicaciones como análisis de inteligencia, sistemas autónomos y evaluación de IA para programas militares.
Más allá del etiquetado, Scale AI se ha expandido a la evaluación de IA y pruebas de modelos, ayudando a las organizaciones a medir qué tan bien funcionan los modelos de lenguaje grandes y otros sistemas de IA antes y después de su implementación. Este trabajo, a veces llamado "red-teaming" o evaluación comparativa de modelos, se ha convertido en una parte cada vez más significativa de la oferta de la empresa a medida que los desarrolladores de IA compiten por la calidad del modelo.
Scale AI opera como una empresa privada y ha recaudado capital de inversores de riesgo a través de múltiples rondas de financiación desde su fundación, alcanzando una valoración que la coloca entre las empresas de infraestructura de IA más valoradas en EE. UU. Se la conoce principalmente en la industria como el proveedor comercial líder de infraestructura de datos de entrenamiento para el desarrollo de IA a gran escala.