Después de pasar la mañana revisando un conjunto de datos, leyendo artículos académicos y probando modelos de inteligencia artificial de última generación en su departamento de Manhattan, Edwin Chen camina unas cuadras hasta el Starbucks Reserve Roastery, un local elegante de tres pisos sobre la Novena Avenida.
Con una remera azul marino de Vuori y un bolso de lona con un tigre colgado del hombro, baja las escaleras y elige una mesa oscura en un rincón. Pide un té verde chico —"porque pedir café acá lleva demasiado tiempo"— y se sienta. Chen es fundador y director ejecutivo de Surge AI, una empresa dedicada al etiquetado de datos y al entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Habla durante dos horas sin pausa. Critica la cultura de Silicon Valley —"la detesta"—, desprecia a sus competidores —"son todos talleres de carrocería"— y reflexiona sobre cómo podrían comunicarse los humanos con extraterrestres en caso de un contacto. "No hablan inglés. Entonces, ¿cómo te comunicarías con ellos? ¿Cómo descifrarías su idioma? Ojalá haya alguna forma matemática de hacerlo", enfatiza.
Ese dilema también aparece en su cuento favorito, una obra de 1998 del autor de ciencia ficción Ted Chiang. "Story of Your Life" sirvió de base para la película Arrival, donde una lingüista intenta comunicarse con extraterrestres al detectar patrones en su habla y en su sistema de escritura. Según cuenta Chen, esa historia también lo inspiró a fundar Surge en 2020. Su objetivo, dice, es que su empresa de etiquetado de datos logre codificar la "riqueza de la humanidad".
Para él, eso implica que las personas más inteligentes —incluidos docentes de Stanford, Princeton y Harvard— sean quienes entrenen a la inteligencia artificial, traduciendo su conocimiento especializado a los unos y ceros que hacen funcionar los grandes modelos de lenguaje. Además de esos académicos de la Ivy League, Chen tiene en su equipo a más de un millón de trabajadores independientes de más de 50 países, que ayudan a generar preguntas capaces de confundir a la IA, evalúan sus respuestas y redactan criterios para que el modelo aprenda a responder con mayor precisión.
"Realmente creo que lo que estamos haciendo es tan crucial para todos los modelos de IA que, sin nosotros, la IAG [inteligencia artificial general, término técnico que define cuándo la IA igualará o superará las capacidades humanas] simplemente no se materializará", afirma Chen. "Y quiero que se materialice", agrega.
Prolijo, brillante y con una cuota de excentricidad, Edwin Chen tal vez sea el emprendedor tecnológico más exitoso del que nunca escuchaste hablar. Y eso es porque, hasta hace poco, él prefería que fuera así, pese a que dentro del mundo de la inteligencia artificial su nombre ya era muy conocido. Científico de datos con pasos por Twitter, Google y Facebook, decidió alejarse del circuito tradicional de capital de riesgo y dejó el mundo financiero del Área de la Bahía hace siete años. Eligió financiar Surge con recursos propios, empezando con "un par de millones" que había ahorrado durante su década en las grandes tecnológicas.
"Una de las razones por las que nos autofinanciamos es que siempre odié el juego del estatus de Silicon Valley", dice Chen. Define a la típica startup respaldada por capital riesgo como un "plan para enriquecerse rápido". También rechaza la lógica de recaudar grandes sumas de dinero solo para verse obligado a gastarlas. En su opinión, eso lleva a una contratación excesiva. Surge tiene 250 empleados —entre personal de planta, contratados y consultores—, mientras que Scale AI, su principal competidor, cuadruplica esa cifra, aunque con menos ingresos.
Surge ayuda a las empresas tecnológicas a conseguir datos de alta calidad para mejorar sus modelos de inteligencia artificial. En 2024, generó ingresos por US$ 1.200 millones, a menos de cinco años de su creación, gracias a clientes como Google, Meta, Microsoft y los laboratorios de IA Anthropic y Mistral. Colaboró en el entrenamiento de Gemini, de Google, y de Claude, de Anthropic. Según Chen, la empresa fue rentable prácticamente desde el inicio. Con esas cifras, su valor estimado ronda los US$ 24.000 millones. Surge está en negociaciones para levantar una nueva ronda de inversión por US$ 1.000 millones, que la llevaría a una valuación de US$ 30.000 millones, aunque el acuerdo todavía no está cerrado.
