AI-Labore nutzen Mercor, um Daten zu beschaffen, die Unternehmen nicht preisgeben. Statt teure Verträge mit Firmen abzuschließen, greifen sie nun auf ehemalige Führungskräfte aus Banken, Beratungshäusern und Rechtskanzleien zurück, wie Brendan Foody, CEO von Mercor, auf der TechCrunch Disrupt 2025 erklärte. Auf der Bühne stellte er Mercor als zentralen Marktplatz vor, der ehemalige Experten mit KI-Laboren wie OpenAI, Anthropic und Meta verbindet. Diese Labs suchen nach Fachwissen, um Branchen wie Finanzdienstleistungen oder Rechtsberatung zu automatisieren – ein Prozess, den Unternehmen wie Goldman Sachs oft ablehnen, da er ihre Wertschöpfungsketten bedrohen könnte. Foody betonte, dass die Labs daher auf externe Fachkräfte angewiesen seien, die die Arbeitsabläufe aus erster Hand kennen und bereit sind, Modelle zu trainieren. Mercor zahlt Experten bis zu 200 Dollar pro Stunde, um Formulare auszufüllen oder Berichte zu verfassen. Das Unternehmen beschäftigt mittlerweile Zehntausende Vertragsmitarbeiter und verteilt täglich mehr als 1,5 Millionen Dollar an sie. Trotz des hohen Aufwands ist Mercor profitabel, da KI-Labore bereit sind, noch höhere Summen für qualitativ hochwertige, branchenspezifische Kenntnisse zu zahlen. In nur drei Jahren hat das Startup seine jährliche wiederkehrende Einnahme auf rund 500 Millionen Dollar gesteigert und wurde kürzlich mit einer Bewertung von 10 Milliarden Dollar finanziert. Die wachsende Bedeutung von Mercor löst bei etablierten Unternehmen Sorge aus, da ihr Wissen über ehemalige Mitarbeiter abfließen könnte – eine Entwicklung, die Foody als Markt ineffizienz, nicht als „Loch“ in der Regel bezeichnet. Er sieht darin eine neue Form der Gig-Economy, vergleichbar mit Uber. Die Einbindung von Sundeep Jain, ehemaliger Chief Product Officer von Uber, als Präsident von Mercor unterstreicht diesen Ansatz. Foody ist überzeugt, dass Unternehmen, die diese Entwicklung akzeptieren, langfristig im Vorteil sein werden. Dennoch birgt das Modell Risiken. Obwohl Mercor versichert, dass Mitarbeiter keine Unternehmensdokumente hochladen dürfen, ist die Gefahr von Wissensweitergabe, insbesondere bei Mitarbeitern, die noch in ihren alten Jobs tätig sind, nicht auszuschließen. Foody argumentiert, dass das Wissen im Kopf eines Mitarbeiters ihm selbst gehöre – eine Ansicht, die viele Unternehmen nicht teilen. Einige Stellenangebote von Mercor, wie die Suche nach einem CTO, der Zugang zu Produktionscodebasen gewähren kann, spielen zudem an der Grenze zwischen Wissen und vertraulichen Daten. Mercor war einer der ersten Anbieter, der hochqualifizierte Fachkräfte in den USA direkt für KI-Training bezahlt. Während frühe Datenanbieter wie Scale AI Low-Code-Labeling in Drittweltländern nutzten, erkannten nun auch Mitbewerber wie Surge und Scale AI den Bedarf an Expertenwissen. Mercor profitierte von den Problemen bei Scale AI, nachdem Meta einen Großteil der Firma übernommen und den CEO eingestellt hatte. In der letzten Zeit hat Mercor sein Unternehmenswert verfünffacht, bleibt aber hinter Surge und Scale AI, die jeweils über 20 Milliarden Dollar wert sind, zurück. Zurzeit stammen die Einnahmen hauptsächlich aus wenigen KI-Laboren, doch Foody plant, in Recht, Finanzen und Medizin tiefere Kooperationen einzugehen. Sein langfristiger Traum: KI-Modelle, die besser sind als die besten Beratungshäuser, Banken oder Anwaltskanzleien. „Das wird die Wirtschaft radikal verändern – und das wird eine breit angelegte positive Kraft sein, die für alle mehr Wohlstand schafft“, sagt er.