Taste Labs levanta US$ 18,5 milhões para treinar inteligência artificial com foco em design

A Taste Labs acumulou US$ 18,5 milhões em duas rodadas de captação para expandir seu negócio de treinamento de modelos de linguagem focado em design e desenvolvimento frontend. Criada há cerca de um ano em Nova York pela brasileira Thais Castello Branco e por Marcelo Afonseca, a startup fornece dados qualificados para grandes laboratórios de inteligência artificial aprimorarem a execução de tarefas visuais e criativas.

O aporte mais recente foi concluído há dois meses e contou com a participação de fundos como CRV e Amplify Partners. Os recursos financiam a operação da plataforma que busca sanar uma deficiência estrutural dos modelos generativos: a tendência de recorrer a médias probabilísticas em áreas que exigem soluções estéticas fora do padrão.

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. 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.

Rede especializada contra dados em massa

Para construir sua base de dados, a Taste Labs mobiliza uma rede com mais de mil profissionais classificados internamente como 'Tastemakers'. O grupo inclui designers, programadores de frontend e críticos de arte remunerados para cumprir tarefas e projetos voltados ao ajuste fino dos algoritmos. A admissão desses profissionais exige aprovação em testes práticos, checagem criteriosa de portfólio e entrevistas.

A proposta posiciona a Taste Labs em uma fatia de mercado diferente de concorrentes que trabalham com anotação de dados em massa, como a Scale AI — avaliada em US$ 29 bilhões —, Surge AI, Handshakes e Mercor. A aposta da empresa está na hiperespecialização verticalizada, um caminho também adotado por startups de IA dedicadas exclusivamente a setores como medicina e biologia.

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.

Nova frente em ferramentas e APIs

Além do fornecimento de dados para os laboratórios que desenvolvem os modelos fundacionais, a Taste Labs começou a operar no estágio de consumo de IA. A empresa desenvolveu uma linha de APIs orientada a plataformas de agentes autônomos, vibe coding e softwares de criação, como o Figma.

A primeira ferramenta dessa nova vertical faz a leitura e a conversão de diretrizes de marca para formatos interpretáveis por agentes autônomos. Em seguida, a interface monitora se os conteúdos gerados por inteligência artificial mantêm a consistência visual e respeitam o manual de identidade estipulado.

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. Essas duas camadas do negócio se alimentam, porque o que aprendemos no treinamento dos LLMs vira insights para outra camada.