A corrida pela inteligência artificial tem um combustível cada vez mais valioso: dados. Quanto mais sofisticados se tornam os modelos, maior é o interesse das empresas por informações capazes de melhorar seu treinamento. Agora, Elon Musk estaria explorando uma fonte controversa para alimentar seus sistemas.
Segundo a Bloomberg, a SpaceX mantém conversas informais sobre a possibilidade de comprar dados de clientes e informações operacionais deixadas por startups que fecharam ou enfrentam dificuldades financeiras.
As negociações ainda estão em estágio inicial e podem não resultar em acordos. Mas a estratégia evidencia um mercado emergente no setor de IA: transformar enormes arquivos digitais de empresas falidas em material para treinamento de modelos.
SpaceX procura dados mais baratos para seus modelos
A obtenção de grandes conjuntos de dados pode custar caro. Comprar arquivos de empresas que precisam levantar dinheiro rapidamente poderia oferecer uma alternativa mais barata.
A SpaceX assumiu recentemente um compromisso de US$ 15,8 bilhões relacionado aos seus esforços em inteligência artificial, enquanto a divisão xAI terminou o trimestre com prejuízo operacional líquido de US$ 1,3 bilhão.
Musk pretende reduzir a distância entre o Grok e modelos desenvolvidos por concorrentes como OpenAI e Anthropic.
A expectativa é que o Grok 5 seja apresentado antes do final do ano. Musk já afirmou que o sistema poderia alcançar capacidades próximas da chamada inteligência artificial geral (AGI), embora esse conceito não possua uma definição técnica única e a afirmação ainda não possa ser verificada.
Treinar modelos cada vez maiores exige grandes quantidades de informação, o que ajuda a explicar o interesse por novas fontes de dados.
O que acontece com seus dados quando uma empresa fecha?
A possível estratégia levanta uma questão complicada.
Quando alguém fornece informações a uma empresa, geralmente espera que esses dados sejam utilizados dentro das condições estabelecidas naquele momento. Mas o destino desse material pode ficar menos claro quando a companhia entra em falência.
Bases de dados, documentos internos e outros ativos digitais podem possuir valor comercial e acabar envolvidos em processos de venda.
Para empresas de inteligência artificial, esse material pode ser especialmente interessante. Conversas corporativas, documentos e registros operacionais contêm conhecimento específico sobre diferentes setores, justamente um tipo de informação valorizado para desenvolver sistemas capazes de executar tarefas profissionais.
Isso já está criando um mercado especializado em transformar arquivos de companhias encerradas em conjuntos de treinamento para IA.
Google também tentou comprar dados de uma empresa falida
Um caso recente mostra a dimensão que esse mercado pode alcançar.
Durante um leilão de falência, o Google apresentou uma oferta de US$ 10 milhões por dados da Spirit Airlines, com a intenção de utilizá-los no treinamento de modelos Gemini.
Segundo as informações divulgadas sobre a negociação, os arquivos não incluíam dados de passageiros. Mesmo assim, o volume de informações internas era gigantesco.
O conjunto incluía aproximadamente 100 milhões de emails corporativos e 500 milhões de conversas do Microsoft Teams pertencentes a antigos funcionários.
Também estavam presentes dados sobre operações de aeronaves, produtividade de trabalhadores, cerca de 1 milhão de registros de ponto e 17 milhões de arquivos armazenados individualmente no Microsoft OneDrive.
Além disso, havia centenas de milhares de registros relacionados a funcionários, incluindo documentos trabalhistas e outros materiais corporativos.
Funcionários questionaram a privacidade dos dados
O Google afirmou que informações capazes de identificar pessoas seriam removidas antes da utilização dos arquivos.
Isso, porém, não encerrou a discussão.
A Association of Flight Attendants, sindicato que representa comissários de bordo, apresentou uma objeção ao acordo no Tribunal de Falências dos Estados Unidos para o Distrito Sul de Nova York.
O grupo argumentou que mesmo dados pseudonimizados poderiam revelar informações sensíveis quando analisados em conjunto.
Por exemplo, seria possível identificar padrões relacionados a determinadas bases de tripulantes, avaliações de treinamento, investigações internas, mudanças de remuneração ou conversas entre funcionários sobre gestão e condições de trabalho.
O tribunal posteriormente adiou a aprovação da compra.
Dados de empresas falidas podem virar um novo campo de disputa
O caso mostra um problema que tende a ganhar importância conforme empresas de IA procuram conjuntos de dados mais especializados.
Remover nomes, emails ou números de identificação não necessariamente elimina todos os riscos. Dependendo da quantidade e da especificidade das informações disponíveis, diferentes registros podem ser combinados e permitir inferências sobre pessoas ou grupos.
No caso da SpaceX, ainda não existe confirmação de que alguma aquisição será realizada. As conversas relatadas são preliminares.
Mas a possibilidade revela uma consequência inesperada da corrida pela IA: mesmo depois que uma empresa desaparece, seus arquivos digitais podem continuar extremamente valiosos.
E os dados deixados para trás por clientes e funcionários podem ganhar uma segunda vida — desta vez, como material para treinar inteligência artificial.
