En el nuevo mundo de la IA -con su evolución vertiginosa- el verdadero poder lo tienen quienes crean estándares, mueven capital y hacen que la innovación sea repetible. Los pioneros del negocio que fabrican "picos y palas" para la fiebre del oro de la IA no son famosos, pero lo sostienen todo.
Cuando pensamos en nombres propios relacionados con el boom de la inteligencia artificial (IA), enseguida nos vienen a la mente los Sam Altman, CEO de OpenAI; Dario Amodei, cofundador de Anthropic; el inevitable Elon Musk, que en cuestión de IA asocia su nombre a xAI, o Demis Hassabis, que convirtió un laboratorio en un activo estratégico global y hoy dirige la frontera de IA en Google.
Junto a estos incuestionables está Jensen Huang (Nvidia), que es el gran habilitador del boom de la IA, con el hardware y la capacidad para servir inteligencia artificial a escala... Y también Mark Zuckerberg (Meta); Satya Nadella (Microsoft), el gran distribuidor enterprise; Mustafa Suleyman, cofundador de DeepMind y hoy líder de Microsoft AI; el arquitecto" del deep learning moderno, Yann LeCun; Geofrey Hinton, pionero también del deep learning y una voz autorizada global sobre riesgos y gobernanza, o Andrew Ng (Deep-Learning.AI y Coursera), democratizador de la formación y la creación de start up e influencer mundial de la adopción de la IA.
Pero a esta aristocracia le acompaña también una nueva burguesía de pioneros del negocio de la inteligencia artificial. No son tan conocidos, pero resultan cada vez más determinantes en la construcción del futuro de la IA.
Uno estos pioneros del negocio de la IA se reconoce, para empezar, porque crea categorías nuevas del stack, que significa inventar una pieza nueva del ecosistema de IA (datos, herramientas, chips, plataformas) que luego las empresas adoptarán como estándar.
Fei Fei Li, conocida como la madrina de la IA, cumple con esta palanca típica de los pioneros del negocio de la inteligencia artificial. Su relevancia nace de la idea revolucionaria de que sin datos y métricas comunes no hay industria reproducible. Con ImageNet -un repositorio de más de 14 millones de imágenes etiquetadas en decenas de miles de categorías- ayudó a estandarizar el entrenamiento y la evaluación en visión por computador, acelerando el salto del laboratorio a aplicaciones comerciales. Su principal empresa hoy es World Labs, que desarrolla modelos con inteligencia espacial capaces de percibir, generar e interactuar con entornos 3D. La compañía cerró una ronda de 1.000 millones de dólares hace una semana.
Un informe de Andreessen Horowitz (a16z) recuerda que un pionero del negocio de la IA "convierte una necesidad técnica en un producto estándar que muchas empresas compran y adoptan". Es el caso de Ali Ghodsi, cuya tesis pionera es que el boom de la IA depende de datos, infraestructura y gobernanza en producción. Databricks, la compañía que fundó, creó el lakehouse, una arquitectura que combina data lake y data warehouse: guarda datos baratos y variados, pero permite un análisis rápido y fiable.
Infraestructura crítica
Los pioneros también construyen infraestructura crítica, algo que ha hecho Matei Zaharia, cofundador de Databricks y fundador de Apache Spark. Zaharia no solo innovó. Hizo escalable y repetible la IA en empresas, y convirtió un problema técnico (procesar datos a escala para analítica y machine learning) en infraestructura estándar, usada por miles de compañías, y después en una plataforma empresarial con captura de valor.
Alexandr Wang es un ejemplo de cómo los pioneros industrializan los datos y la evaluación, otra de sus palancas. Wang, cofundador de Scale AI, no vende una app sino el motor invisible que permite que muchas aplicaciones y modelos funcionen mejor, más rápido y con mayor fiabilidad. Por eso su relevancia es global y estructural.
Según a16Z, otra de las capacidades de los pioneros en el negocio de la IA es crear un "lugar común" en el que cualquiera puede acceder a modelos, datos y herramientas, probarlos y reutilizarlos. Aquí hay que mirar a Emad Mostaque, fundador de Stability AI, que hizo que la IA creativa dejara de ser exclusiva de grandes laboratorios. Con Stable Diffusion, impulsó modelos más accesibles y una comunidad con miles de herramientas.
