Mercor y la curva de desarrollo del software 100x: Infraestructura para el paradigma de la productividad en el ámbito de la inteligencia artificial

La próxima ola de inteligencia artificial presenta un paradojo clásico en cuanto a la productividad. Hacer que el trabajo sea 10 veces más rápido no reduce la cantidad de trabajadores necesarios; por el contrario, aumenta la demanda de mano de obra. Como argumenta Brendan Foody, cofundador de Mercor, la revolución traerá tanto una enorme eficiencia como un cambio significativo en la forma en que se realizan las tareas laborales. Pero también surgirán nuevos empleos que hoy en día no existen. El núcleo de este cambio radica en la creación exponencial de software. La inteligencia artificial generará 100 veces más software, acelerando los ciclos de desarrollo y reduciendo las barreras para entrar en este mercado. No se trata solo de automatizar tareas; se trata de cambiar fundamentalmente la naturaleza del trabajo relacionado con el conocimiento.

El nuevo paradigma es claro: los trabajadores del conocimiento están pasando de ser los principales creadores de contenido a convertirse en evaluadores e instructores de los sistemas de inteligencia artificial. Esto crea una nueva clase de trabajos que requieren habilidades altamente especializadas y salarios elevados, centrados en definir las normas y direcciones para el desarrollo de dichos sistemas. Como señaló un observador: “Ya no soy el principal creador de contenido. Instruyo a mis sistemas de inteligencia artificial para que produzcan el trabajo, y luego dedico mi tiempo a evaluar y calificar ese trabajo”. El cuello de botella ya no radica en la capacidad de procesamiento, sino en la velocidad con la que los expertos pueden expresar sus juicios detallados, de modo que las máquinas puedan replicar y expandir esa información.

Mercor es la capa de infraestructura que se construye para este propósito específico. La empresa no desarrolla modelos de IA en sí; más bien, crea las reglas y herramientas necesarias para que los modelos de IA puedan funcionar adecuadamente. Su plataforma paga a expertos como poetas por su trabajo.$150 por horaEvaluar la calidad de los resultados generados por la IA, y proporcionar ese sentido humano crítico que define lo que se considera “bueno”. Esto no es una actividad secundaria; es el fundamento para el próximo paradigma tecnológico. Al contratar a expertos que entrenan modelos de IA, desde poetas que evalúan poemas hasta economistas que desarrollan herramientas de evaluación, Mercor se ha convertido en un verdadero “unicornio”, que actúa como puente entre la experiencia humana y la inteligencia artificial. En esta nueva curva de crecimiento tecnológico, el trabajo más valioso es enseñarle a la máquina a comprender el “porqué” y si realmente algo es “bueno”.

Medición de la curva de adopción: decenas de miles de personas afectadas; ingresos anuales de 500 millones de dólares; valoración de 10 mil millones de dólares.

Los números cuentan la historia de una adopción exponencial. Mercor no es simplemente una plataforma de nicho; se trata de una infraestructura fundamental para la era de la productividad basada en la inteligencia artificial. Su escala demuestra claramente el cambio que está ocurriendo en este campo. En menos de tres años, la empresa afirma haber logrado…Decenas de miles de contratistas en su plataforma.Y los ingresos recurrentes anuales son de aproximadamente 500 millones de dólares. Esto no representa un crecimiento lineal. Es característico de una tecnología que está alcanzando un punto de inflexión: la demanda por el servicio fundamental que requiere expertos humanos para entrenar el sistema de inteligencia artificial se dispara enormemente.

Esa demanda explosiva es lo que ha impulsado la ronda de financiación reciente de Mercor, lo que le ha permitido alcanzar una valoración de 10 mil millones de dólares. Alcanzar esa valoración en menos de tres años es un indicio muy importante. Significa que los inversores no ven esta aplicación como una simple herramienta para la economía del trabajo temporal, sino como el eje fundamental para el próximo paradigma tecnológico. El mercado está valorando el enorme potencial de escalabilidad que se presentará en el futuro, al conectar el conocimiento humano con el aprendizaje automático. Esta es la infraestructura necesaria para construir las bases para la revolución informática del próximo siglo.

Lo reciente…Ronda de financiación de la serie C, por un valor de 350 millones de dólares.Eso refuerza esa creencia. Para una plataforma que ya genera cientos de millones en ingresos, tal aumento no tiene como objetivo simplemente cubrir los costos operativos básicos. Se trata, más bien, de acelerar la adopción de la plataforma. El capital utilizado probablemente se destine a dos objetivos principales: expandir el grupo de contratistas altamente calificados para satisfacer la creciente demanda en los laboratorios de IA, y profundizar las capacidades de la plataforma para manejar tareas más complejas y especializadas. En otras palabras, apostan por el hecho de que el proceso de recopilación de datos humanos apenas ha comenzado. La valoración y la financiación juntas forman una clara premisa: el obstáculo principal para la aplicación de la IA no es el procesamiento informático, sino la “escala” de conocimientos humanos. Mercor está construyendo un mercado que ayude a superar ese obstáculo a gran escala.

La capa de infraestructura: las métricas como la nueva forma de procesamiento de datos.

