Deccan AI, una startup especializada en datos de entrenamiento posterior para modelos de inteligencia artificial, ha recaudado 25 millones de dólares en su primera ronda de financiación importante. La empresa, que opera principalmente con una fuerza laboral de expertos con sede en India, busca capitalizar la creciente demanda de servicios de refinamiento y evaluación de modelos de IA a medida que los laboratorios tecnológicos intensifican sus esfuerzos por mejorar la fiabilidad de sus sistemas.
La ronda Serie A, compuesta íntegramente por capital, fue liderada por A91 Partners, con participación de Susquehanna International Group y Prosus Ventures, según anunció la compañía. Fundada en octubre de 2024, Deccan tiene su sede en el Área de la Bahía de San Francisco pero mantiene un equipo operativo considerable en Hyderabad, India.
Servicios de entrenamiento posterior para laboratorios de IA
Mientras que los principales laboratorios de inteligencia artificial como OpenAI y Anthropic desarrollan modelos fundamentales internamente, gran parte del trabajo de post-entrenamiento está siendo externalizado cada vez más. Deccan AI se ha posicionado como proveedora de servicios que van desde la generación de datos hasta la evaluación y el aprendizaje por refuerzo.
La startup trabaja con laboratorios tecnológicos en tareas como generar retroalimentación experta, ejecutar evaluaciones y construir entornos de aprendizaje por refuerzo. Además, sirve a empresas mediante productos que incluyen su suite de evaluación Helix y una plataforma de automatización de operaciones, según declaraciones del fundador Rukesh Reddy.
Entre los clientes de Deccan se encuentran Google DeepMind y Snowflake, de acuerdo con la compañía. La empresa ha incorporado aproximadamente 10 clientes y gestiona un par de docenas de proyectos activos en cualquier momento dado.
Red de contribuidores expertos en India
Deccan emplea alrededor de 125 personas y se apoya en una red de más de un millón de contribuidores, incluyendo estudiantes, expertos de dominio y doctores. Entre 5,000 y 10,000 contribuidores están activos en un mes típico, indicó Reddy en entrevista con TechCrunch.
Aproximadamente el 10% de la base de contribuidores de Deccan posee títulos avanzados como maestrías y doctorados, aunque el porcentaje es mayor entre los contribuidores activos dependiendo de los requisitos del proyecto, según el fundador. Esta concentración de talento especializado diferencia a la empresa de competidores tradicionales enfocados en etiquetado de datos básico.
Sin embargo, la empresa enfrenta desafíos significativos relacionados con el control de calidad. “La calidad sigue siendo un problema sin resolver”, señaló Reddy, añadiendo que la tolerancia a errores en el entrenamiento posterior es “cercana a cero” ya que los errores pueden afectar directamente el rendimiento del modelo en producción.
Competencia en el mercado de datos de IA
El mercado de servicios de entrenamiento de inteligencia artificial se ha expandido rápidamente junto con el auge de los modelos de lenguaje grandes. Compañías como Scale AI, propiedad de Meta, y su rival Surge AI, así como startups como Turing y Mercor, compiten por proporcionar servicios de etiquetado de datos, evaluación y aprendizaje por refuerzo.
El trabajo también es altamente sensible al tiempo, según Reddy, con laboratorios de IA que a veces requieren grandes volúmenes de datos de alta calidad en cuestión de días. Esto dificulta equilibrar la velocidad con la precisión en un mercado cada vez más competitivo.
El sector ha enfrentado críticas por las condiciones laborales y la remuneración, con grandes grupos de trabajadores temporales frecuentemente utilizados para generar datos de entrenamiento. Reddy informó que las ganancias en la plataforma de Deccan oscilan entre aproximadamente 10 y 700 dólares por hora, con los principales contribuidores ganando hasta 7,000 dólares mensuales.
India como centro de talento para IA
Aunque sus clientes son en su mayoría laboratorios de IA con sede en Estados Unidos, la mayoría de los contribuidores de Deccan están ubicados en India. Competidores como Turing y Mercor también contratan trabajadores del país, pero operan en un conjunto más amplio de mercados emergentes.
Deccan eligió concentrar gran parte de su fuerza laboral en India para gestionar mejor la calidad, según explicó Reddy. “Muchos de nuestros competidores van a más de 100 países para encontrar expertos”, dijo. “Si tienes operaciones en solo un país, se vuelve mucho más fácil mantener la calidad”.
Este enfoque resalta la posición actual de India en la cadena de valor global de la inteligencia artificial: como proveedor de talento y datos de entrenamiento en lugar de desarrollador de modelos de frontera, que permanecen concentrados entre un puñado de empresas estadounidenses y algunos actores en China. No obstante, Reddy indicó que Deccan ha comenzado a obtener talento de otros mercados, incluyendo Estados Unidos, para experiencia especializada en datos geoespaciales y diseño de semiconductores.
Deccan creció 10 veces durante el año pasado y ahora alcanza una tasa de ingresos anuales de cifras de millones de dólares de dos dígitos, señaló Reddy, quien declinó compartir cifras específicas. Aproximadamente el 80% de sus ingresos provienen de sus cinco principales clientes, reflejando la naturaleza concentrada del mercado de IA de frontera.
La empresa planea utilizar la nueva financiación para expandir sus capacidades operativas y potencialmente diversificar su base geográfica de contribuidores. El crecimiento futuro de Deccan AI dependerá de su capacidad para mantener estándares de calidad mientras escala operaciones para satisfacer la demanda acelerada de servicios de entrenamiento posterior, en un contexto donde los modelos de inteligencia artificial evolucionan hacia aplicaciones más complejas que incluyen robótica y sistemas de visión.