Otra de las palancas de los pioneros es la capacidad para vender IA como un producto fiable para las empresas, demostrando que cumple las normas de seguridad, privacidad y regulación, evitando riesgos legales. Mira Murati es un ejemplo de esto. La que fuera chief Technology Officer (CTO) de Open AI y CEO interina tras la destitución de Sam Altman, fundó Thinking Machines Lab. Destaca por haber transformado la investigación puntera en productos masivos: lideró la ingeniería y el lanzamiento de sistemas de OpenAI usados por millones de personas.
Los pioneros mundiales del negocio de la IA están abriendo canales de distribución masiva. Noam Shazer es ejemplo de esta palanca. Es uno de los ingenieros-emprendedores más influyentes del ciclo actual de la IA y creó un estándar que redujo costes y tiempos de entrenamiento y permitió escalar modelos comerciales.
Movilización de capital
Clément Delangue se puede asociar con la capacidad de los pioneros del negocio de la IA para movilizar capital. Cofundador y CEO de Hugging Face, democratiza capacidades que antes estaban restringidas a grandes laboratorios: baja costes y fricción de adopción al estandarizar "componentes" reutilizables.
La capacidad para invertir o construir IA cuando casi nadie la ve rentable, adelantándose al mercado y creando ventaja, es también seña de identidad de los pioneros del negocio de la IA. Ilya Sutskever pone cara y nombre a esta palanca. Científico y emprendedor, cofundador de OpenAI y fundador de Safe Superintelligence Inc., ayudó a impulsar el deep learning (AlexNet) y lideró la investigación que dio lugar al boom de los grandes modelos.
En un informe de McKinsey sobre la exploración de oportunidades en la cadena de valor de la IA se define una última cualidad de los pioneros del negocio de la IA: son capaces de construir una ventaja difícil de copiar. Demi Guo es una representante de esta palanca. Guo, cofundadora de Pika Labs, ayudó a convertir una "capacidad técnica" (modelos generativos aplicados a vídeo) en una categoría de producto con mercado propio: herramientas que democratizan la producción audiovisual, bajan costes y aceleran la creación de contenido.
Después de conocer todas estas palancas de los pioneros del negocio de la IA hay que decir que quien las domine podrá decidir qué inteligencia artificial es la que llega al mercado, a qué coste y con qué garantías.
Sam Altman, Dario Amodei, Elon Musk y Demis Hassabis son caras públicas de "laboratorios de frontera" y de compañías que concentran marca global, producto masivo y capacidad de movilizar recursos gigantes. Su trabajo se percibe como la inteligencia artificial misma: lanzamientos mediáticos, acuerdos estratégicos, debates regulatorios y una competencia geopolítica. Por eso son inevitables en cualquier lista: dominan la conversación pública, el capital y el rumbo del sector.
La 'fiebre del oro'
Fei Fei Li, Matei Zaharia, Clément Delangue o Emad Mostaque suelen operar más como "picos y palas" del boom de la IA, lo que nos lleva a la metáfora de picks and shovels relacionada con la fiebre del oro:en vez de apostar por quién encontrará oro, la idea es que los negocios más estables suelen ser los que venden las herramientas que todos necesitan (picos, palas, o suministros). Esa lógica se convirtió en un concepto clásico de inversión basado en invertir en proveedores de una fiebre industrial, no en el producto final. Construyen infraestructura, estándares o plataformas, y su impacto es enorme, pero más indirecto: se nota porque otros pueden construir encima, no porque su nombre aparezca en cada titular.
Los incontestables y superconocidos ganan por distribución, narrativa y control de recursos y definen quién lidera, mientras que los pioneros de la inteligencia artificial menos famosos no destacan por la marca, sino por construir piezas básicas del ecosistema: datos, herramientas o plataformas. Esas capas permiten que miles de empresas creen productos de IA más rápido y barato. Su impacto se multiplica porque otros dependen de su tecnología.
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