Os modelos de LLM estão cada vez mais avançados em questões objetivas – resolvendo problemas complexos de matemática, escrevendo códigos abrangentes e executando tarefas com múltiplas etapas.
Mas quando eles precisam lidar com temas subjetivos, que têm nuances e demandam criatividade e bom gosto, os ChatGPTs e Claudes da vida ainda deixam muito a desejar.
Esta é a opinião da brasileira Thais Castello Branco, que fundou a Taste Labs justamente para resolver esse problema. A startup – criada há cerca de um ano em Nova York – trabalha fornecendo dados para o treinamento de modelos de AI, com foco especificamente em design e programação frontend.
“Muito da lógica por trás dos modelos é prever a resposta mais provável, porque em questões objetivas normalmente a resposta com a maior probabilidade é realmente a certa,” Thais disse ao Brazil Journal.
“Mas em assuntos como design e escrita não existe uma única resposta certa, e a resposta média, a mais provável, não necessariamente é a melhor, porque quando você está criando um design você não quer o óbvio, você não quer aquilo que já viu várias vezes.”
A Taste Labs fornece seus dados de treinamento para boa parte dos grandes laboratórios de AI. A startup não quis abrir o nome dos clientes, mas os suspeitos são óbvios.
Para capturar os dados, ela trabalha com mais de mil ‘Tastemakers’ – o nome que ela dá aos especialistas em design, programação frontend e até críticos de arte que se cadastram na plataforma e recebem para realizar tarefas e participar de projetos que ajudam no treinamento das AIs.
Para virar um ‘Tastemaker’, os especialistas precisam passar por uma avaliação extensa, que passa por olhar o portfólio, fazer testes e entrevistas.
“Nosso maior desafio é entender as melhores formas de medir o que é bom e ruim, e encontrar pessoas que sejam realmente experts nessas diferentes áreas,” disse a fundadora.
A Taste Labs opera num mercado que já é dominado por gigantes como a Scale AI, que foi avaliada em US$ 29 bilhões em sua última rodada, e a Surge AI, além de várias outras empresas menores como a Handshakes e a Mercor.
Mas essas empresas focam mais em dados em massa. “São companhias gigantes, com especialistas em várias áreas, mas que não necessariamente entregam a melhor qualidade em tudo,” disse Thais. “Por isso, os grandes labs estão buscando outros provedores, mais especializados. Além da gente, tem outras startups seguindo esse caminho, focadas só em biologia ou medicina, por exemplo.”
Além de atender os grandes labs de AI, a Taste Labs criou recentemente uma nova vertical de negócios, construindo APIs para plataformas de vibe coding, de agentes de AI e empresas focadas em design como a Figma. O primeiro API que ela construiu permite que os agentes de AI criem artes que sigam o padrão específico de uma marca.
“O que essa API faz é extrair as características da marca, colocar num formato bom para o agente ler e depois verificar se o agente está mantendo o padrão de qualidade,” disse Thais.
A ideia é cobrir “todo o espectro dos modelos de AI. Tem a camada de treinamento dos modelos, toda essa parte de dados de alta qualidade, mas tem também essa camada de geração, de entregarmos a infraestrutura e APIs para melhorar o modelo no momento em que ele está sendo usado,” disse Marcelo Afonseca, um dos fundadores da startup. “Essas duas camadas do negócio se alimentam, porque o que aprendemos no treinamento dos LLMs vira insights para outra camada.”
Desde que foi fundada, a Taste Labs captou duas rodadas, a última delas há dois meses com fundos como CRV e Amplify Partners. As duas somaram US$ 18,5 milhões.
