Estamos en un momento único para las empresas de inteligencia artificial que construyen sus propios modelos fundamentales. Por un lado, hay una generación de veteranos de la industria que ahora emprenden solos, y por otro, investigadores legendarios con aspiraciones comerciales ambiguas. Algunos de estos nuevos laboratorios podrían convertirse en gigantes al estilo de OpenAI, mientras que otros podrían dedicarse a la investigación sin preocuparse demasiado por la comercialización.
El resultado: cada vez es más difícil distinguir quién está realmente intentando ganar dinero. Para simplificar las cosas, se propone una escala de cinco niveles que mide la ambición de monetización, no el éxito. En esencia, evalúa cuánto quiere un laboratorio convertir su investigación en un negocio.
Los grandes nombres como OpenAI, Anthropic y Gemini se sitúan en el Nivel 5, donde la ambición comercial es máxima. La escala se vuelve más interesante con la nueva generación de laboratorios, cuyos sueños y aspiraciones son más difíciles de leer.
Curiosamente, los involucrados en estos laboratorios pueden elegir el nivel que deseen. Hay tanto dinero en la IA actualmente que nadie les exige un plan de negocios. Incluso si el laboratorio es solo un proyecto de investigación, los inversores están felices de participar. Si no estás particularmente motivado para convertirte en multimillonario, podrías vivir más feliz en el Nivel 2 que en el Nivel 5.
Los problemas surgen porque no siempre está claro en qué nivel se encuentra un laboratorio de IA — y gran parte del drama actual de la industria proviene de esa confusión. La ansiedad por la conversión de OpenAI de una organización sin fines de lucro se debió a que pasó años en el Nivel 1, luego saltó al Nivel 5 casi de la noche a la mañana. Por otro lado, podrías argumentar que la investigación temprana de Meta en IA estaba firmemente en el Nivel 2, cuando la compañía realmente quería el Nivel 4.
A continuación, un análisis de cuatro de los laboratorios de IA más importantes del momento y cómo se miden en la escala.
Humans& fue la gran noticia de IA esta semana, y parte de la inspiración para crear esta escala. Los fundadores tienen una propuesta convincente para la próxima generación de modelos de IA, con leyes de escala dando paso a un énfasis en herramientas de comunicación y coordinación.
Pero a pesar de la prensa elogiosa, Humans& ha sido evasivo sobre cómo eso se traduciría en productos monetizables reales. Parece que sí quiere construir productos; el equipo simplemente no se compromete con nada específico. Lo máximo que han dicho es que construirán algún tipo de herramienta de IA para el lugar de trabajo, reemplazando productos como Slack, Jira y Google Docs, pero también redefiniendo cómo funcionan estas herramientas a un nivel fundamental.
Es lo suficientemente específico como para colocarlos en el Nivel 3 de la escala.
¡Este es muy difícil de calificar! Generalmente, si tienes a la ex directora de tecnología y líder del proyecto de ChatGPT recaudando una ronda semilla de $2 mil millones, tienes que asumir que hay una hoja de ruta bastante específica. Mira Murati no parece alguien que salte sin un plan, así que, entrando en 2026, se habría sentido bien poniendo a TML en el Nivel 4.
Pero luego ocurrieron las últimas dos semanas. La salida del director de tecnología y cofundador Barret Zoph ha acaparado los titulares, en parte debido a las circunstancias especiales involucradas. Pero al menos otros cinco empleados se fueron con Zoph, muchos citando preocupaciones sobre la dirección de la empresa. A solo un año de su fundación, casi la mitad de los ejecutivos del equipo fundador de TML ya no trabajan allí. Una forma de leer los eventos es que pensaron que tenían un plan sólido para convertirse en un laboratorio de IA de clase mundial, solo para descubrir que el plan no era tan sólido como creían. O en términos de la escala, querían un laboratorio de Nivel 4 pero se dieron cuenta de que estaban en el Nivel 2 o 3.
Todavía no hay suficiente evidencia para justificar una degradación, pero se está acercando.
Fei-Fei Li es uno de los nombres más respetados en la investigación de IA, conocida por establecer el desafío ImageNet que impulsó las técnicas contemporáneas de aprendizaje profundo. En 2024, anunció que había recaudado $230 millones para una empresa de IA espacial llamada World Labs, lo que inicialmente podría hacer pensar en un Nivel 2 o inferior.
Pero eso fue hace más de un año, que es mucho tiempo en el mundo de la IA. Desde entonces, World Labs ha lanzado tanto un modelo completo de generación de mundos como un producto comercializado construido sobre él. En el mismo período, hemos visto señales reales de demanda de modelado de mundos tanto de las industrias de videojuegos como de efectos especiales — y ninguno de los laboratorios principales ha construido algo que pueda competir. El resultado se parece mucho a una empresa de Nivel 4, quizás pronto para graduarse al Nivel 5.
Fundada por el ex científico jefe de OpenAI, Ilya Sutskever, Safe Superintelligence (SSI) parece un ejemplo clásico de una startup de Nivel 1. Sutskever se ha esforzado mucho para mantener a SSI aislada de las presiones comerciales, hasta el punto de rechazar un intento de adquisición de Meta. No hay ciclos de productos y, aparte del modelo fundamental de superinteligencia aún en desarrollo, no parece haber ningún producto. Con esta propuesta, ¡recaudó $3 mil millones!
Sutskever siempre ha estado más interesado en la ciencia de la IA que en el negocio, y todo indica que este es un proyecto genuinamente científico en esencia.
Dicho esto, el mundo de la IA se mueve rápido — y sería tonto descartar a SSI completamente del ámbito comercial. En su reciente aparición en Dwarkesh, Sutskever dio dos razones por las que SSI podría pivotar: ya sea «si los plazos resultan ser largos, lo cual podría ser» o porque «hay mucho valor en que la mejor y más poderosa IA esté ahí afuera impactando al mundo». En otras palabras, si la investigación va muy bien o muy mal, podríamos ver a SSI saltar unos pocos niveles rápidamente.
Esta escala de ambición de monetización no es solo una herramienta de clasificación, sino una lente para entender las motivaciones detrás de los laboratorios de IA. En un campo donde la investigación y el comercio se entrelazan, conocer el nivel de ambición puede ayudar a inversores, empleados y observadores a navegar el panorama en constante cambio. Mientras algunos apuntan a dominar el mercado, otros prefieren la pureza de la investigación. Lo claro es que la confusión entre ambos objetivos sigue generando drama e incertidumbre en la industria.
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