La storia di successo di Mercor: come Brendan Foody ha creato un business reclutando esperti per addestrare l’IA

Nel 2023, Brendan Foody e due suoi ex compagni di scuola hanno fondato Mercor con un obiettivo preciso: rendere le assunzioni più rapide ed efficienti grazie all’intelligenza artificiale. Nel giro di tre anni, la loro azienda si è trasformata in uno dei principali fornitori di competenze professionali specializzate per il settore dell’IA, ha raggiunto una valutazione di 10 miliardi di dollari e ha stretto rapporti commerciali con alcuni dei più importanti sviluppatori di intelligenza artificiale al mondo. Il successo di Mercor non è stato semplicemente il risultato dell’ingresso in un mercato promettente al momento giusto. Foody e i suoi cofondatori hanno intuito che anche i sistemi di IA più sofisticati avevano bisogno di professionisti esperti per apprendere come vengono effettivamente svolte le attività lavorative. Trasformando questa necessità in un servizio commerciale, hanno costruito un’azienda in rapida crescita, capace di mettere in contatto medici, avvocati, ingegneri, specialisti finanziari e altri professionisti con le organizzazioni impegnate nello sviluppo di sistemi avanzati di intelligenza artificiale. La storia di Mercor dimostra come una giovane impresa possa cambiare direzione, individuare un’opportunità commerciale poco sfruttata e costruire un’attività di grande valore attorno a un problema che le organizzazioni più grandi non sono ancora riuscite a risolvere.

Come Brendan Foody ha fondato Mercor e individuato un’opportunità di mercato

La carriera imprenditoriale di Brendan Foody è iniziata insolitamente presto. Prima di fondare Mercor, frequentava il Bellarmine College Preparatory in California, dove ha conosciuto Adarsh Hiremath e Surya Midha grazie alle competizioni di dibattito e oratoria. L’interesse comune per l’argomentazione, la ricerca e la risoluzione dei problemi ha contribuito a creare un rapporto di collaborazione molto prima che diventassero soci in affari. Successivamente, Foody ha iniziato a frequentare la Georgetown University, mentre Hiremath e Midha hanno proseguito gli studi ad Harvard. Nessuno dei tre possedeva una lunga esperienza aziendale o una formazione tradizionale nel settore della selezione del personale. Tuttavia, erano convinti che le tecnologie moderne potessero risolvere un problema ben noto ai datori di lavoro: trovare persone con le competenze giuste richiedeva spesso troppo tempo, comportava costi elevati e produceva risultati poco uniformi. Anziché aspettare di completare gli studi universitari, i tre amici hanno deciso di mettere alla prova la loro idea quando erano ancora adolescenti.

Mercor è stata fondata nel gennaio 2023, con Foody nel ruolo di amministratore delegato, Hiremath responsabile della tecnologia e Midha alla guida delle attività operative. La loro proposta iniziale non riguardava specificamente l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. L’obiettivo era migliorare il processo di selezione del personale utilizzando l’IA per valutare i candidati e abbinarli alle opportunità professionali più adatte. Le procedure di assunzione tradizionali richiedono spesso di esaminare centinaia di curriculum, organizzare colloqui preliminari e confrontare persone le cui qualifiche non rispecchiano necessariamente le capacità effettive. Mercor ha introdotto valutazioni automatizzate e video colloqui condotti tramite IA, con lo scopo di aiutare le aziende a individuare candidati promettenti senza dover esaminare manualmente ogni candidatura. Il sistema poteva analizzare l’esperienza professionale, le competenze tecniche e le risposte fornite durante i colloqui, offrendo alle imprese un metodo più strutturato per valutare i potenziali dipendenti. Sebbene i colloqui automatizzati non possano eliminare i pregiudizi nelle assunzioni né garantire valutazioni sempre corrette, rappresentavano una possibile soluzione per ridurre il carico amministrativo delle attività di selezione.

