A Taste Labs captou US$ 18,5 milhões em duas rodadas desde sua fundação, há cerca de um ano, em Nova York. Criada pela brasileira Thais Castello Branco, a startup fornece dados para o treinamento de modelos de inteligência artificial, com foco em design e programação frontend.
A empresa trabalha com mais de mil especialistas, chamados de “Tastemakers”. Eles se cadastram na plataforma, passam por análise de portfólio, testes e entrevistas e recebem para executar tarefas e participar de projetos voltados ao treinamento de sistemas de IA. Entre os participantes estão profissionais de design, programação frontend e crítica de arte.
Dados para temas subjetivos
A proposta da Taste Labs é atuar em áreas nas quais não há apenas uma resposta correta. Em design e escrita, por exemplo, a alternativa mais provável pode não ser a mais adequada. “Em assuntos como design e escrita não existe uma única resposta certa”, disse Thais Castello Branco.
A startup fornece dados para boa parte dos grandes laboratórios de IA, mas não divulgou os nomes dos clientes. Segundo a fundadora, um dos desafios é definir como avaliar o que é bom ou ruim e identificar especialistas capazes de fazer esse julgamento em diferentes áreas.
A empresa atua em um mercado que inclui a Scale AI, avaliada em US$ 29 bilhões em sua última rodada, a Surge AI e companhias menores como Handshakes e Mercor. A avaliação de Thais é que essas empresas trabalham mais com dados em massa, enquanto os grandes laboratórios também procuram fornecedores especializados.
APIs para marcas e agentes de IA
Recentemente, a Taste Labs criou uma nova frente de negócios para desenvolver APIs destinadas a plataformas de vibe coding, agentes de IA e empresas de design, como a Figma. A primeira API permite que agentes criem artes seguindo as características específicas de uma marca.
De acordo com Thais, a ferramenta identifica os elementos da marca, organiza essas informações para a leitura do agente e verifica se o resultado mantém o padrão de qualidade definido.
Marcelo Afonseca, um dos fundadores, afirmou que a empresa pretende atuar tanto na camada de treinamento, com dados especializados, quanto na etapa de geração, oferecendo infraestrutura e APIs. Para ele, o conhecimento obtido no treinamento dos modelos pode gerar informações úteis para essa segunda frente.
A última rodada foi realizada há dois meses, com participação dos fundos CRV e Amplify Partners.
