Povestea lui Miskell nu este un caz izolat. Este vârful icebergului unei industrii nascente, una pe care nimeni nu o prezicea acum câțiva ani: economia închiderilor de startup-uri. Conform datelor de la Carta și AngelList, numărul de închideri a urcat spectaculos, între 26% și 56% anual în ultimii ani. Și cum orice criză aduce oportunități, a apărut un ecosistem întreg de "mormântari" tehnologici: coach-uri pentru fondatori, "doulas" ale moții afacerii, firme specializate în haosul legal, fiscal și operational al falimentului. Dar cea mai recentă și, poate, cea mai controversată ramură a acestui business este vânzarea resturilor digitale către laboratoarele de inteligență artificială.
SimpleClosure, compania care a mediat vânzarea lui Miskell, a lansat în aprilie platforma Asset Hub. Mecanismul este simplu, dar genial: ajută fondatorii să vândă codul sursă și datele din spațiile de lucru — emailuri, chat-uri, documente, călendare. Cumpărătorii? Laboratoarele de modele de bază (foundation models), vândători care construiesc medii simulate pentru antrenament și mari companii tech care își dezvoltă propriile modele. Până la sfârșitul lui 2026, SimpleClosure așteaptă să returneze fondatorilor peste 10 milioane de dolari. CEO-ul Dori Yona spune că tranzacțiile, odată rare și "ceva tabu", au devenit rutină: 47% din contractele lor includ acum vânzarea de cod sau date.
Nu sunt singuri. Sunset, un rival direct, are o afacere de revendare a datelor în creștere accelerată. Fondatorul Brendan Mahony evaluează activele unui client moribund după numărul de angajați, ani de activitate, volum de date și modul în care echipa a folosit uneltele. Folosește o analogie vizuală puternică: "Datele acestui exhaust operațional sunt ca șavurile de lemn pe care toată lumea le considera fără valoare, dar care de fapt au o valoare enormă." Este o metaforă perfectă pentru era LLM-urilor: gunoiul digital al uneia devine datele de antrenament de înaltă calitate pentru alta.
De ce această foamete subită de date "moarte"? Pentru că laboratoarele de IA au lovit peretele seturilor de date publice și sintetice. Au epuizat Wikipedia, Common Crawl, GitHub public, arXiv. Au nevoie de ceva mai greu de obținut: contextul real, haotic, nereglamentat al muncii umane. Surge AI, de exemplu, cumpără astfel de date pentru a construi "săli de forță pentru învățare prin consolidare" (reinforcement-learning gyms), unde agenții IA exersează sarcini complexe: depanarea unei arhitecturi IT complicate, redactarea unui memorial în apel, negocierea unui contract. Nick Heiner, care conduce această ramură, caută arhive care reflectă o gamă largă de situații: dezacorduri, decisii grele de luat sub presiune, brainstorming-uri haotice. Explică că istoricul Slack al unei singure companie, dacă capturează conversații cu varietate și adâncime, poate valora mai mult decât Slack-ul, emailurile și călendarele altei companii combinate. Arhivele reale evită erorile frecvente ale lumilor sintetice — referințe la date care nu existau, conversații prea perfecte, lipsa nuanelor — dar câștigurile reale de performanță rămân încă neclare. Nicio companie nu a publicat încă teste comparative riguroase între antrenament pe date reale versus alternative.
Aceasta necertitudine se reflectă în prețuri. Cumpărătorii cotă numere sălbatice, spune Heiner, pentru că evaluările se bazează pe "teze de cercetare" care estimează câte sarcini utile pot rezulta din, să zicem, 100.000 de linii de cod. Dar acest lucru nu a oprit mega-tranzacțiile. În august, ca parte a falimentului Spirit Airlines, Google a depășit compania de date AI Mercor pentru a cumpăra decenii de date ale companiei aeriene: 100 de milioane de emailuri, 500 de milioane de mesaje Teams și 176.000 de dosare de angajați. Prețul: 10 milioane de dolari. Și Bloomberg a raportat în septembrie că unitatea de IA a SpaceX consideră cumpărarea datelor de la startup-uri în dificultăți.
Aici intervine partea juridică, care este, blând spus, un câmp minat. Sindicatul stewardeselor de la Spirit s-a opus vânzării pe motive de confidențialitate. Greg Ewing, avocat care consilierează startup-uri de IA, a numit astfel de date "legal radioactive". Furnizorii angajează data scientists pentru a curăța informațiile personale identificabile (PII) și a exclude dosarele HR. Cumpărătorii spun că fac același lucru. Dar Ewing indică detaliile intime care se ascund în emailuri și călendare: programări la medic, aranjamente pentru preluarea copiilor de la școală, planuri pentru seară romantică. Descrie un "Far West al antrenamentului IA" care abia acum începe să cedeze locul acordurilor de licențiere corecte și utilizării verificate.
Există și întrebarea cine profitează de aceste câștiguri neașteptate. Banii merg, de obicei, către creditorii seniori și investitori — nu către angajați. Ifeoma Ajunwa, profesor de drept la Universitatea Emory și autoră a "The Quantified Worker", vede aici o formă de "capital capturat". Precedentele juridice permit monitorizarea pentru a ajuta angajații să facă treaba, dar odată ce firma a încetat să existe, justificarea dispare. "Angajatorii ar trebui să aibă consimțământul expres al muncitorilor înainte de a vinde datele lor", spune Ajunwa, dar adaugă că nu există nicio lege federală care să interzică asemenea vânzări.
Deși mulți văd această piață nouă ca o șansă pentru afacerile eșuate să recupereze o parte din valoare, vânzările la lichidare au și limite. Fondatorii au vizibilitate zero sau aproape zero asupra cine cumpără datele și ce planuri au cu ele. Plus, există puține garanții că primesc o ofertă justă. Prețurile vor probabil să se stabilizeze în anul următor, dacă nu explosează mai întâi o bulbă de IA. Oricum, noii mormântari ai tech-ului vor fi acolo să aprecieze ce a rămas.
De ce este important:
Această tendință redesează granițele proprietății intelectuale și a vieții private în era IA. Transformă eșecul entrepreneurial într-o resursă pentru modelele viitoare, dar ridică întrebări etice urgențe: cine deține munca digitală a angajaților după moartea companiei? Avem nevoie de cadre legale care să protejeze indivizii, nu doar activele corporative. De asemenea, calitatea datelor "exhaust operațional" ar putea deveni factorul decisiv în cursa pentru AGI, făcând din moartea startup-urilor un motor al inovației — un paradox pe care trebuie să-l înțelegem acum, nu după ce datele noastre au fost deja vândute.