La decisión de Chen de financiar Surge con sus propios recursos dio resultado: su participación, que ronda el 75%, tiene un valor estimado de US$ 18.000 millones. Esa cifra lo convierte en el nuevo integrante más rico de la lista Forbes 400 de los estadounidenses más ricos de este año. Con 37 años, también es el miembro más joven del ranking.
Es tan probable que Chen le pida a alguien en una entrevista que hable sobre David Foster Wallace o la lingüística como que le pida que codifique o resuelva problemas en una pizarra. "Valoramos la creatividad", afirma.
Surge asegura que su método no se parece en nada a las viejas prácticas de etiquetado de datos, en las que personas —muchas veces de países menos desarrollados del Sur Global— recibían sueldos muy bajos por pasar horas frente a una computadora marcando la diferencia entre un gato y un perro. En su lugar, los anotadores de datos que trabaja con Chen —entre ellos, profesionales y docentes— siguen instrucciones precisas para interactuar con chatbots online. A veces se les pide que intenten provocar una respuesta incorrecta o tóxica por parte del modelo, para luego redactar una alternativa mejor. Otras veces deben comparar distintas respuestas a una misma pregunta y justificar por qué una supera a la otra.
Por ingresos, Surge es hoy la empresa líder del sector. Sin embargo, competidores como Scale AI —de la que Meta compró el 49 % por US$ 14.000 millones en junio—, Turing, Mercor e Invisible AI avanzan con rapidez. En 2024, las empresas invirtieron US$ 104.000 millones en infraestructura para inteligencia artificial, según estimaciones de la consultora tecnológica International Data Corporation, y se espera que esa cifra aumente este año.
"Los datos son una parte importante de esa infraestructura, tanto como el cómputo [potencia de procesamiento] y la energía", señala Jonathan Siddharth, CEO de Turing, con sede en Palo Alto, California. "Creo que tiene sentido que una empresa destine entre el 10% y el 20% de su gasto en cómputo a datos", profundiza.
Todos quieren una porción de ese negocio: en mayo, Jeff Bezos lideró una inversión de US$ 72 millones en la empresa de etiquetado de datos Toloka, con base en los Países Bajos. Uber, el gigante del transporte, empezó a etiquetar sus propios datos en 2024. Y compañías tradicionales como Appen, con sede en Australia —cada vez más enfocada en ofrecer servicios a desarrolladores chinos—, también están reformulando su estrategia para orientarse a la inteligencia artificial generativa.
Desde el comienzo, y sin hacer ruido, Chen fue construyendo su empresa y su reputación. "Creo que (Surge) simplemente no quiere revelar nada de lo que hace", dice un investigador de Meta que trabaja actualmente en la compañía. Pero a medida que la industria cambia, Chen ya no quiere seguir detrás de escena. Le preocupa que los modelos de inteligencia artificial estén optimizados para los objetivos equivocados y terminen arrastrando a los usuarios a una especie de "madriguera delirante". Lo compara con lo que pasaba en YouTube y Twitter, donde los algoritmos estaban diseñados, sobre todo, para generar clickbait. Lo vivió de cerca: trabajó en ambas plataformas. Su intención ahora es que Surge "marque el rumbo" de la inteligencia artificial. Eso implica salir a hablar, ocupar un lugar como referente del sector. Para el investigador de Meta, ya era hora.
La historia del genio que creció entre las sombras
Chen creció en Crystal River, Florida, una ciudad de 3.400 habitantes sobre la Costa del Golfo, más conocida por sus manatíes y su población de jubilados que por ser cuna de multimillonarios tecnológicos. Sus padres, inmigrantes taiwaneses, eran dueños de Peking Garden, un restaurante de comida china, tailandesa y estadounidense donde Chen trabajó durante su adolescencia.
Su verdadera pasión siempre fueron los idiomas y las matemáticas, pero pensadas en conjunto. En sus palabras: "Siempre me interesaron los fundamentos matemáticos del lenguaje". De chico, soñaba con aprender "como 20 idiomas" y se entusiasmaba con los concursos de ortografía. Hoy todavía habla algo de francés, además de un poco de español y mandarín (aunque reconoce que el hindi y el alemán ya los olvidó). Las matemáticas se le daban naturalmente, pero no lo atraparon del todo hasta que empezó a identificar patrones numéricos que aparecían en distintos lugares, "especialmente el número tres", desde los pétalos de las flores hasta las montañas.
