Startup Mercor star je tek tri godine, a već vrijedi 10 milijardi dolara kao posrednik u „zlatnoj groznici podataka“ za umjetnu inteligenciju.
Umjesto da angažiraju anonimne crowdworkere, AI laboratoriji poput OpenAI‑a i Anthropica preko Mercora dolaze do bivših zaposlenika Goldman Sachsa, McKinseyja i elitnih odvjetničkih ureda. Ti stručnjaci zarađuju do 200 dolara po satu dok dijele svoje znanje i treniraju modele koji bi jednoga dana mogli automatizirati dio poslova njihovih bivših poslodavaca.
U TechCrunchovom podcastu Equity, snimljenom na konferenciji Disrupt, izvršni direktor Mercora Brendan Foody objašnjava zašto AI laboratorijima trebaju vrhunski stručnjaci, kako su problemi Scale AI‑a ubrzali Mercorov uspon i zašto smatra da će se velik dio ekonomije okrenuti treniranju AI agenata.
Od AWS kredita u srednjoj školi do valuacije od 10 milijardi
Foody opisuje kako je još u srednjoj školi savjetovao oko AWS kredita. Nekoliko godina kasnije vodi tvrtku koju ulagači vrednuju na 10 milijardi dolara.
Ključna ideja: što su modeli sposobniji, to je kritičnije specijalizirano ljudsko znanje. Mercor je tržište na kojem se to znanje pakira i prodaje laboratorijima koji treniraju napredne modele.
Zašto AI laboratoriji žele elitu, a ne masu radnika
Foody u razgovoru pojašnjava zašto se laboratoriji okreću malom broju visokokvalificiranih izvođača umjesto klasičnim crowdsourcing platformama.
Prema onome što Mercor vidi u praksi, gornjih 10–20 % izvođača zaslužno je za većinu poboljšanja modela. To su ljudi koji su već radili u vrhu financija, konzultinga i prava. Njihova procjena i intuicija postaju dio trenažnih podataka.
To mijenja i sliku toga tko zarađuje u AI ekonomiji. Manje je loše plaćenih mikrozadataka, a više dobro plaćenog, udaljenog rada koji po satnici konkurira najvećim konzultantskim kućama – potencijalno zanimljivo i za stručnjake iz Hrvatske i regije.
Kako su problemi Scale AI‑a otvorili prostor Mercoru
Jedna od tema je i uloga problema Scale AI‑a u Mercorovom rastu.
Kako Foody opisuje, ti su problemi natjerali laboratorije da traže alternative. Mercorova ponuda – manje ljudi, više stručnosti, bolji rezultati – došla je u pravom trenutku.
Rezultat je da se trogodišnji startup našao u središtu skupih AI trenažnih projekata.
Kad znanje zaposlenika postane trenažni podatak
Najosjetljiviji dio razgovora je siva zona između osobnog znanja i poslovne tajne.
Mercorovi izvođači su bivši zaposlenici institucija poput Goldman Sachsa i McKinseyja. Plaćeni su da u modele prenesu kako se strukturira posao, kako izgleda kvalitetno pravno mišljenje ili kako se vrednuje regulatorni rizik.
Gdje završava osobno iskustvo, a počinju povjerljive informacije poduzeća? I trebaju li se velike kuće zabrinuti jer njihovi bivši ljudi uče AI agente kako da rade njihov posao?
Foody i ekipa Equityja otvaraju ta pitanja bez brzih odgovora. Interesi su jasni: izvođači žele unovčiti svoje znanje, laboratoriji žele što kvalitetnije podatke. Pravni i etički okviri tek hvataju korak.
Kad svaki uredski posao postane podatak za trening
Foody smatra da će na kraju svaka vrsta „knowledge worka“ završiti kao trenažni podatak za AI agente.
Prezentacije, modeli, izvještaji, strategije – sve što vi i vaš tim radite potencijalno je input za sustave koji će tu istu vrstu posla pomagati ili dijelom preuzimati.
Ako se ta prognoza ostvari, ekonomija neće samo „koristiti AI“, nego će se organizirati oko stalnog hranjenja i treniranja tih sustava. Mercorovi izvođači su rana, dobro plaćena verzija tog scenarija, ali logika se proteže daleko izvan financija i konzultinga.
Cijelu raspravu o tome kako Mercor pronalazi onih 10–20 % najboljih izvođača i što to znači za budućnost rada možete čuti u kompletnoj epizodi Equityja.
