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Startup Mercor paga até US$ 250/h para especialistas treinarem IA, cresce rápido e levanta debate sobre automação e futuro do trabalho qualificado
Na primavera de 2023, enquanto estudantes da Georgetown se preparavam para as provas finais, Brendan Foody decidiu abandonar a universidade para testar uma tese sobre inteligência artificial, mercado de trabalho e automação. Dois anos e meio depois, ele e seus cofundadores transformaram essa decisão na Mercor, uma startup avaliada em US$ 10 bilhões que conecta especialistas altamente qualificados ao treinamento de modelos de IA, consolidando um novo mercado global baseado em dados especializados, RLHF e trabalho sob demanda para inteligência artificial.
Com apenas 22 anos, Foody tornou-se um dos mais jovens bilionários da história do setor tecnológico. A empresa que ele ajudou a criar paga mais de US$ 1,5 milhão por dia a cerca de 30 mil profissionais — incluindo médicos, advogados, engenheiros e analistas financeiros — que atuam diretamente no treinamento de modelos avançados de IA.
RLHF: por que a inteligência artificial precisa de especialistas humanos para funcionar com precisão
Treinar modelos de inteligência artificial apenas com dados da internet é suficiente para gerar linguagem coerente, mas não garante precisão em tarefas críticas. Para que um sistema consiga diferenciar um diagnóstico médico correto de um erro potencialmente perigoso ou um parecer jurídico sólido de um inconsistente, é necessário incorporar julgamento humano especializado.
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Esse processo é conhecido como RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), um dos pilares mais importantes no desenvolvimento de modelos confiáveis. Sem esse mecanismo, a IA permanece limitada à reprodução de padrões. Com ele, passa a operar em níveis próximos aos de profissionais experientes.
A Mercor estrutura esse processo em escala industrial. Em vez de tarefas simples de anotação, seus profissionais analisam respostas de IA, identificam falhas, constroem critérios técnicos e refinam continuamente o desempenho dos modelos.
Mercado de trabalho em IA paga até US$ 250 por hora para especialistas qualificados
A diferença entre o modelo da Mercor e plataformas anteriores de anotação de dados é estrutural. Enquanto sistemas como o Mechanical Turk operavam com mão de obra de baixa remuneração, a Mercor atua no topo da cadeia de valor.
Especialistas recebem em média US$ 95 por hora, podendo chegar a US$ 250 por hora em áreas altamente especializadas. Dermatologistas, engenheiros industriais e advogados experientes são contratados para ensinar modelos de IA a operar com precisão técnica em contextos reais.
Essa mudança representa uma transição de volume para qualidade. O foco deixa de ser quantidade de dados e passa a ser a sofisticação do conhecimento incorporado aos sistemas.
Investimento bilionário da Meta abriu janela estratégica para crescimento da Mercor em 2025
Em junho de 2025, um movimento externo acelerou drasticamente o crescimento da empresa. A Meta investiu US$ 14,3 bilhões na Scale AI, até então a principal fornecedora de dados para treinamento de modelos de inteligência artificial.
Esse investimento gerou um conflito estratégico imediato. Empresas concorrentes passaram a evitar o uso da Scale AI por risco de exposição de dados sensíveis. A Mercor, já posicionada no mercado, absorveu rapidamente essa demanda.
Nos meses seguintes, sua receita anualizada quadruplicou. Em outubro de 2025, a empresa levantou US$ 350 milhões em uma rodada Série C, elevando sua avaliação para US$ 10 bilhões em um dos crescimentos mais rápidos já registrados no setor.
Como médicos, advogados e engenheiros treinam inteligência artificial na prática
O trabalho realizado na plataforma vai muito além da simples classificação de dados. Profissionais atuam em tarefas de alta complexidade, replicando decisões do mundo real.
Engenheiros resolvem problemas técnicos avançados, avaliam soluções geradas por IA e definem critérios de qualidade. Médicos analisam casos clínicos, identificam erros e ensinam o modelo a melhorar suas respostas.
Esse processo transforma conhecimento acumulado ao longo de décadas em dados estruturados que alimentam modelos de IA cada vez mais sofisticados.
APEX: benchmark mostra que IA já rivaliza com profissionais humanos em quase metade das tarefas
Em setembro de 2025, a Mercor lançou o APEX, um índice de produtividade em inteligência artificial baseado em tarefas reais de alto valor econômico.
Os resultados indicaram que modelos de IA já superam ou igualam o desempenho humano em 47,6% dos casos avaliados. Esse número representa um salto significativo em relação ao ano anterior e reforça a velocidade da evolução tecnológica.
O avanço evidencia que a IA já não é apenas uma ferramenta auxiliar, mas começa a competir diretamente com profissionais em diversas áreas.
Paradoxo da automação: especialistas treinam sistemas que podem substituí-los
O modelo de negócio da Mercor expõe um paradoxo central da economia digital. Profissionais altamente qualificados são pagos para treinar sistemas que, no futuro, podem reduzir a demanda por seu próprio trabalho.
Relatos de contratados indicam preocupações com estabilidade, remuneração e substituição gradual. Ao mesmo tempo, executivos da empresa defendem que o aumento de produtividade pode gerar benefícios amplos para a sociedade.
Essa tensão entre oportunidade e risco define o debate atual sobre inteligência artificial e mercado de trabalho.
Mercado global de trabalho sob demanda em IA cresce sem vínculos tradicionais
A estrutura criada pela Mercor representa uma nova forma de organização do trabalho. Especialistas atuam de forma independente, sem vínculos empregatícios tradicionais, vendendo conhecimento por tarefa.
Embora os ganhos possam ser elevados, o modelo não oferece estabilidade de carreira. A ausência de progressão profissional e benefícios levanta questionamentos sobre sustentabilidade a longo prazo.
Ao mesmo tempo, a capacidade de transformar conhecimento em renda imediata atrai profissionais de diversas áreas.
Inteligência artificial avança e redefine o conceito de trabalho qualificado
A evolução da IA não elimina imediatamente a necessidade de especialistas, mas altera profundamente sua função. Em vez de executar tarefas, passam a treinar sistemas que as executam.
Esse processo cria um ciclo contínuo de aprendizado, no qual cada interação humana contribui para tornar a IA mais eficiente. À medida que esse ciclo se intensifica, a fronteira entre trabalho humano e automação se torna cada vez mais difusa.
A Mercor opera exatamente nesse ponto de transição, estruturando um mercado que ainda está em formação, mas que já movimenta bilhões de dólares e redefine o papel do conhecimento especializado na economia digital.
