Un nuevo desafío para los centros de investigación en IA: ¿realmente están intentando generar ingresos?

El panorama actual de las startups de modelos fundacionales de IA

Estamos presenciando una era crucial para las startups de IA que desarrollan sus propios modelos fundacionales.

Por un lado, profesionales experimentados de gigantes tecnológicos consolidados están abriéndose camino para lanzar sus propios emprendimientos. Junto a ellos, investigadores reconocidos con gran experiencia, aunque sus intenciones respecto al éxito comercial aún no están claras. Algunos de estos laboratorios emergentes podrían convertirse en gigantes de la industria como OpenAI, mientras que otros podrían preferir centrarse en la investigación innovadora sin priorizar las ganancias.

Este entorno ha hecho que sea cada vez más difícil discernir qué organizaciones realmente buscan el éxito comercial.

Presentando un espectro de ambición comercial

Para aportar claridad, propongo un marco de cinco niveles para categorizar cualquier empresa que construya un modelo fundacional. Esta escala no se trata de la rentabilidad actual, sino de la intención de generar ingresos. El objetivo es medir la ambición, no el logro.

Así se desglosa el espectro:

• Nivel 5: Ya estamos generando millones en ingresos diarios.
• Nivel 4: Tenemos una estrategia integral y multifásica para convertirnos en las personas más ricas del mundo.
• Nivel 3: Tenemos varios conceptos de productos prometedores, que se revelarán a su debido tiempo.
• Nivel 2: Poseemos los inicios de un plan.
• Nivel 1: La verdadera prosperidad proviene de la autorrealización.

Grandes actores como OpenAI, Anthropic y Gemini están claramente en el Nivel 5. Sin embargo, la nueva ola de laboratorios suele tener visiones grandiosas que son menos transparentes.

Curiosamente, los fundadores y equipos pueden elegir esencialmente su lugar en este espectro. La abundancia de inversión en IA significa que pocos están presionados para presentar planes de negocio detallados. Incluso los laboratorios enfocados en la investigación atraen inversores entusiastas. Para algunos, un nivel de ambición más bajo puede incluso llevar a una mayor satisfacción que perseguir los escalones más altos de la riqueza.

Ambigüedad y tensión en la industria

El desafío surge porque no siempre es obvio dónde se ubica un laboratorio en esta escala, lo que alimenta gran parte del debate y la incertidumbre actual en el sector de IA. Por ejemplo, el rápido cambio de OpenAI de ser una organización sin fines de lucro (Nivel 1) a una potencia comercial (Nivel 5) generó una gran preocupación. Por el contrario, los primeros esfuerzos de Meta en IA podrían haber estado en el Nivel 2, a pesar de aspirar al Nivel 4.

Con ese contexto, analicemos cuatro laboratorios de IA destacados y evaluemos dónde se ubican en este espectro.

Humans&

El protagonista de los titulares esta semana, Humans&, ayudó a inspirar este mismo marco. Los fundadores presentan una visión atractiva para la próxima generación de IA, cambiando el enfoque de la escalabilidad hacia la mejora de herramientas de comunicación y colaboración.

A pesar de la cobertura mediática positiva, Humans& ha sido ambiguo sobre cómo sus ideas se convertirán en productos rentables. Si bien expresan la intención de construir soluciones —insinuando una plataforma de trabajo potenciada por IA que podría reemplazar y reinventar herramientas como Slack, Jira y Google Docs—, siguen sin comprometerse con detalles específicos. Su dirección es lo suficientemente clara como para ubicarlos en el Nivel 3 en la escala de ambición.

Thinking Machines Lab

Evaluar Thinking Machines Lab es particularmente complicado. Con una ex CTO de ChatGPT al mando y una ronda semilla de 2.000 millones de dólares, uno esperaría una hoja de ruta bien definida. Mira Murati, la fundadora, es conocida por su enfoque estratégico, por lo que el Nivel 4 parecía adecuado entrando en 2026.

Sin embargo, acontecimientos recientes —especialmente la salida del CTO y cofundador Barret Zoph, junto con varios otros miembros del equipo— han puesto en duda la dirección de la empresa. Estas salidas sugieren que el plan inicial tal vez no era tan sólido como se creía. Aunque aún no hay suficiente evidencia para bajar su nivel, está claro que su posición en la escala se vuelve menos segura, posiblemente deslizándose hacia el Nivel 2 o 3.

World Labs

Fei-Fei Li, una de las figuras más destacadas en IA y creadora del influyente desafío ImageNet, actualmente ocupa una cátedra prestigiosa en Stanford y codirige dos laboratorios de IA. Su reputación por sí sola podría sostener una vida de reconocimientos. Su libro también es muy valorado.

Cuando Li anunció en 2024 que había conseguido 230 millones de dólares para World Labs, una startup de IA espacial, parecía que la empresa operaba en el Nivel 2 o por debajo. Sin embargo, en el último año, World Labs ha lanzado tanto un modelo de IA generador de mundos como un producto comercial construido sobre él. La demanda de los sectores de videojuegos y efectos visuales ha sido fuerte, sin competidores importantes que igualen sus ofertas. World Labs ahora parece ser una empresa sólida de Nivel 4, potencialmente a punto de alcanzar el Nivel 5.

Safe Superintelligence (SSI)

Safe Superintelligence, fundada por el ex director científico de OpenAI, Ilya Sutskever, representa el ejemplo de una startup de Nivel 1. Sutskever ha protegido deliberadamente a SSI de las presiones comerciales —incluso rechazando una oferta de adquisición de Meta—. Sin ciclos de productos y solo con un modelo superinteligente en desarrollo, SSI se centra en la exploración científica más que en el negocio. Sorprendentemente, este enfoque atrajo 3.000 millones de dólares en financiación. La pasión de Sutskever está en avanzar la ciencia de la IA, y todo indica que SSI es, en esencia, una iniciativa orientada a la investigación.

Dicho esto, el panorama de la IA evoluciona rápidamente. Sutskever reconoció recientemente que SSI podría cambiar de dirección si cambian las circunstancias, ya sea si los plazos se extienden o si hay un valor significativo en desplegar IA avanzada. En tales casos, SSI podría subir rápidamente en la escala de ambición.