Inizialmente, i fondatori lavoravano al progetto dagli alloggi universitari, utilizzando le proprie risorse prima di ottenere importanti finanziamenti esterni. Nel gennaio 2024, quando Mercor ha annunciato pubblicamente un finanziamento iniziale di 3,6 milioni di dollari guidato da General Catalyst, l’azienda dichiarava di disporre di una rete di circa 100.000 professionisti distribuiti in 25 Paesi e di ricavi ricorrenti annuali nell’ordine di milioni di dollari. Si trattava di dati comunicati dalla stessa società, non di risultati verificati attraverso una revisione contabile indipendente, ma indicavano che il progetto aveva già attirato candidati e clienti paganti. Il capitale raccolto ha sostenuto l’ulteriore sviluppo della tecnologia di selezione e ha permesso a Mercor di espandersi oltre le piccole imprese servite inizialmente. Soprattutto, il primo anno ha consentito a Foody di comprendere direttamente un’importante realtà commerciale: le aziende erano disposte a pagare per accedere a professionisti accuratamente selezionati, in particolare quando le competenze specialistiche risultavano difficili da reperire attraverso i normali canali di reclutamento.

Da studenti imprenditori a fondatori di un’azienda sostenuta dal venture capital

Lo sviluppo iniziale di Mercor è dipeso da una combinazione di competenze complementari e dalla volontà di mettere in discussione le pratiche consolidate nella selezione del personale. Foody si concentrava sullo sviluppo commerciale, sulle collaborazioni e sulla direzione generale dell’azienda, mentre Hiremath si occupava della tecnologia necessaria per valutare un gran numero di candidati. Midha gestiva le responsabilità operative, compresi i sistemi necessari per assistere datori di lavoro e collaboratori esterni. Anche l’esperienza maturata nelle competizioni di dibattito si è rivelata utile, perché costruire una giovane impresa richiedeva di difendere le proprie ipotesi, rispondere alle critiche e spiegare idee complesse a potenziali clienti e investitori. Tutti e tre hanno successivamente lasciato l’università per dedicarsi a tempo pieno a Mercor e sono diventati Thiel Fellows, entrando in un programma associato all’imprenditore Peter Thiel che sostiene giovani impegnati in progetti ambiziosi al di fuori dei tradizionali percorsi di istruzione superiore.

L’accesso ai finanziamenti ha contribuito a trasformare Mercor da un esperimento promettente in un’azienda capace di servire clienti di maggiori dimensioni. Nel settembre 2024, la società ha annunciato un round di finanziamento Series A da 32 milioni di dollari, guidato da Benchmark, con una valutazione stimata di circa 250 milioni di dollari. L’investimento rappresentava un importante riconoscimento del suo approccio alla selezione del personale, in un periodo in cui i datori di lavoro mostravano un interesse crescente per le assunzioni supportate dall’intelligenza artificiale. Tuttavia, il capitale rappresentava soltanto una parte dell’equazione. Mercor aveva bisogno anche di un bacino affidabile di candidati qualificati, procedure di valutazione efficienti e clienti disposti ad affidare decisioni importanti relative alle assunzioni a un’azienda ancora relativamente giovane. Mantenere elevata la qualità della propria rete di professionisti diventava particolarmente importante con l’aumento del numero di candidature. Un servizio di reclutamento può attirare rapidamente molte persone, ma il suo valore commerciale nel lungo periodo dipende dalla capacità di fornire costantemente ai datori di lavoro professionisti realmente in grado di svolgere le mansioni richieste.

Un vantaggio significativo è emerso dal metodo utilizzato da Mercor per abbinare i lavoratori alle opportunità professionali. Anziché concentrarsi esclusivamente sulle assunzioni a tempo indeterminato, l’azienda metteva in contatto le organizzazioni anche con professionisti disponibili per incarichi legati a singoli progetti. Questo modello si è rivelato particolarmente adatto agli sviluppatori di intelligenza artificiale, le cui esigenze potevano cambiare rapidamente durante la sperimentazione e il miglioramento di nuovi modelli. Un laboratorio di ricerca poteva avere bisogno di matematici per un progetto, sviluppatori software per un altro e specialisti legali per un terzo. Reclutare ciascun gruppo attraverso una procedura tradizionale poteva richiedere settimane o mesi, mentre mantenere tutti questi esperti come dipendenti permanenti rischiava di essere economicamente poco sostenibile. L’esperienza di Mercor nell’individuare, valutare e coordinare collaboratori esterni le ha consentito di rispondere a questa domanda. Quello che era nato come un tentativo di migliorare le assunzioni si stava progressivamente trasformando in un servizio per organizzare le competenze umane specialistiche a favore dell’industria dell’intelligenza artificiale.