Chen, que cursó cálculo en octavo grado, cuenta que recibió una beca completa para los dos últimos años de secundaria en Choate, un prestigioso internado de Connecticut por el que pasaron figuras como John F. Kennedy, John Dos Passos e Ivanka Trump. Después de agotar todo el programa de matemáticas del colegio, dedicó gran parte de su último año a investigar temas que le interesaban junto a profesores de Yale que también daban clases en Choate.
Más tarde ingresó al MIT, donde se especializó en matemáticas, cofundó una sociedad de lingüística y adoptó un esquema de sueño polifásico: dormía varias siestas breves a lo largo del día, como una de 30 minutos cada seis horas, en lugar de las clásicas ocho horas seguidas.
Tras tres años en el MIT, hizo una pasantía en el fondo de cobertura que Peter Thiel tenía en San Francisco. La experiencia le gustó tanto que no volvió a las aulas. Completó los cursos obligatorios, pidió el título y lo recibió dos años después. Luego vinieron sus etapas en Twitter, Google y Facebook, donde ocupó distintos cargos vinculados con moderación de contenido y algoritmos de recomendación. En todos esos trabajos se topaba con el mismo obstáculo: era difícil acceder a datos de calidad, bien etiquetados y a gran escala. Renunció a su último puesto en Twitter en 2020 para encarar ese problema por su cuenta. Ese mismo año fundó Surge. "Estuve desarrollando versiones preliminares de este sistema durante los últimos 10 años", afirma.
Un obsesivo de los detalles
Todo lo que hace Chen parece estar pensado al detalle. Es vegano y camina 20.000 pasos casi todos los días. Asegura que sus mejores ideas surgen mientras recorre las calles de Nueva York. Una o dos veces por semana, va caminando hasta Times Square a medianoche. "Me encanta ver esta mini representación de la humanidad: actores de Broadway, turistas de todo el mundo, trabajadores del turno noche, artistas, rodeados de luces, tecnología e infraestructura". Aunque es fanático de Eminem, en este caso elige citar una línea de Empire State of Mind, de Jay-Z y Alicia Keys: "Estas calles te harán sentir como nuevo, las grandes luces te inspirarán".
¿Por qué querría alguien cotizar en bolsa? Un gran problema con las empresas que cotizan en bolsa es que siempre tienen que preocuparse por el corto plazo.
Estaba cansado del etiquetado de datos que, según él, era "completa basura", hecho por personas que no cobraban lo suficiente como para tomarse el trabajo en serio o que no tenían el conocimiento cultural o político necesario para hacer un juicio informado. Un ejemplo claro: alguien que no entendiera el contexto de las elecciones en Estados Unidos podría etiquetar como "positivo" un comentario en redes que diga "¡Vamos Brandon!", sin captar la carga irónica o crítica de la frase.
Surge apuntaba a contratar personas con ese contexto y con un dominio profundo del idioma. En 2021, Chen recibió un correo curioso: lo envió el hermano de un ingeniero de software al que él había intentado sumar al equipo. Ese hermano, Scott Heiner, no tenía experiencia en tecnología. Había sido baterista y mánager de giras de artistas de indie-pop como Alec Benjamin durante más de diez años. Sin embargo, el mensaje incluía un famoso ensayo de David Foster Wallace que reflexiona sobre quién tiene la autoridad para definir qué es inglés "correcto". Chen, intrigado, lo contrató en octubre de ese año como el quinto empleado de Surge, a pesar de que nunca había trabajado en tecnología. Heiner dice sobre Chen: "Es un pensador completamente no tradicional".
En una entrevista de trabajo, es tan probable que Chen le pida al candidato que hable sobre la obra lingüística de David Foster Wallace como que le proponga resolver problemas en una pizarra o escribir código. Cerca del 20 % del personal de Surge viene de trayectorias no tradicionales. "Valoramos la creatividad", dice Chen.
Esa lógica también la aplica en otras áreas de la empresa. En lugar de apostar por estrategias clásicas de ventas o marketing, al principio se comunicaba a través de su blog de ciencia de datos, que creó en su tiempo libre hace más de diez años. Según él, fue ahí donde Surge consiguió a sus primeros clientes, aunque no revela cuáles. Entre los nombres que sí menciona están Airbnb, Twitch y su antiguo empleador, Twitter. Su estrategia apunta directamente a los científicos de datos dentro de las grandes tecnológicas, confiando en que sabrán reconocer la calidad del trabajo de Surge y estarán dispuestos a pagar más por él. Según dos investigadores del sector, la empresa cobra entre un 50 % y hasta diez veces más que sus competidores.
