Startups chilenas: la nueva mina de datos para entrenar IA
Empresas en quiebra venden sus archivos digitales a laboratorios de inteligencia artificial por miles de dólares.
Cuando Keelan Miskell empezó a cerrar su startup de cripto este año, pensó que sus datos no valían nada: los usuarios eran anónimos y la empresa tenía apenas unos años. Sin embargo, terminó ganando unos 25.000 dólares por su código y otros 15.000 (aún pendiente) por la información almacenada en Google, Notion, Figma y Slack. “Al menos todo lo que hicimos durante dos años y medio vale algo para alguien en alguna parte”, dice.
El negocio de los datos de empresas muertas
La venta la gestionó SimpleClosure, una firma que forma parte de un sector nuevo en la tecnología: empresas que atienden a startups moribundas. Según estimaciones de Carta y AngelList, los cierres de startups han aumentado entre un 26% y un 56% anual en los últimos años. Así ha nacido todo un ecosistema de fin de vida —coaches, “death doulas” y compañías que ayudan con los problemas legales, tributarios y operativos de ir a la quiebra—. Ahora, estos “funerarios tecnológicos” también venden los restos digitales a laboratorios de inteligencia artificial.
SimpleClosure agregó la venta de datos a sus servicios en abril pasado. Su plataforma Asset Hub ayuda a los fundadores a vender su código y datos de trabajo: correos, chats, documentos. Los compradores incluyen laboratorios de inteligencia artificial, empresas que construyen espacios de trabajo simulados para entrenar IA y compañías tecnológicas consolidadas que desarrollan sus propios modelos. Asset Hub ya ha gestionado más de 150 transacciones y espera devolver más de 10 millones de dólares a startups para fines de 2026.
Por qué los datos de startups en quiebra son valiosos para la IA
La demanda por datos de empresas extintas surgió de golpe el año pasado, cuando los laboratorios de entrenamiento de IA chocaron con los límites de los datasets públicos y sintéticos (generados artificialmente). Empresas como Surge AI compran estos archivos para construir “gimnasios de aprendizaje por refuerzo”, donde los agentes de IA de sus clientes practican tareas como depurar una arquitectura informática compleja o redactar escritos de apelación. Nick Heiner, líder de ese trabajo en Surge AI, explica que el historial de Slack de una empresa, si captura conversaciones variadas y profundas, puede valer más que el Slack, los correos y los calendarios de otra.
Los archivos reales evitan errores comunes en los mundos sintéticos, como referencias a fechas que no existen. Sin embargo, ninguna compañía ha publicado pruebas que comparen los resultados del entrenamiento con datos reales frente a las alternativas. Los precios reflejan esta incertidumbre: los compradores ofrecen cifras muy dispares porque las valoraciones se basan en “tesis de investigación” que estiman cuántas tareas útiles se pueden extraer de, por ejemplo, 100.000 líneas de código.
El lado legal y el futuro del mercado
Legalmente, el asunto es delicado. En agosto pasado, como parte de la quiebra de Spirit Airlines, Google pagó 10 millones de dólares por décadas de datos de la aerolínea, incluyendo 100 millones de correos, 500 millones de mensajes de Teams y 176.000 registros de empleados. El sindicato de asistentes de vuelo de Spirit se opuso a la venta por privacidad. Greg Ewing, abogado que asesora a startups de IA, califica esos datos como “radiactivos desde el punto de vista legal”. Los proveedores limpian la información personal identificable y excluyen registros de recursos humanos, pero Ewing señala que en correos y calendarios quedan detalles como citas médicas, horarios de recogida del colegio o planes de cena.
Ifeoma Ajunwa, profesora de derecho en la Universidad de Emory y autora de The Quantified Worker, dice que esto representa una forma de “capital capturado”. Según ella, los empleadores deberían tener consentimiento expreso antes de vender los datos de los trabajadores, pero no existe una ley federal que prohíba esas ventas. Los fundadores, por su parte, no tienen visibilidad sobre quién compra los datos ni qué planea hacer con ellos, y tampoco tienen garantías de recibir una oferta justa. Los precios probablemente se estabilizarán el próximo año, a menos que estalle la burbuja de la IA antes. Mientras tanto, los nuevos funerarios tecnológicos seguirán tasando lo que queda.
Con información de MIT Technology Review
