A Revelo — plataforma que conecta empresas dos EUA a desenvolvedores full-stack em toda a América Latina — viu a demanda disparar por engenheiros capazes de ajudar no treinamento de LLMs, segundo contou Lucas Mendes, cofundador e CEO, ao TechCrunch. A plataforma abriga mais de 400 mil desenvolvedores e oferece processos simplificados de contratação e pagamento para seus clientes norte-americanos.
Mendes disse que o aumento da demanda é impulsionado pela próxima fase da revolução da IA: o pós-treinamento de LLMs. “Existe agora uma corrida por dados, especialmente dados humanos de nível especialista que possam realmente ajudar os alunos dos LLMs a melhorar em tarefas específicas de alto valor”, disse Mendes. “Programação é uma dessas tarefas. No ano passado, vimos uma onda de [empresas] que constroem modelos de fundação em busca de engenheiros capazes de trabalhar com eficiência e fornecer dados humanos para ajudar seus alunos de LLM a melhorar em código.”
Em 2024, as contratações para treinamento de LLMs já representavam 22% da receita da Revelo.
Quem está comprando, e por que a América Latina
Mendes explicou que a demanda normalmente se materializa quando empresas procuram a Revelo para encontrar especialistas em linguagens de programação específicas e preencher lacunas em seus pipelines de pós-treinamento. A Revelo fornece talento para empresas dos EUA como Intuit, Oracle e Dell — além de “praticamente todos os grandes provedores de IA em hiperescala”.
A Revelo não está sozinha na conexão entre empresas norte-americanas e programadores latino-americanos; Terminal, Tecla e Near estão entre as várias que perseguem o mesmo objetivo. Mas a demanda por desenvolvedores de pós-treinamento é apenas a mais recente tendência de contratação que a Revelo surfou desde seu lançamento no fim de 2014. Mendes e o cofundador Lachlan de Crespigny fundaram a empresa porque a guerra por talentos era tão intensa que eles acreditavam que uma rede de talentos previamente avaliados no Brasil permitiria às empresas encontrar os engenheiros de que precisavam.
A demanda estava lá. A Revelo levantou mais de US$ 48 milhões da Social Capital, FJ Labs e Valor Capital Group, e se expandiu do Brasil para toda a região da América Latina. A COVID ampliou “significativamente” o alcance potencial da Revelo: “De repente, começamos a receber ligações de empresas dos EUA que perceberam que podiam realmente ter equipes distribuídas de altíssima qualidade, e alguns desses engenheiros estavam na América Latina”, disse Mendes. “O padrão típico é que contratam uma ou duas pessoas que valorizam muito o equilíbrio entre qualidade e custo, e depois dizem ‘ei, quero mais gente assim, onde posso encontrá-la?’”
Com o retorno das empresas aos escritórios, a tendência do trabalho distribuído esfriou — mas o impulso da Revelo, não. Mendes brinca que não quer remar contra a maré, mas a demanda por talento latino-americano não caiu apesar do retorno presencial. O motivo: o nearshoring. Os desenvolvedores da Revelo compartilham fusos horários com os clientes dos EUA, o que torna a colaboração mais fácil do que com alternativas offshore na Ásia ou no Leste Europeu.
A estratégia de aquisições
A Revelo viu demanda suficiente para adquirir cinco concorrentes focados em talento latino-americano nos últimos 30 meses, incluindo Alto e Paretisa, anunciadas em março. “Estamos construindo uma espinha dorsal global de talentos para a era da IA, e haverá mais aquisições”, disse Mendes.
A dinâmica do engenheiro-como-dado-de-treinamento representa uma categoria de trabalho genuinamente nova, com características distintas da contratação tradicional de software. Um contratado tradicional constrói um produto; um engenheiro de dados de pós-treinamento produz exemplos de raciocínio de nível especialista que ensinam um modelo a replicar esse raciocínio. Os conjuntos de habilidades se sobrepõem — é preciso ser um programador competente para escrever bons exemplos de treinamento para um modelo de código — mas o resultado não é software. É julgamento codificado como demonstrações, e seu valor deriva não do que constrói, mas do que ensina. Essa distinção importa porque muda a economia: dados de treinamento têm valor marginal que decai conforme o modelo melhora, criando uma esteira em que os laboratórios precisam continuamente obter dados de especialistas de maior qualidade e mais especializados para seguir melhorando. A fatia de 22% da receita provavelmente é um piso, não um teto, porque a próxima fronteira — IA agêntica capaz de executar tarefas complexas de código em múltiplas etapas — exige demonstrações humanas ainda mais sofisticadas de uso de ferramentas, depuração e design de sistemas.
O ângulo da América Latina também é uma história de arbitragem geográfica que vale a pena entender. Salários de engenharia no Vale do Silício ficam entre US$ 200 mil e US$ 500 mil+ para talentos seniores; engenheiros latino-americanos comparáveis, com bom inglês e alinhamento de fuso horário, custam uma fração disso. Para laboratórios de IA que queimam bilhões em computação, cortar 40-60% da linha de dados humanos é significativo. Mas a arbitragem tem prazo de validade: à medida que a demanda de todos os grandes laboratórios de IA atinge o mesmo pool de talentos simultaneamente, as taxas da engenharia latino-americana vão subir — e as cinco aquisições da Revelo em 30 meses sugerem que a empresa espera que a janela de consolidação se feche. O desfecho provável é um pequeno número de oligopólios globais de plataformas de talento, cada um com redes proprietárias de especialistas avaliados por fusos horários e domínios, competindo para fornecer os dados humanos com que a próxima geração de modelos de IA vai treinar. A rede de 400 mil desenvolvedores da Revelo é a maior de sua região, e as cinco aquisições sinalizam que ela pretende manter essa liderança. Para investidores, a questão interessante não é se o mercado de dados de treinamento de IA cresce — cresce, visivelmente —, mas se intermediários de plataforma como a Revelo capturam valor, ou se os laboratórios de IA verticalizam construindo redes internas de especialistas, eliminando por completo a camada intermediária.
O quadro maior: dados humanos como o novo petróleo
O boom do treinamento de LLMs revela uma mudança estrutural na forma como as empresas de IA obtêm seu insumo mais crítico. Os dados de pré-treinamento vieram da internet a custo quase zero; os dados de pós-treinamento exigem especialistas humanos — engenheiros que programem bem o suficiente para ensinar um modelo, médicos capazes de avaliar raciocínio médico, advogados que possam julgar análises jurídicas. A oferta desses especialistas é finita, seus valores por hora estão subindo, e a competição por eles atravessa simultaneamente todos os grandes laboratórios de IA. Plataformas como a Revelo funcionam como intermediárias do mercado de trabalho dessa nova economia, e seu crescimento (22% da receita vinda de treinamento de IA em um ano) é um indicador antecedente de onde as empresas de IA estão gastando seus orçamentos. A vantagem latino-americana — alinhamento de fuso horário com os EUA, sólida formação em engenharia, estruturas de custo favoráveis — posiciona a região como a principal fonte do talento exato de que a próxima fase da indústria de IA mais precisa. A onda de aquisições sinaliza que a Revelo pretende dona dessa posição antes que a janela se feche.
