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Dados de treino de IA: o negócio de 10 mil milhões que potencia a inteligência artificial

A IA de escala vale 29 mil milhões de dólares e provavelmente nunca ouviu falar dela. É a indústria invisível de dados de treinamento que torna possível o ChatGPT e a difusão estável - um mercado de US $ 9,58 bilhões com crescimento anual de 27,7%. Os custos explodiram 4.300% desde 2020 (Gemini Ultra: $192M). Mas, em 2028, ficará sem texto público humano disponível. Enquanto isso, ações judiciais de direitos autorais e milhões de passaportes encontrados em conjuntos de dados. Para as empresas: podem começar gratuitamente com Hugging Face e Google Colab.

A indústria invisível que torna possível o ChatGPT, a Difusão Estável e todos os outros sistemas modernos de IA

O segredo mais bem guardado da IA

Quando utiliza o ChatGPT para escrever um e-mail ou gerar uma imagem com o Midjourney, raramente pensa no que está por detrás da "magia" da inteligência artificial. No entanto, por detrás de cada resposta inteligente e de cada imagem gerada está uma indústria multibilionária de que poucas pessoas falam: o mercado de dados de treino de IA.

Este sector, que, segundo a MarketsandMarkets, atingirá 9,58 mil milhões de dólares em 2029, com uma taxa de crescimento de 27,7% ao ano, é o verdadeiro motor da inteligência artificial moderna. Mas como funciona exatamente este negócio oculto?

O ecossistema invisível que movimenta milhares de milhões

Os gigantes comerciais

Algumas empresas dominam o mundo dos dados de treino de IA de que a maioria das pessoas nunca ouviu falar:

A Scale AI, a maior empresa do sector com uma quota de mercado de 28%, foi recentemente avaliada em 29 mil milhões de dólares após o investimento da Meta. Os seus clientes empresariais pagam entre 100 000 e vários milhões de dólares por ano por dados de elevada qualidade.

A Appen, sediada na Austrália, opera uma rede global de mais de 1 milhão de especialistas em 170 países que marcam e selecionam manualmente os dados para a IA. Empresas como a Airbnb, a John Deere e a Procter & Gamble utilizam os seus serviços para "ensinar" os seus modelos de IA.

O mundo da fonte aberta

Paralelamente, existe um ecossistema de fonte aberta liderado por organizações como a LAION (Large-scale Artificial Intelligence Open Network), uma organização alemã sem fins lucrativos que criou o LAION-5B, o conjunto de dados de 5,85 mil milhões de pares imagem-texto que tornou possível a Stable Diffusion.

O Common Crawl liberta mensalmente terabytes de dados brutos da Web utilizados para treinar o GPT-3, o LLaMA e muitos outros modelos linguísticos.

Os custos ocultos da Inteligência Artificial

O que o público não sabe é quão dispendioso se tornou treinar um modelo moderno de IA. De acordo com a Epoch AI, os custos aumentaram 2 a 3 vezes por ano nos últimos oito anos.

Exemplos de custos reais:

O número mais surpreendente? De acordo com o AltIndex.com, os custos de formação em IA aumentaram 4 300% desde 2020.

Os desafios éticos e jurídicos do sector

A questão dos direitos de autor

Uma das questões mais controversas diz respeito à utilização de material protegido por direitos de autor. Em fevereiro de 2025, o tribunal do Delaware decidiu no processo Thomson Reuters v. ROSS Intelligence que a formação em IA pode constituir uma violação direta dos direitos de autor, rejeitando a defesa da "utilização justa".

O Gabinete de Direitos de Autor dos EUA publicou um relatório de 108 páginas que conclui que certas utilizações não podem ser defendidas como utilização justa, abrindo caminho a custos de licenciamento potencialmente enormes para as empresas de IA.

Privacidade e dados pessoais

Uma investigação do MIT Technology Review revelou que o DataComp CommonPool, um dos conjuntos de dados mais utilizados, contém milhões de imagens de passaportes, cartões de crédito e certidões de nascimento. Com mais de 2 milhões de descarregamentos nos últimos dois anos, este facto levanta enormes problemas de privacidade.

O futuro: escassez e inovação

O problema dos dados de pico

Os especialistas prevêem que, até 2028, a maioria dos textos públicos gerados por humanos disponíveis em linha será utilizada. Este cenário de "pico de dados" está a levar as empresas a procurar soluções inovadoras:

  • Dados sintéticos: geração artificial de dados de treino
  • Acordos de licença: Parcerias estratégicas como a existente entre a OpenAI e o Financial Times
  • Dados multimodais: combinação de texto, imagens, áudio e vídeo

Novos regulamentos em breve

A Lei da Transparência da IA da Califórnia exigirá que as empresas divulguem os conjuntos de dados utilizados para formação, enquanto a UE está a implementar requisitos semelhantes na Lei da IA.

Oportunidades para as empresas italianas

Para as empresas que pretendem desenvolver soluções de IA, é crucial compreender este ecossistema:

Opções económicas:

Soluções empresariais:

  • Escalas de IA e Appen para projectos de missão crítica
  • Serviços especializados: Como a Nexdata para PNL ou a FileMarket AI para dados áudio

Conclusões

O mercado de dados de treino de IA vale 9,58 mil milhões de dólares e está a crescer 27,7% ao ano. Esta indústria invisível não só é o motor da IA moderna, como também representa um dos maiores desafios éticos e jurídicos do nosso tempo.

No próximo artigo, iremos explorar a forma como as empresas podem entrar concretamente neste mundo, com um guia prático para começar a desenvolver soluções de IA utilizando os conjuntos de dados e as ferramentas atualmente disponíveis.

