Micro1, una startup de tres años que ayuda a las empresas de inteligencia artificial a encontrar y gestionar contratistas humanos para etiquetar y entrenar datos, ha recaudado 35 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A, lo que valora a la empresa en 500 millones de dólares. Esta ronda fue liderada por O1 Advisors, una firma de capital de riesgo cofundada por Dick Costolo y Adam Bain, ex CEO y COO de Twitter.
Micro1 se une a otras empresas que buscan llenar el vacío en el mercado de datos creado por cambios recientes en Scale AI. Después de que Meta invirtiera 14 mil millones de dólares en Scale AI y contratara a su CEO, laboratorios de IA como OpenAI y Google anunciaron que planeaban cortar lazos con la startup, aparentemente por preocupaciones de que su investigación pudiera terminar en manos de Meta. (Scale AI niega compartir información confidencial con Meta como parte de su asociación). Sin embargo, los laboratorios de IA aún necesitan estos servicios de datos, y startups como Micro1 buscan cubrir esa necesidad.
Ali Ansari, CEO de Micro1 y con solo 24 años, comentó que su empresa ha estado trabajando con laboratorios de IA líderes, incluyendo Microsoft, así como con varias empresas de la lista Fortune 100. Ansari indicó que Micro1 ahora genera 50 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales (ARR), un aumento significativo desde los 7 millones al inicio de 2025. Aunque esto aún está lejos de competidores más grandes como Mercor, que genera más de 450 millones de dólares en ARR, y Surge, que supuestamente alcanzó 1.2 mil millones de dólares en 2024, el crecimiento y la adopción de Micro1 entre los laboratorios de IA parece estar aumentando a un buen ritmo.
Con la nueva financiación, Micro1 también sumará a Bain a su junta directiva, junto a Joshua Browder, fundador y CEO del asistente legal de IA DoNotPay. Bain comentó que “la única forma en que los modelos están aprendiendo ahora es a través de nuevos datos humanos. Micro1 está en el centro de proporcionar esos datos a todos los laboratorios de frontera, mientras se mueve a velocidades que nunca he visto antes”.
Se ha informado previamente sobre los esfuerzos de recaudación de fondos de Micro1. Todas estas empresas —Micro1, Surge, Mercor y Scale AI— suministran a los laboratorios de IA acceso a una amplia base de contratistas humanos que pueden etiquetar y generar datos para el entrenamiento de IA. Este servicio se ha vuelto crucial para empresas como OpenAI, Anthropic, Meta y Google, que necesitan construir modelos de IA de vanguardia. Scale AI fue la primera en dominar este espacio, al darse cuenta de que podía pagar relativamente poco a contratistas poco calificados de todo el mundo para ayudar a etiquetar datos para el entrenamiento de modelos de IA.
Sin embargo, Ansari menciona que las demandas de los laboratorios de IA han cambiado en los últimos años, y que ahora las empresas necesitan etiquetado de datos de alta calidad por parte de expertos en el área, como ingenieros de software senior, médicos y escritores profesionales, para mejorar sus modelos de IA. La parte difícil se volvió reclutar a este tipo de personas. Esto llevó a Micro1 a desarrollar su reclutador de IA, Zara, que entrevista y evalúa a los candidatos que solicitan trabajar como contratistas de la empresa, o como Ansari los llama, expertos. Micro1 afirma que Zara ha reclutado a miles de expertos, incluyendo profesores de Stanford y Harvard, y que la empresa planea añadir cientos más cada semana.
El mercado de datos de entrenamiento de IA parece estar cambiando una vez más. Ahora, muchos laboratorios de IA están interesados en trabajar con startups para desarrollar “entornos”, espacios de trabajo virtuales que pueden ser utilizados para entrenar agentes de IA en tareas simuladas. Ansari dice que Micro1 está construyendo nuevas ofertas en el espacio de entornos para satisfacer esta demanda. Afortunadamente para startups como Micro1, los laboratorios de IA parecen estar trabajando con múltiples proveedores de datos de entrenamiento. La naturaleza del negocio es tal que es difícil para una sola empresa manejar todas las necesidades de datos de un laboratorio de IA. Esto significa que hay mucho negocio disponible, al menos por ahora.
