La gran guerra por el talento en IA que agota a las startups y potencia a Big Tech

La carrera global por dominar la inteligencia artificial se define cada vez menos solo por la inversión de capital o la potencia de cálculo y cada vez más por una feroz y creciente lucha por un reducido grupo de talento de élite.

Mientras las grandes tecnológicas vierten miles de millones en el desarrollo de IA, están captando agresivamente a los mejores investigadores e ingenieros de startups y competidores por igual, remodelando el panorama competitivo y planteando dudas sobre la sostenibilidad de los emergentes “neo labs” que han atraído financiación récord pero luchan por retener personal clave.

Meta intensifica la contratación desde la startup de Murati

En la última señal de la intensificación de la competencia, Thinking Machines Lab, la startup fundada por la ex directora de tecnología de OpenAI Mira Murati, ha perdido a otro miembro fundador a manos de Meta.

Joshua Gross, un veterano ingeniero de software que construyó y lanzó el producto insignia de la compañía, Tinker, desde “cero a uno,” se incorporó recientemente a Meta Superintelligence Labs, donde ahora lidera equipos de ingeniería, según su perfil de LinkedIn.

La marcha de Gross marca el quinto miembro fundador de la startup contratado por Meta, que ha venido ampliando agresivamente sus capacidades en inteligencia artificial.

Entre los que ya se han ido figura el cofundador Andrew Tulloch, lo que pone de relieve la magnitud de la pérdida de talento en la startup de alto perfil.

Thinking Machines Lab, a pesar de haber recaudado alrededor de $2 billion en una ronda seed récord el año pasado con una valoración de aproximadamente $12 billion, se ha convertido cada vez más en objetivo de captación de talento en lugar de un centro estable de innovación.

La compañía, según informes, ha estado en conversaciones para levantar financiación adicional con una valoración de hasta $50 billion, lo que subraya la confianza de los inversores incluso mientras lidia con la rotación interna.

La salida de talento refleja una tendencia sectorial más amplia

Las salidas desde Thinking Machines Lab forman parte de un patrón más amplio en el sector de la inteligencia artificial, donde las startups de reciente creación luchan por competir con la musculatura financiera de los gigantes tecnológicos consolidados.

Varios miembros del equipo fundador ya han regresado a OpenAI desde la empresa de Murati, entre ellos Barret Zoph, Luke Metz y Sam Schoenholz.

OpenAI también ha reclutado a otros empleados clave de la startup, incluida la especialista en ciberseguridad Jolene Parish.

De forma similar, Safe Super Intelligence (SSI), la startup fundada por el ex científico jefe de OpenAI Ilya Sutskever, ha sufrido pérdidas de talento, con Meta logrando captar al cofundador Daniel Gross para apoyar sus iniciativas de “superinteligencia”.

Estos movimientos reflejan el creciente dominio de un puñado de actores principales —Meta, Microsoft, Google y OpenAI— en la carrera por construir sistemas avanzados de IA, al aprovechar sus recursos financieros para asegurarse la experiencia más demandada del sector.

Se amplía la brecha de compensación entre startups y Big Tech

Los observadores de la industria señalan que la compensación es un factor clave que impulsa el cambio de talento.

Si bien startups como Thinking Machines Lab pueden ofrecer participaciones accionarias que eventualmente podrían valer miles de millones, a menudo les cuesta igualar los incentivos financieros inmediatos que proporcionan las empresas más grandes.

Según informes, compañías como Meta, Google DeepMind y OpenAI están ofreciendo paquetes de compensación en el rango alto de seis y siete cifras, con algunos acuerdos que supuestamente alcanzan cientos de millones o incluso miles de millones de dólares para investigadores de primer nivel.

La estructura de estos paquetes también da ventaja a las firmas consolidadas.

Las empresas cotizadas pueden ofrecer opciones sobre acciones con calendarios de consolidación acelerados, lo que permite a los empleados convertir participaciones en efectivo en cuestión de meses.