Come Mercor ha trasformato il reclutamento di esperti in un business multimiliardario

L’opportunità commerciale decisiva per Mercor è nata da un limite sempre più evidente dell’intelligenza artificiale. Sebbene i modelli avanzati fossero già in grado di generare testi convincenti, scrivere codice informatico e rispondere a domande tecniche, continuavano a incontrare difficoltà quando dovevano applicare il giudizio richiesto dalle professioni specialistiche. Il ragionamento medico, l’analisi giuridica, la modellazione finanziaria e le decisioni ingegneristiche richiedono molto più della semplice riproduzione di informazioni contenute in manuali o siti internet. I professionisti devono interpretare prove incomplete, riconoscere le eccezioni, valutare opzioni alternative e comprendere le conseguenze delle proprie raccomandazioni. Per questo motivo, gli sviluppatori di IA avevano bisogno di qualcosa di più di enormi raccolte di informazioni generiche. Servivano esempi preparati con attenzione, valutazioni e riscontri forniti da persone che conoscessero concretamente quelle professioni. Mercor ha riconosciuto che le proprie capacità di reclutamento potevano aiutare le aziende di intelligenza artificiale a trovare questi specialisti su larga scala, e la domanda per tale attività è diventata rapidamente una componente centrale del business.

Attraverso questo modello, Mercor recluta professionisti le cui conoscenze possono contribuire allo sviluppo e alla valutazione dei sistemi di intelligenza artificiale. Un avvocato, per esempio, può esaminare l’analisi di un contratto generata dall’IA e individuare aspetti giuridici trascurati. Un commercialista può verificare se un documento finanziario rispetta le procedure professionali riconosciute, mentre un ingegnere informatico può controllare se un assistente IA ha identificato correttamente un errore di programmazione. Medici e specialisti sanitari possono contribuire alla valutazione delle risposte fornite a scenari clinici, anche se queste verifiche non sostituiscono gli standard richiesti nell’assistenza effettiva ai pazienti. Gli esperti possono inoltre creare incarichi realistici, confrontare risposte alternative e spiegare perché un determinato approccio risulti più appropriato di un altro. Le loro valutazioni forniscono agli sviluppatori di IA esempi del ragionamento e degli standard pratici utilizzati da professionisti esperti. Il ruolo commerciale di Mercor consiste nell’individuare collaboratori idonei, verificarne le qualifiche, coordinare il loro lavoro e aiutare i clienti a ottenere contributi specialistici utilizzabili.

La differenza tra la normale raccolta di dati e la valutazione specialistica è fondamentale per comprendere il modello di business di Mercor. Le informazioni generiche sono ampiamente disponibili, mentre il giudizio professionale affidabile è molto più difficile da riprodurre. Una raccolta di documenti finanziari, per esempio, non spiega necessariamente come un banchiere d’investimento valuti un’operazione quando le informazioni disponibili sono incomplete. Un professionista esperto può fornire questo contesto aggiuntivo mostrando quali ipotesi siano rilevanti, dove si verifichino normalmente gli errori e come debba essere valutata un’analisi completata. Gli sviluppatori di intelligenza artificiale possono utilizzare tali materiali per migliorare e verificare i propri sistemi, anche se esempi di addestramento migliori non garantiscono che un modello prenda sempre la decisione corretta. Mercor ha sostanzialmente trasformato l’esperienza professionale in un servizio utilizzabile nell’ambito di diversi progetti di ricerca. Con la crescente richiesta di valutazioni sempre più specialistiche, si è sviluppata una domanda di lavoratori provenienti da numerosi settori, non soltanto dalle professioni tecniche tradizionalmente associate all’intelligenza artificiale.

