Micro1, una startup de solo tres años especializada en reclutar y gestionar expertos humanos para entrenar modelos de inteligencia artificial, ha pasado de unos 7 millones de dólares de ingresos recurrentes anuales (ARR) a más de 100 millones en menos de un año, según su fundador y CEO, Ali Ansari. La compañía trabaja con grandes laboratorios de IA —como Microsoft y empresas del Fortune 100— que necesitan datos de alta calidad y evaluaciones humanas para mejorar y supervisar modelos de lenguaje avanzados mediante post-entrenamiento y aprendizaje por refuerzo.
El crecimiento de Micro1 se aceleró tras la ruptura de OpenAI y Google DeepMind con Scale AI, un proveedor histórico del sector, después de que Meta invirtiera 14.000 millones de dólares en esa compañía y fichara a su CEO. Ese reacomodo abrió espacio para nuevos actores como Micro1, Mercor y Surge. Aun así, Micro1 sigue por detrás de sus grandes rivales: Mercor supera los 450 millones de ARR y Surge habría alcanzado 1.200 millones en 2024.
Ansari atribuye el avance de Micro1 a su capacidad para identificar, entrevistar y evaluar rápidamente a especialistas en múltiples disciplinas, apoyándose en una herramienta de reclutamiento que nació como plataforma de selección de ingenieros y ahora sirve para filtrar a expertos que entrenan y evalúan modelos. La empresa gestiona ya a miles de profesionales en cientos de dominios, desde áreas técnicas hasta campos más tradicionales y poco digitalizados, con remuneraciones que pueden acercarse a los 100 dólares por hora; entre ellos, incluso profesores de Harvard y doctores de Stanford.
El CEO sostiene que dos tendencias apenas incipientes impulsarán aún más la demanda de “datos humanos”. La primera es la adopción de agentes de IA por parte de grandes empresas no nativas en IA (Fortune 1000), que los usarán para automatizar tareas internas, soporte, finanzas y procesos específicos de cada sector. Crear esos agentes exige ciclos constantes de evaluación humana: probar modelos punteros, calificar sus respuestas, elegir los mejores, reajustarlos y supervisar su desempeño en producción. Ansari prevé que, en estas compañías, el gasto en evaluaciones y datos humanos pase de prácticamente cero a representar alrededor del 25 % del presupuesto de producto.
La segunda tendencia es el preentrenamiento de robots, que necesita cantidades masivas de demostraciones humanas de tareas físicas cotidianas. Micro1 afirma estar construyendo el mayor conjunto de datos de este tipo, recopilando grabaciones de personas que interactúan con objetos en sus casas para que los futuros robots puedan desenvolverse de forma fiable en hogares y oficinas.
Ansari calcula que el mercado de datos humanos y evaluaciones para IA, valorado hoy en torno a 10.000–15.000 millones de dólares, podría rozar los 100.000 millones en dos años, a medida que crece la competencia entre laboratorios y empresas por disponer de mejores datos y entornos de entrenamiento. Micro1 confía en que su apuesta temprana por la robótica y los agentes empresariales, sumada a su trabajo con laboratorios de élite en aprendizaje por refuerzo, le permita capturar una parte significativa de ese nuevo mercado, manteniendo al mismo tiempo el foco —al menos en su discurso— en un crecimiento “responsable” y en una buena retribución a los expertos humanos que hacen posible el entrenamiento de las máquinas.