En contraste, las opciones sobre acciones de startups en etapa temprana se consideran más arriesgadas, ya que su valor a largo plazo depende del rendimiento futuro y de las condiciones del mercado.

Este desequilibrio ha dificultado cada vez más que los “neo labs” retengan talento, incluso tras asegurar financiación significativa.

Big Tech cierra acuerdos de talento poco convencionales

La carrera por la experiencia en IA también ha llevado a arreglos de contratación poco convencionales, con grandes empresas tecnológicas adquiriendo de facto talento mediante asociaciones estratégicas y acuerdos de licencia.

En 2024, Microsoft contrató a Mustafa Suleyman y Karén Simonyan, cofundadores de Inflection AI, junto con varios miembros de su equipo.

El acuerdo, que incluyó un pago reportado de $650 million a la startup, permitió a Microsoft integrar la tecnología de Inflection mientras absorbía gran parte de su plantilla.

Amazon ha seguido una estrategia similar, alcanzando un acuerdo con la startup de IA Adept para licenciar su tecnología e incorporar a miembros clave de su equipo, incluido el cofundador y consejero delegado David Luan.

Aunque Luan más tarde dejó Amazon, el acuerdo puso de manifiesto hasta qué punto las compañías están dispuestas a llegar para asegurarse tanto talento como propiedad intelectual.

Compañías como Google y Microsoft han intensificado sus esfuerzos de contratación en tiempos recientes.

El año pasado Google aseguró un acuerdo por alrededor de $2.4 billion para incorporar a Varun Mohan, cofundador de la startup de codificación basada en IA Windsurf, en lo que se denominó un "reverse acquihire" en el que la empresa no compró Windsurf ni adquirió una participación en ella, pero pagó una cuantiosa suma para licenciar su tecnología e incorporar talento clave.

Microsoft AI también reclutó a docenas de investigadores de Google DeepMind.

Meta ha sido especialmente agresiva, con el consejero delegado Mark Zuckerberg encabezando una importante campaña de contratación para desarrollar los Superintelligence Labs de la empresa.

El impulso incluyó una inversión de $14 billion en Scale AI y la contratación de su cofundador, Alexander Wang.

Competencia creciente por una experiencia escasa

En el corazón de la guerra por el talento está un grupo relativamente pequeño de investigadores altamente especializados capaces de desarrollar modelos de lenguaje a gran escala avanzados y otros sistemas de IA de vanguardia.

Las estimaciones sugieren que hay menos de 1,000 individuos de este tipo a nivel mundial, lo que los convierte en algunos de los activos más valiosos de la industria tecnológica.

La competencia por este grupo de talento ha llevado a que la compensación alcance niveles sin precedentes.

El consejero delegado de OpenAI, Sam Altman, ha declarado que la rivalidad se ha intensificado hasta el punto de que se han ofrecido bonificaciones por firma de hasta $100 million para atraer a investigadores de primer nivel.

El panorama más amplio de la compensación refleja tendencias similares.

La compensación media basada en acciones de OpenAI alcanzó cerca de $1.5 million por empleado en 2025, uno de los niveles más altos jamás registrados para una startup tecnológica.

Retos para los laboratorios emergentes de IA

Para startups como Thinking Machines Lab, la continua fuga de talento plantea desafíos significativos.

Si bien las grandes rondas de financiación proporcionan el capital necesario para construir infraestructura y desarrollar productos, no garantizan necesariamente la capacidad de retener la experiencia humana requerida para ejecutar esos planes.

La situación subraya una tensión más amplia en el ecosistema de IA.

Por un lado, el capital de riesgo sigue fluyendo hacia nuevos entrantes, lo que refleja optimismo sobre el potencial transformador de la inteligencia artificial.

Por otro lado, la concentración de talento en manos de unas pocas empresas dominantes genera inquietudes sobre la competencia y la innovación.

A medida que la industria evoluciona, la capacidad de atraer y retener a los mejores investigadores probablemente seguirá siendo un factor decisivo para determinar qué compañías emergen como líderes.