Finanziamenti, crescita dei ricavi e valutazione di Mercor a 10 miliardi di dollari

L’espansione finanziaria di Mercor ha subito una forte accelerazione nel corso del 2025. A febbraio, l’azienda ha annunciato un round di finanziamento Series B da 100 milioni di dollari, guidato da Felicis, che ha portato la valutazione della società a 2 miliardi di dollari. Si trattava di un incremento di otto volte rispetto alla valutazione dichiarata dopo il precedente importante round di finanziamento. Tra gli altri investitori figuravano Benchmark, General Catalyst, DST Global e Menlo Ventures. Nel settembre 2025, secondo quanto riportato da TechCrunch sulla base delle informazioni discusse con gli investitori, il ritmo annualizzato dei ricavi di Mercor aveva superato i 450 milioni di dollari. Foody ha dichiarato che la cifra effettiva era ancora più elevata, precisando però che i ricavi dell’azienda comprendevano l’intero importo fatturato ai clienti prima dei pagamenti ai collaboratori esterni. Questa distinzione è importante, perché il totale degli importi fatturati ai clienti non equivale al denaro che Mercor trattiene dopo aver remunerato gli esperti e sostenuto i costi operativi. Gli impressionanti dati di crescita dimostravano quindi la domanda di mercato e la dimensione commerciale raggiunta, ma non permettevano di stabilire la redditività dell’azienda.

Il traguardo successivo è arrivato il 27 ottobre 2025, quando Mercor ha annunciato un round Series C da 350 milioni di dollari, guidato ancora una volta da Felicis, con la partecipazione di Benchmark, General Catalyst e Robinhood Ventures. L’operazione ha attribuito alla società privata una valutazione di 10 miliardi di dollari, cinque volte superiore a quella registrata soltanto otto mesi prima. Considerando i round seed, Series A, Series B e Series C annunciati, Mercor aveva raccolto complessivamente circa 486 milioni di dollari. Una valutazione di questo tipo rifletteva le aspettative degli investitori riguardo alla crescita futura, non le disponibilità liquide o gli utili annuali dell’impresa. Tuttavia, collocava Mercor tra le giovani aziende di maggior valore attive nella fornitura di competenze umane agli sviluppatori di intelligenza artificiale. Il rapido incremento della valutazione ha inoltre generato un patrimonio personale straordinario, almeno sulla carta, per i suoi fondatori. Nel novembre 2025, Forbes ha inserito Foody, Hiremath e Midha, che all’epoca avevano 22 anni, tra i più giovani miliardari al mondo ad aver costruito autonomamente la propria fortuna, sulla base delle stime relative alle loro quote di partecipazione in Mercor.

Nel 2026, le attività di Mercor avevano ormai raggiunto dimensioni molto superiori rispetto al progetto iniziale di selezione del personale. Secondo i dati pubblicati dall’azienda, la sua rete comprendeva oltre cinque milioni di esperti in diversi ambiti professionali, con pagamenti giornalieri ai collaboratori superiori a quattro milioni di dollari. Mercor dichiarava inoltre di avere più di 400 dipendenti distribuiti tra San Francisco, New York e Londra. Questi numeri rappresentano indicatori utili delle dimensioni raggiunte, ma devono essere considerati dichiarazioni aziendali e non misurazioni delle prestazioni economiche verificate in modo indipendente. La società non pubblica bilanci completi come quelli richiesti alle imprese quotate in borsa, rendendo difficile determinarne la redditività e i margini operativi esatti. La valutazione di 10 miliardi di dollari raggiunta con il round Series C rimaneva, a ottobre 2026, il riferimento pubblico più chiaro per misurare il valore dell’impresa. Il risultato più importante, però, non consisteva semplicemente nell’aver raggiunto una valutazione elevata, ma nell’aver sviluppato un servizio che le principali organizzazioni di intelligenza artificiale erano disposte a utilizzare ripetutamente per progetti specialistici complessi.