Para aqueles que querem saber mais agora, compilámos um guia detalhado com o roteiro de implementação, custos específicos e conjunto completo de ferramentas - descarregável gratuitamente com a subscrição newsletter.

Ligações úteis para começar de imediato:

Fontes técnicas:

Não fique à espera da "revolução da IA". Crie-a. Daqui a um mês, poderá ter o seu primeiro modelo funcional, enquanto outros ainda estão a planear.

Recursos para o crescimento das empresas

9 de novembro de 2025

Regulamentação da IA para aplicações de consumo: como se preparar para os novos regulamentos de 2025

2025 marca o fim da era do "Oeste Selvagem" da IA: AI Act EU operacional a partir de agosto de 2024 com obrigações de literacia em IA a partir de 2 de fevereiro de 2025, governação e GPAI a partir de 2 de agosto. A Califórnia é pioneira com o SB 243 (nascido após o suicídio de Sewell Setzer, um jovem de 14 anos que desenvolveu uma relação emocional com um chatbot), que impõe a proibição de sistemas de recompensa compulsivos, a deteção de ideação suicida, a lembrança de 3 em 3 horas de que "não sou humano", auditorias públicas independentes, sanções de 1000 dólares por infração. SB 420 exige avaliações de impacto para "decisões automatizadas de alto risco" com direitos de recurso de revisão humana. Aplicação efectiva: Noom citou 2022 por causa de bots que se faziam passar por treinadores humanos, acordo de 56 milhões de dólares. Tendência nacional: Alabama, Havaí, Illinois, Maine, Massachusetts classificam a falha em notificar chatbots de IA como violação do UDAP. Abordagem de sistemas críticos de risco de três níveis (cuidados de saúde/transporte/energia) certificação de pré-implantação, divulgação transparente virada para o consumidor, registo de uso geral + testes de segurança. Mosaico regulamentar sem preempção federal: as empresas multi-estatais têm de navegar por requisitos variáveis. UE a partir de agosto de 2026: informar os utilizadores sobre a interação com a IA, a menos que seja óbvio, e os conteúdos gerados por IA devem ser rotulados como legíveis por máquinas.
9 de novembro de 2025

Regulamentar o que não é criado: a Europa arrisca-se a ser irrelevante do ponto de vista tecnológico?

A Europa atrai apenas um décimo do investimento mundial em inteligência artificial, mas pretende ditar as regras mundiais. Este é o "Efeito Bruxelas" - impor regras à escala planetária através do poder de mercado sem impulsionar a inovação. A Lei da IA entra em vigor num calendário escalonado até 2027, mas as empresas multinacionais de tecnologia respondem com estratégias criativas de evasão: invocando segredos comerciais para evitar revelar dados de formação, produzindo resumos tecnicamente conformes mas incompreensíveis, utilizando a autoavaliação para rebaixar os sistemas de "alto risco" para "risco mínimo", escolhendo os Estados-Membros com controlos menos rigorosos. O paradoxo dos direitos de autor extraterritoriais: a UE exige que a OpenAI cumpra as leis europeias, mesmo no caso de formação fora da Europa - um princípio nunca antes visto no direito internacional. Surge o "modelo duplo": versões europeias limitadas versus versões mundiais avançadas dos mesmos produtos de IA. Risco real: a Europa torna-se uma "fortaleza digital" isolada da inovação mundial, com os cidadãos europeus a acederem a tecnologias inferiores. O Tribunal de Justiça, no processo relativo à pontuação de crédito, já rejeitou a defesa dos "segredos comerciais", mas a incerteza interpretativa continua a ser enorme - o que significa exatamente "resumo suficientemente pormenorizado"? Ninguém sabe. Última pergunta sem resposta: estará a UE a criar uma terceira via ética entre o capitalismo americano e o controlo estatal chinês, ou simplesmente a exportar burocracia para uma área em que não compete? Para já: líder mundial na regulação da IA, marginal no seu desenvolvimento. Vasto programa.
9 de novembro de 2025

Outliers: onde a ciência dos dados encontra histórias de sucesso

A ciência dos dados inverteu o paradigma: os valores atípicos já não são "erros a eliminar", mas sim informações valiosas a compreender. Um único outlier pode distorcer completamente um modelo de regressão linear - alterar o declive de 2 para 10 - mas eliminá-lo pode significar perder o sinal mais importante do conjunto de dados. A aprendizagem automática introduz ferramentas sofisticadas: O Isolation Forest isola os valores atípicos através da construção de árvores de decisão aleatórias, o Local Outlier Fator analisa a densidade local, os Autoencoders reconstroem dados normais e comunicam o que não conseguem reproduzir. Existem valores anómalos globais (temperatura de -10°C nos trópicos), valores anómalos contextuais (gastar 1000 euros num bairro pobre), valores anómalos colectivos (picos de tráfego de rede sincronizados que indicam um ataque). Paralelismo com Gladwell: a "regra das 10.000 horas" é contestada - Paul McCartney dixit "muitas bandas fizeram 10.000 horas em Hamburgo sem sucesso, a teoria não é infalível". O sucesso matemático asiático não é genético mas cultural: o sistema numérico chinês é mais intuitivo, o cultivo do arroz exige um aperfeiçoamento constante, ao contrário da expansão territorial da agricultura ocidental. Aplicações reais: os bancos britânicos recuperam 18% de perdas potenciais através da deteção de anomalias em tempo real, a indústria transformadora detecta defeitos microscópicos que a inspeção humana não detectaria, os cuidados de saúde validam dados de ensaios clínicos com uma sensibilidade de deteção de anomalias superior a 85%. Lição final: à medida que a ciência dos dados passa da eliminação de anomalias para a sua compreensão, temos de encarar as carreiras não convencionais não como anomalias a corrigir, mas como trajectórias valiosas a estudar.