Gigantes da IA ​​estão disputando neurocientistas como se fossem estrelas do futebol

Empresas de IA descobriram sua nova obsessão em contratações. Depois de engenheiros de processamento de dados e designers de modelos multimodais, agora elas buscam neurocientistas com salários altíssimos.

Modelos de linguagem se tornaram um terreno comum para todas as empresas de tecnologia. A vantagem competitiva não está mais em ter um mestrado em Direito, mas em tornar a linguagem mais eficiente e previsível. Para isso, elas precisam de uma melhor compreensão de como o cérebro humano funciona.

Caso Battista

Aldo Battista pesquisava os processos de tomada de decisão do cérebro diante de opções subjetivas na Universidade de Nova York. Em setembro, ele se transferiu para a Meta, segundo a Semafor, para aplicar esse conhecimento a sistemas de recomendação de conteúdo em mídias sociais.

• A mudança mais notável: a velocidade do impacto. Em vez de publicar artigos que talvez nunca sejam lidos, as alterações nos algoritmos mostram resultados imediatos no comportamento de milhões de usuários.
• Sua pesquisa acadêmica sobre como escolhemos o que jantar, por exemplo, agora está sendo usada para prever qual vídeo nos cativará no Instagram.

Há mais exemplos:

• A OpenAI entrou em contato com a Merge Labs, uma empresa de implantes cerebrais e concorrente da Neuralink, alguns meses atrás.
• Akshay Jagadeesh ingressou na OpenAI como pesquisador residente após quase dez anos estudando o cérebro e a percepção visual, com foco em usar sua experiência em neurociência computacional para aprimorar modelos de IA.
• Na 'EBRAINS Summit 2025 - Neurociência, IA e Tecnologia', um evento europeu que reúne neurocientistas, tecnólogos e a indústria, diversas biografias destacaram a transição de perfis acadêmicos para consultoria em startups de IA.
• Ruslan Salakhutdinov faz parte da equipe de Pesquisa em IA da Apple. Embora seja mais conhecido por seu trabalho em machine learning, ele trabalhou por anos com modelos inspirados em sistemas biológicos e como professor universitário, mas a Apple o contratou como Diretor de Pesquisa em IA.

A lógica por trás da contratação

Os conceitos básicos de redes neurais artificiais têm décadas, mas levá-los adiante exige olhar para a biologia. Duas áreas específicas são de particular interesse para as empresas:

1. Consumo de energia
2. Interpretabilidade

Um cérebro humano pode realizar operações quase ilimitadas com apenas 20 watts, mas os sistemas de IA exigem significativamente mais energia para tarefas equivalentes. Essa diferença é o Santo Graal: quem a reduzir obterá uma vantagem imediata.

O rastro do dinheiro

As ofertas já revelam a lógica por trás do nível econômico que estão alcançando:

• Uma vaga de pesquisador na OpenAI, na área de ciências matemáticas aplicadas à IA, anuncia salários-base que variam de aproximadamente US$ 178 mil a US$ 342 mil anuais (de R$ 951 mil a R$ 1,82 mi), sem incluir bônus ou pacotes de ações.
• Em outros laboratórios privados de IA, os salários para pesquisadores com uma combinação de IA e neurociência variam de cerca de US$ 150 mil a US$ 350 mil por ano (de R$ 802 mil a R$ 1,87 mi).
• A OpenAI ofereceu pacotes totais que chegam a milhões de dólares, incluindo salário, bônus e opções de ações. Isso não é a norma para todos, mas ajuda a explicar por que alguns dos principais pesquisadores em neurociência estão negociando contratos que se assemelham mais aos de estrelas do esporte do que aos de professores universitários.

Entendendo as entrelinhas

Compreender por que um modelo toma uma decisão é cada vez mais importante. A neurociência passou décadas desenvolvendo métodos para interpretar processos complexos de tomada de decisão. Essas mesmas ferramentas podem ser aplicadas a caixas-pretas algorítmicas.

O fenômeno não é novo, apenas se intensificou. Apple, Google e Neuralink contratam esses profissionais há anos. A diferença está na escala e na urgência atual.

Matthew Law trabalha na OpenAI depois de se formar em Stanford. Seu diagnóstico: as empresas de IA ampliaram seu foco de recrutamento para além dos graduados tradicionais em ciência da computação. Elas estão buscando em todo o conjunto de talentos científicos disponíveis, e o número de desenvolvedores puros está começando a diminuir.

Essa corrida diz muito sem precisar afirmar explicitamente: existe um certo desespero na indústria de IA para encontrar vantagens competitivas. Se a próxima inovação revolucionária estiver nos laboratórios de neurociência das universidades, o Vale do Silício não hesitará em esvaziá-los. Salários exorbitantes e financiamento praticamente ilimitado são armas que as universidades terão dificuldade em neutralizar.

Imagem | Josh Riemer