Mercor nel 2026: crescita, sfide e futuro dell’intelligenza artificiale guidata dagli esperti

La direzione intrapresa da Mercor nel 2026 ha dimostrato quanto l’azienda si fosse allontanata dalle proprie origini nella selezione automatizzata del personale. Il 21 gennaio ha presentato APEX-Agents, un benchmark di ricerca progettato per misurare la capacità degli assistenti di intelligenza artificiale di completare incarichi professionali realistici nei settori dell’investment banking, della consulenza direzionale e del diritto societario. Anziché verificare se un modello fosse in grado di rispondere a una singola domanda, le valutazioni ne esaminavano la capacità di affrontare incarichi complessi che richiedevano l’analisi di diversi documenti, istruzioni e decisioni. Mercor ha coinvolto professionisti esperti nella progettazione degli scenari e nella definizione dei criteri necessari per considerare soddisfacente un lavoro. La ricerca iniziale ha rilevato che i principali agenti IA completavano correttamente meno del 25% degli incarichi al primo tentativo, mentre i risultati migliori raggiungevano soltanto il 40% anche quando erano consentiti otto tentativi. Queste conclusioni riguardavano i modelli, gli incarichi e le specifiche condizioni di verifica utilizzati nello studio, ma mostravano perché la valutazione da parte di esperti continuasse ad avere un’importanza commerciale nonostante i rapidi miglioramenti delle capacità dell’intelligenza artificiale.

Mercor ha continuato a sviluppare questa attività di ricerca durante il 2026, estendendo le proprie valutazioni all’ingegneria del software e alla contabilità. A marzo ha introdotto una valutazione delle competenze di sviluppo software realizzata con il contributo di Cognition, concentrandosi su attività pratiche come individuare malfunzionamenti, apportare modifiche e mantenere sistemi funzionanti. A luglio, Mercor ha annunciato un benchmark contabile sviluppato insieme a Ramp, comprendente 160 incarichi basati su dieci aziende simulate. Entro settembre, la società aveva inoltre aggiornato il proprio sistema di valutazione APEX-Agents affinché l’assegnazione dei punteggi rispecchiasse più fedelmente le aspettative professionali. Queste iniziative hanno rafforzato la posizione di Mercor in un mercato in cui i clienti desideravano sempre più prove concrete della capacità dell’IA di svolgere lavori utili, anziché limitarsi a produrre risposte formulate correttamente. Hanno inoltre offerto all’azienda un’ulteriore possibilità di impiego della propria rete professionale: gli esperti potevano contribuire a stabilire gli standard in base ai quali giudicare i prodotti di intelligenza artificiale. Si è così creato un collegamento tra reclutamento, addestramento, verifica e utilizzo commerciale.

Un altro sviluppo importante è arrivato il 26 marzo 2026, quando Mercor ha annunciato l’espansione nei servizi di intelligenza artificiale destinati alle imprese. L’obiettivo era aiutare le aziende a costruire e migliorare assistenti IA capaci di comprendere le procedure interne e completare incarichi specifici dell’organizzazione. Per esempio, una società di servizi finanziari potrebbe aver bisogno di un assistente in grado di preparare documenti utilizzando i propri modelli, seguire procedure di revisione consolidate e riconoscere quando un risultato richiede l’approvazione di una persona. Mercor ha proposto di applicare a queste esigenze aziendali quotidiane gli stessi metodi di valutazione basati sulle competenze degli esperti sviluppati per i laboratori di intelligenza artificiale. A luglio, la società ha inoltre annunciato l’intenzione di acquisire Deeptune, un’azienda la cui tecnologia permette di creare ambienti di addestramento realistici per gli agenti IA. Queste iniziative rappresentavano una strategia commerciale più ampia: anziché dipendere interamente dalla fornitura di collaboratori esterni ai laboratori di ricerca, Mercor cercava ulteriori modi per aiutare le organizzazioni ad applicare le conoscenze professionali allo sviluppo dell’intelligenza artificiale. Le sue prospettive a lungo termine sarebbero dipese sempre più dalla capacità di questi nuovi servizi di generare un valore concreto e misurabile per i clienti.

