Laboratórios de IA estão comprando arquivos de startups falidas. Dados de empresas mortas valem milhões de dólares

Startup morta, dinheiro vivo

Quando Kilan Miskey fechou sua startup cripto este ano, ele não imaginava que os arquivos valessem alguma coisa. Os usuários eram anônimos e a empresa durou poucos anos. Mas os arquivos se transformaram em dinheiro de verdade: cerca de $25 mil pelo código-fonte e mais aproximadamente $15 mil (o valor ainda não está fechado) pelos dados das ferramentas de trabalho — e-mails, conversas e documentos no Google, Notion, Figma e Slack.

"Pelo menos tudo que fizemos durante dois anos e meio vale alguma coisa para alguém", diz Miskey.

O negócio foi organizado pela SimpleClosure, que faz parte de um novo setor na tecnologia: empresas especializadas em startups mortas. Os fechamentos crescem de 26% a 56% ao ano, e surgiu um ecossistema inteiro em torno disso — coaches, "doulas da morte", empresas que ajudam com os problemas jurídicos, fiscais e operacionais da liquidação. Agora esses coveiros tecnológicos vendem dados para laboratórios de IA.

O comércio de dados mortos

A SimpleClosure lançou o Asset Hub em abril. A plataforma ajuda fundadores a vender código-fonte e dados de espaços de trabalho — e-mails, conversas, documentos. Os compradores incluem laboratórios de IA de fronteira, fornecedores que constroem simulações de ambientes de trabalho para treinar IA e grandes empresas de tecnologia que desenvolvem seus próprios modelos. O Asset Hub já processou mais de 150 negociações e espera devolver mais de $10 milhões às startups até o fim de 2026. O CEO Dori Yona observa que essas transações, antes raras e "meio tabu", se tornaram rotina: 47% das negociações da SimpleClosure já incluem a venda de código ou dados.

A concorrente Sunset também está expandindo rapidamente seu negócio de revenda de dados. O fundador e CEO, Brendan Mahoney, avalia os ativos de uma empresa moribunda com base no número de funcionários, no tempo de operação, no volume de dados e em como a equipe usava suas ferramentas. Sua analogia: o MDF. "Esses dados operacionais residuais são como lascas de madeira que todo mundo achava que não valiam nada, mas na verdade valem muito."

A demanda por dados de empresas mortas explodiu de repente no ano passado, quando os laboratórios de IA bateram no limite dos conjuntos de dados abertos e sintéticos. A Surge AI, por exemplo, compra dados para construir "academias de aprendizado por reforço" — ambientes onde agentes de IA praticam tarefas como depurar arquiteturas de TI complexas ou redigir recursos jurídicos. Nick Heiner, que lidera esse trabalho na Surge AI, busca arquivos que reflitam a diversidade de situações — de divergências a decisões complexas que exigem julgamento. O histórico do Slack de uma única empresa, se tiver diversidade e profundidade suficientes, pode valer mais do que todos os e-mails, calendários e documentos de outra empresa somados.

Arquivos reais evitam erros comuns de mundos sintéticos, como referências a datas que não existem. Mas o quanto isso realmente melhora o desempenho ainda não está claro. Nenhuma empresa publicou testes comparando resultados de treinamento com dados reais versus alternativas. Os preços refletem essa incerteza: compradores oferecem valores muito diferentes, porque as avaliações se baseiam em "teses de pesquisa" que estimam quantas tarefas úteis, digamos, 100 mil linhas de código podem gerar.

Grandes negociações e nuvens jurídicas

Mas grandes negociações já estão acontecendo. Em agosto, no âmbito da falência da Spirit Airlines, o Google superou a oferta da empresa de IA Mercor e comprou os arquivos de vários anos da companhia aérea — 100 milhões de e-mails, 500 milhões de mensagens no Teams, 176 mil registros de funcionários. Preço: $10 milhões. Em setembro, veio à tona que a divisão de IA da SpaceX está avaliando a compra de dados de startups em dificuldades.

Juridicamente, tudo isso pode ser escorregadio. O sindicato dos comissários de bordo da Spirit Airlines se opôs ao acordo por motivos de privacidade. O advogado Greg Ewing, que presta consultoria a startups de IA, chama esse tipo de dado de "legalmente radioativo". Os vendedores contratam cientistas de dados para remover informações pessoais e excluir registros de RH, e os compradores dizem que também fazem essa limpeza. Mas Ewing aponta para detalhes privados escondidos em e-mails e calendários: consultas médicas, horários de buscar os filhos na escola, planos de jantar. Ele descreve um "faroeste do treinamento de IA" que está só começando a evoluir para acordos de licenciamento adequados e uso verificado.

Uma segunda questão: quem fica com o lucro? Normalmente, o dinheiro vai para credores e investidores seniores, não para os funcionários. Para Ifeoma Ajunwa, professora de direito na Emory University e autora de livros sobre ética do trabalho, isso é uma forma de "capital aprisionado". O precedente permite um monitoramento pensado para ajudar os trabalhadores. Mas quando a empresa está morta, essa justificativa desaparece. "Os empregadores deveriam obter consentimento explícito antes de vender dados dos trabalhadores", diz Ajunwa. Mas não existe lei federal que proíba esse tipo de venda.

Muita gente vê nesse mercado uma chance de empresas falidas recuperarem parte do seu valor. Mas as negociações têm limites. Os fundadores raramente sabem quem está comprando ou por quê. E não há garantia de que recebam uma oferta justa. Os preços dos dados provavelmente devem se estabilizar no próximo ano — a menos que a bolha da IA estoure antes disso. De qualquer forma, os novos coveiros tecnológicos estarão por aí, prontos para avaliar o que resta.