El modelo de negocio de Mercor no puede ser comprendido como una aplicación de economía de trabajo temporal. Más bien, se trata de una infraestructura fundamental para la creación de productividad mediante el uso de IA. Funciona como un puente especializado que conecta las necesidades críticas de los laboratorios de IA en términos de conocimientos humanos con los conocimientos profundos y propiedad de los ex profesionales. No se trata de un simple sitio web de búsqueda de empleo. Es, en realidad, un sistema organizado para capturar los datos más valiosos: el “escalón” de conocimientos humanos que define la calidad y la dirección de las soluciones tecnológicas.

La función principal de la empresa es desarrollar esa capa de valor elevado que no puede ser replicada: las reglas y criterios para el desarrollo de los modelos. Como explica Brendan Foody, cofundador de la empresa, Mercor no construye modelos en sí; más bien, construye las reglas y criterios necesarios para el desarrollo de los modelos.Rúbricas que les enseñan…Se trata de la nueva infraestructura computacional esencial que define lo que se considera “bueno”. Ya sea un poeta que evalúa los poemas generados por la IA, o un exbanquero que simula procesos financieros complejos, la plataforma de Mercor proporciona datos estructurados y de alta calidad, algo que los laboratorios de IA necesitan desesperadamente. Estos datos no se refieren únicamente al entrenamiento de algoritmos, sino también al ajuste y control de la calidad de los mismos. Los últimos resultados de investigación realizados por Mercor son un ejemplo de esto.Apex-AgentesSe ha demostrado que incluso los modelos de IA más avanzados también fracasan en la resolución de la mayoría de las tareas profesionales del mundo real. Esto destaca la importante brecha que Mercor está intentando superar. Los modelos tienen dificultades para realizar razonamientos en múltiples dominios, ya que carecen de los criterios precisos y detallados que proporcionan los expertos de Mercor.

Esta función especializada es lo que atrae a los mejores inversores de capital de riesgo. La ronda de financiación de $350 millones y una valoración de $10 mil millones indican que hay confianza en la viabilidad de Mercor y en el crecimiento exponencial del mercado subyacente. Los inversores no apuestan por un intermediario; apuestan en la capacidad de la empresa para manejar el “punto crítico” del proceso de generación de datos para la inteligencia artificial. El modelo de pago de hasta $200 por hora a los expertos que realizan tareas estructuradas crea un ciclo virtuoso. Esto amplía el conjunto de conocimientos disponibles, al mismo tiempo que se generan datos de alta calidad y específicos para cada área, lo cual es fundamental para el desarrollo de la próxima generación de inteligencia artificial. En este paradigma, Mercor no solo facilita el trabajo; sino que también construye las infraestructuras necesarias para llevar adelante la revolución tecnológica en el ámbito de la inteligencia artificial.

Catalizadores y riesgos: La próxima fase de la curva S

La publicación del benchmark Apex-Agents es un catalizador poderoso. No solo muestra que los modelos de IA actuales tienen dificultades para resolver ciertos problemas, sino que también cuantifica los verdaderos obstáculos que enfrentan estos modelos. La investigación revela que incluso los modelos más avanzados logran menos de una cuarta parte de las respuestas correctas en comparación con las preguntas reales. El razonamiento en múltiples dominios es una debilidad crítica de estos modelos. Esta es precisamente la necesidad urgente que Mercor ha sido creado para resolver. Al proporcionar datos de entrenamiento que los modelos carecen, la empresa se posiciona como la infraestructura esencial para el siguiente paso en el desarrollo de las capacidades de la IA. La naturaleza pública del benchmark convierte esta brecha técnica en una oportunidad de mercado clara, validando así la idea de que la experiencia humana es la próxima frontera en el desarrollo de las capacidades informáticas.

Sin embargo, el mayor riesgo radica en el aspecto tecnológico: existe la posibilidad de que los laboratorios de IA automatizen la creación de las propias pautas de evaluación que Mercor utiliza. A medida que los modelos mejoran, aumentará la motivación de los principales laboratorios para desarrollar soluciones automatizadas para generar datos de entrenamiento de alta calidad. Esto podría reducir la importancia del papel de Mercor como intermediario, convirtiendo su ventaja actual en algo temporal. La capacidad de Mercor para mantenerse competitivo depende de su capacidad para conservar un grupo de expertos altamente calificados y especializados, algo que es difícil replicar a gran escala.

El punto clave es la velocidad con la que se logran los avances en áreas como Apex-Agents. Un mejoramiento lento valida la propuesta de Mercor para el futuro cercano, ya que esto extiende su posibilidad de convertirse en la principal fuente de datos para la capacitación de personas. Pero los rápidos avances realizados por los laboratorios de IA podrían acortar ese tiempo significativamente. La gran cantidad de fondos recibidos por la empresa sugiere que está apostando por un camino más lento y gradual de mejora, buscando ganar tiempo para expandir su plataforma y profundizar su posición en el mercado. La siguiente fase del desarrollo de Mercor depende completamente de esta competencia entre los avances en la tecnología de IA y la capacidad de la empresa para expandir su infraestructura humana.