Cosa insegna il successo di Mercor sulla leadership e sul mercato del lavoro nell’IA

La crescita di Mercor ha portato con sé anche questioni complesse riguardanti la sicurezza, la tutela dei lavoratori e le responsabilità operative. Nel marzo 2026, l’azienda è stata coinvolta in un attacco informatico alla catena di fornitura del software che ha interessato versioni compromesse di LiteLLM. Mercor ha successivamente comunicato l’incidente e, a giugno, ha pubblicato i risultati di un’indagine condotta con specialisti esterni della sicurezza informatica. La società ha dichiarato che soltanto una parte limitata della propria rete di esperti aveva subito una compromissione di dati personali sensibili, sebbene l’episodio abbia suscitato preoccupazioni tra clienti e collaboratori. Alcuni procedimenti giudiziari avviati durante il 2026 hanno inoltre sollevato contestazioni relative alla gestione dei dati personali, alle pratiche di reclutamento automatizzato e all’inquadramento contrattuale dei lavoratori. Tali contestazioni non devono essere considerate fatti accertati in sede giudiziaria. L’episodio ha comunque evidenziato un rischio importante nel modello di business di Mercor: un’organizzazione che gestisce documenti professionali, colloqui e incarichi contenenti informazioni commercialmente sensibili deve mantenere solide misure di protezione e conservare la fiducia sia dei clienti sia dei collaboratori.

Esistono inoltre incertezze più ampie riguardanti il mercato in cui opera Mercor. Tra i suoi concorrenti figurano aziende già affermate nel settore dei dati per l’intelligenza artificiale, come Scale AI, Surge AI e Turing, insieme ad altre imprese che offrono servizi specializzati di addestramento e valutazione. Alcuni dei principali sviluppatori di IA potrebbero anche decidere di reclutare direttamente gli esperti o creare gruppi interni dedicati alle verifiche. Mercor deve quindi dimostrare che la propria combinazione di reclutamento, controllo della qualità, gestione dei progetti e competenze di ricerca offre vantaggi difficili da riprodurre autonomamente per i clienti. Per i professionisti che svolgono gli incarichi, le opportunità possono risultare interessanti perché consentono di accedere a progetti specializzati al di fuori dei tradizionali rapporti di lavoro. Tuttavia, i guadagni individuali, la disponibilità degli incarichi e le condizioni lavorative possono variare notevolmente. Un’attività basata su singoli progetti non offre necessariamente la stabilità, i benefit o le possibilità di avanzamento professionale associate a un impiego permanente. La crescita futura di Mercor dipenderà anche dalla capacità di mantenere rapporti affidabili con i propri collaboratori, soddisfacendo al tempo stesso le esigenze sempre più complesse dei clienti del settore IA.

La lezione principale dell’esperienza di Brendan Foody è che il successo imprenditoriale nasce spesso dalla capacità di riconoscere come una competenza già acquisita possa risolvere un problema di maggiore valore. Mercor aveva iniziato aiutando le aziende a trovare candidati idonei, ma i suoi fondatori hanno capito che la stessa capacità di individuare e coordinare professionisti qualificati poteva rispondere a un’esigenza urgente dello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Hanno sfruttato l’esperienza maturata nella selezione del personale, attirato investimenti, costruito rapporti con organizzazioni di ricerca e ampliato le proprie attività fino a misurare l’efficacia dell’IA nello svolgimento di lavori professionali. Foody non è stato l’unico responsabile di questo risultato: il contributo di Adarsh Hiremath, Surya Midha, del gruppo dirigente e della rete di esperti di Mercor è stato essenziale per lo sviluppo dell’azienda. Entro ottobre 2026, Mercor aveva costruito un’attività commerciale di notevoli dimensioni attorno all’idea che i progressi dell’intelligenza artificiale dipendano ancora dalle conoscenze umane. Il suo futuro rimane incerto, ma i primi tre anni della sua storia dimostrano che comprendere ciò di cui i clienti hanno realmente bisogno può essere più importante che limitarsi a seguire la tendenza tecnologica del momento.