ABD'de Y Combinator’ın 2025 kui dönemi son başvuru tarihi yaklaşırken, hala üniversite öğrencisi olan Spencer Mateega ve Carlos Georgescu 48 saat içinde bir başvuru hazırladı. Bir ürünleri yoktu. Bir hedefleri vardı: San Francisco. Planları, yapay zeka dalgasına kapılmak ve oraya vardıklarında ne inşa edeceklerine karar vermekti. İkili birbirini lisede, Google tarafından düzenlenen bir bilgisayar bilimi yaz programında tanıdı ve erken dönem mühendislik projeleri üzerinden bağ kurdu. Üniversite boyunca yakın kaldılar, Meta’da birlikte staj yaptıktan sonra finans ve teknoloji rollerine ayrıldılar. Şimdi 23 yaşında olan Mateega, Pennsylvania Üniversitesi’ni bitirmek üzereyken ve 22 yaşındaki Georgescu British Columbia Üniversitesi’nde bilgisayar bilimi okurken, zaten yan yana çalışmaya alışmışlardı. İkili programa kabul edildi ve Mateega, zorlu Y Combinator sürecindeyken üniversitedeki son dönemini tamamladı.
Yapay zekanın zorlandığını fark ettiler
Okulunun bir yılı daha olan Georgescu ise okulu bıraktı. İlk denemeleri olan finans için yapay zeka ajanları geliştirme girişimi başarısız oldu. Yapay zeka modellerinin gerçek dünya, beyaz yakalı iş akışlarında zorlandığını fark ettiler. Bunun nedeni modellerin akıl yürütememesi değil, profesyonellerin gerçekte nasıl çalıştığına dair eğitilmemiş olmalarıydı. Bu içgörü onları bir yön değişikliğine götürdü. Uygulama geliştirmek yerine, gerçek işlerin nasıl yapıldığından elde edilen temel veriye odaklanmaya karar verdiler.
Bir yıl sonra, San Francisco merkezli ve 30 kişiden oluşan girişim, Anthropic ve OpenAI gibi önde gelen yapay zeka laboratuvarlarından gelen talep sayesinde yıllık 100 milyon doları aşan gelir hızına ulaştığını söylüyor. Şirket ayrıca birkaç ay önce Altos Ventures liderliğinde, The Raine Group, Y Combinator ve BoxGroup’un katılımıyla 300 milyon dolar değerleme üzerinden 30 milyon dolarlık Seri A yatırımı aldığını belirtiyor. Mateega’ya göre Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, Meta’nın Superintelligence Labs’i ve Microsoft’un yapay zeka bölümünden bireysel araştırmacılar da bu tura katıldı.
Erken milyarderlik yolu mu oldu?
Şu anda veri etiketleme genç, teknik açıdan yetkin ve (çoğunlukla) erken yaşta başarılı erkeklerin milyarder olmasının hızlı bir yolu gibi görünüyor. Scale AI’dan Alexandr Wang geçen yılekim ayına kadar dünyanın kendi kendini yetiştirmiş en genç milyarderiydi ve bunun ilk örneklerinden biri. Mercor’un kurucuları ise ekim ayında dünyanın en genç üç kendini yetiştiren milyarderi oldu. Bir de tek kuruculu micro1 girişimi var; kurucusu Ali Ansari, 2,5 milyar dolar değerleme üzerinden yatırım teklifleri aldı.
Ancak insan verisinin acımasız dünyasında para kolay gelip kolay gidebilir. Yapay zeka laboratuvarlarının veri için muazzam bir iştahı ve bütçesi var ancak tedarikçiler gözden düşebilir ve yerlerini yenilerine bırakabilir. Örneğin, yakın zamanda bir veri ihlaline maruz kalan Mercor’un Meta’yı müşteri olarak kaybettiği bildiriliyor ve diğer laboratuvarlarla durumu belirsiz Şu anda CEO olan Mateega, AfterQuery’nin yaklaşımının Mercor’dan farklı olduğunu söylüyor. Büyük yüklenici havuzlarına ve manuel iş akışlarına dayanmak ya da “yapay zeka mülakatçısı” yeteneklerini öne çıkarmak yerine, AfterQuery’nin asıl farkı eğitim verisini doğrulamak için özel yazılım sistemleri geliştirmesinde yatıyor.
Kendi araştırmalarını da yayımlıyor
AfterQuery’nin insan uzmanları veri ürettikten sonra bu veriler bir dizi kontrolden geçirilerek ne kadar dengeli olup olmadığına bakılıyor. Amaç, modellerin gerçekten öğrenebileceği veriler üretmek. Şirket ayrıca verisinin yüksek kaliteli olduğunu kanıtlamak için kendi araştırmalarını da yayımlıyor. Bu yapay zeka laboratuvarları için kritik bir konu. AfterQuery, veriyi doğrudan laboratuvarlara verip onların değerlendirmesini beklemek yerine, bir araştırmacının yapacağını taklit ediyor: Verilerle bir model eğitiyor ve kıyaslama performansının nasıl değiştiğini ölçüyor. Mateega, “Bu, diğerlerinin yapmadığı bir şey. Laboratuvarlar verimize bakmadan önce bile, verinin yüksek kaliteli olduğunu nesnel olarak gösteriyoruz" dedi.