Un sábado por la noche de mayo de 2023, un investigador de Google llamó a Chen, por recomendación de sus colegas. En ese momento, la familia de modelos de inteligencia artificial Gemini, de Google, estaba en una situación crítica. La charla se extendió por más de dos horas. Poco después, Google firmó con Surge un contrato por más de US$ 100 millones anuales. "Sentís que estás pagando por la calidad en un caso, en lugar de por las horas de trabajo", asegura el investigador, que más tarde dejó Google y pidió no ser identificado.
Las startups de inteligencia artificial suelen ser reservadas, pero incluso dentro de ese universo, Surge destaca por su hermetismo. Ni siquiera sus principales clientes saben exactamente qué vuelve mejores a sus datos. A su vez, Surge —y sus competidores— tampoco tiene acceso a los datos que se usan para entrenar modelos como Gemini, Claude o GPT, de OpenAI. La empresa no revela cómo selecciona a los participantes de cada proyecto, cómo recolecta los datos ni cómo los etiqueta. Lo único que los clientes reciben, a cambio de millones de dólares, es un enlace con el conjunto de datos.
Esto le permite a Surge tener un control mucho más riguroso sobre el rendimiento de sus anotadores. Aplica cuestionarios ocultos, revisiones manuales hechas por trabajadores con mayor calificación y, por supuesto, algoritmos de aprendizaje automático que buscan optimizar el rendimiento y pueden llegar a ser bastante agresivos, según reconoce el propio Chen. Para él, los estrictos controles de calidad y la sólida experiencia técnica de la empresa son su "ingrediente secreto".
En cuanto al hermetismo que la rodea, Chen asegura que no es algo deliberado, sino una consecuencia de haber estado "demasiado ocupados como para hablar públicamente de lo que hacemos". Además, Surge opera bajo acuerdos de confidencialidad con sus clientes. Y contrata anotadores a través de una subsidiaria de su propiedad exclusiva llamada DataAnnotation Tech. Ni las ofertas laborales ni la plataforma que usan los anotadores mencionan el nombre Surge, por lo que es probable que muchos trabajadores ni siquiera sepan para quién están trabajando. El pago arranca en US$ 20 por hora, y puede superar los US$ 40 por hora en tareas más especializadas. Aunque no suene elevado para quienes tienen el mejor perfil, Chen insiste: "Si sos un buen trabajador, sos muy inteligente y tenés muchos conocimientos, queremos que esta sea una plataforma donde puedas trabajar a tiempo completo".
En ocasiones poco frecuentes, Surge suma anotadores a su plantilla. Es lo que ocurrió con Juliet Stanton, exprofesora de lingüística en la Universidad de Nueva York y doctora del MIT. Comenzó a trabajar con Surge en abril de 2024, según dice, "para ganar algo de dinero extra". Hoy es empleada a tiempo completo. La empresa busca personas con "capacidad de pensamiento analítico y creativo", afirma Stanton, y agrega que Chen quiere anotadores que ayuden a la inteligencia artificial a capturar matices culturales y sociales en distintos idiomas.
Un ejemplo: el lenguaje que se usa para hablar con un amigo no es el mismo que se usa con un jefe. En algunos idiomas, incluso hay palabras diferentes para contextos románticos y no románticos. Todo eso es parte del conocimiento que los anotadores humanos pueden enseñarle a la IA.
Pero tener un ejército de trabajadores por hora —muchos de los cuales viven de esta tarea, aunque no reciben beneficios laborales— también abre la puerta a posibles demandas. Tanto Surge como Scale enfrentan actualmente acciones colectivas en California. Los demandantes acusan a las empresas de haber clasificado de manera incorrecta a trabajadores de tiempo completo como contratistas independientes, para evitar pagar beneficios como vacaciones y cobertura médica.
"La decisión deliberada de Surge AI de explotar a sus trabajadores para obtener ganancias forma parte de una tendencia más amplia que vamos a seguir viendo mientras las grandes tecnológicas corren por dominar el sector de la IA, a menos que las hagamos rendir cuentas", dijo Glenn Danas, socio del estudio Clarkson Law Firm, con sede en Los Ángeles, en un comunicado enviado a Forbes. "En el fondo, lo que hace Surge AI es robo de salario a gran escala", precisó. La respuesta de Chen fue tajante: "Creemos que la demanda no tiene fundamento". Tanto él como Joe Osborne, vocero de Scale, aseguran que van a defender sus empresas con firmeza. Ambos casos siguen abiertos.
*Con información de Forbes US.