Mercor tiene solo tres años de vida y ya se ha convertido en un intermediario de 10.000 millones de dólares en la fiebre del oro de los datos para la IA.
En lugar de tirar de ejércitos anónimos de crowdworkers, la empresa conecta a laboratorios como OpenAI y Anthropic con ex empleados de Goldman Sachs, McKinsey y grandes despachos de abogados. Estos profesionales cobran hasta 200 dólares la hora por volcar su experiencia y ayudar a entrenar modelos que, en teoría, podrían automatizar parte del trabajo de sus antiguos empleadores.
En el podcast Equity de TechCrunch, grabado en directo durante Disrupt, el CEO de Mercor, Brendan Foody, desgrana por qué los laboratorios de IA están apostando por talento ultraespecializado, cómo los problemas de Scale AI aceleraron el ascenso de Mercor y por qué cree que toda la economía acabará girando en torno al entrenamiento de agentes de IA.
De asesorar sobre créditos de AWS al club de los 10.000 millones
Foody repasa un recorrido poco habitual: empezó en el instituto asesorando sobre créditos de AWS. Hoy dirige una compañía valorada en 10.000 millones de dólares.
Su apuesta es clara: a medida que los modelos ganan capacidad, el cuello de botella no está solo en los chips, sino en el conocimiento experto. Mercor existe para empaquetar y vender ese conocimiento a los laboratorios que entrenan los modelos más avanzados.
Por qué la IA prefiere expertos a trabajo masivo y anónimo
En la conversación, Foody explica por qué los laboratorios de IA se están alejando del crowdsourcing clásico y prefieren grupos pequeños de contratistas muy cualificados.
Según cuenta, Mercor observa una dinámica tipo “power law”: el 10–20 % superior de los contratistas genera la mayoría de las mejoras en los modelos. Son gente que ya ha trabajado en la élite de las finanzas, la consultoría o el derecho. Su criterio profesional se convierte directamente en datos de entrenamiento.
Esto cambia también quién se lleva el dinero en la nueva economía de la IA. Menos tareas mal pagadas de anotación, más trabajos remotos con tarifas que compiten con las de las grandes consultoras.
Los tropiezos de Scale AI, la oportunidad de Mercor
Foody detalla además cómo las dificultades de Scale AI, uno de los nombres más conocidos en etiquetado de datos, impulsaron la trayectoria de Mercor.
Esos problemas llevaron a varios laboratorios a buscar alternativas. Mercor ofrecía justo lo que querían probar: menos volumen de mano de obra, más nivel de experto, mejores resultados.
El resultado es que un startup de solo tres años se ha colocado en el centro de proyectos de entrenamiento multimillonarios.
La fina línea entre tu experiencia y el secreto corporativo
Uno de los puntos más delicados del episodio es la zona gris entre lo que una persona ha aprendido en su carrera y lo que una empresa considera secreto comercial.
Los contratistas de Mercor son ex empleados de firmas como Goldman Sachs y McKinsey. Cobran por traducir en instrucciones para la IA cómo se estructura una operación, cómo se redacta un memo para un cliente o cómo se evalúa un riesgo regulatorio.
¿Hasta dónde llega la experiencia personal y dónde empieza la información confidencial? ¿Deberían preocuparse bancos y consultoras de que antiguos miembros de su plantilla estén enseñando a agentes de IA a hacer su trabajo?
Foody y el equipo de Equity ponen el tema sobre la mesa sin pretender tener una respuesta única. Los incentivos son evidentes: los contratistas quieren monetizar su saber hacer; los laboratorios quieren los mejores datos posibles. Las normas legales y éticas todavía van por detrás.
Cuando todo trabajo del conocimiento acaba siendo dato
Foody sostiene que, a la larga, todo trabajo del conocimiento terminará convertido en datos de entrenamiento para agentes de IA.
Presentaciones, modelos financieros, notas internas, planes estratégicos: todo lo que produce una persona en un puesto de oficina es potencial materia prima para sistemas que luego ayudarán —o sustituirán en parte— ese mismo trabajo.
Si ese escenario se cumple, la economía no solo “usa” IA; se reorganiza alrededor de alimentarla y mejorarla. Los contratistas de Mercor son una avanzadilla bien pagada, pero la lógica se extiende mucho más allá de las finanzas y la consultoría.
El episodio completo de Equity profundiza en cómo Mercor identifica al 10–20 % de contratistas que realmente mueven la aguja y qué significa eso para el futuro del mercado laboral en la era de la IA.
