Laboratorios de IA compran datos de startups fallecidas para entrenar sus modelos

Cuando Keelan Miskell comenzó a liquidar su startup de criptomonedas a principios de este año, no pensaba que sus datos valieran mucho: los usuarios eran anónimos y la empresa apenas tenía unos años de vida. Sin embargo, pronto descubrió que sus archivos digitales podían convertirse en dinero real. Ha obtenido aproximadamente 25.000 dólares por su base de código y aún espera una cantidad pendiente, probablemente cercana a los 40.000 dólares, por el resto de los datos. Su caso no es aislado. Cada vez más laboratorios de inteligencia artificial están comprando datos de startups que han quebrado para entrenar sus modelos, y esta tendencia está reconfigurando el mercado de datos.

Este fenómeno, reportado por MIT Technology Review, revela una oportunidad inesperada para emprendedores y empresas que poseen archivos digitales en desuso. Lo que antes se consideraba basura digital —bases de datos de usuarios, registros de transacciones, código propietario, logs de interacciones— ahora se ha convertido en un activo estratégico para los gigantes de la IA, que necesitan cantidades ingentes de información para mejorar sus algoritmos.

Por qué los datos de startups muertas son un tesoro oculto

Los datos son el nuevo petróleo, pero no todo el petróleo es fácil de extraer. Las startups que cierran a menudo dejan atrás una gran cantidad de información valiosa que, en manos equivocadas, podría ser un dolor de cabeza legal, pero en las manos correctas, un filón. Los laboratorios de IA, como OpenAI, Anthropic o Google DeepMind, están hambrientos de datos diversos y reales que no encuentren fácilmente en conjuntos públicos. Las startups fallecidas ofrecen exactamente eso: datos de comportamiento humano, preferencias de usuario, patrones de consumo y conversaciones reales, todo ello generado orgánicamente durante el ciclo de vida de la empresa.

El ejemplo de Miskell es ilustrativo. Su startup cripto tenía usuarios anónimos, pero las transacciones en cadena, las interacciones con los contratos inteligentes y los patrones de uso de su plataforma son un tesoro para enseñar a un modelo cómo funciona el comportamiento financiero descentralizado. En lugar de descartar esos datos, los vendió a un laboratorio de IA que los está utilizando para entrenar modelos financieros. Esto no solo le permitió recuperar parte de la inversión, sino que le abrió los ojos a un mercado en auge.

El valor de los datos para el entrenamiento de modelos

Los modelos de lenguaje de gran escala (LLM) necesitan cantidades masivas de texto, imágenes, audio y datos estructurados. Las fuentes públicas como Wikipedia, libros o sitios web ya se han explotado casi por completo. Por eso, los laboratorios buscan fuentes alternativas y privadas que les den una ventaja competitiva. Los datos de startups muertas son atractivos porque suelen ser únicos, no están disponibles en ningún otro lugar y representan casos de uso muy específicos. Por ejemplo, una startup de comercio electrónico que cerró en 2022 podría haber registrado millones de interacciones de compra, búsquedas y clics que son oro puro para entrenar un modelo de recomendación.

Además, estos datos pueden ser etiquetados o semiestructurados, lo que reduce el coste de preprocesamiento. Los laboratorios de IA están dispuestos a pagar sumas considerables por estos activos, especialmente si incluyen metadatos, anotaciones o incluso código fuente que pueda ayudar a entender cómo se construyó la plataforma. En el caso de Miskell, su base de código no solo es útil para entrenar modelos de programación, sino también para enseñar a los algoritmos cómo se estructura una aplicación descentralizada.

Esta tendencia no es nueva. Ya en 2023, se informó de que algunos laboratorios compraron datos de empresas de redes sociales quebradas y de proyectos de blockchain abandonados. Lo que está cambiando es la escala y la profesionalización del mercado. Ahora hay intermediarios que conectan a las empresas en liquidación con compradores de datos, y algunos bufetes de abogados ya asesoran sobre cómo vender estos activos sin violar las leyes de protección de datos.

Implicaciones para emprendedores y empresas

Si tienes una startup que estás liquidando, o si conoces alguna que esté en proceso de cierre, esta es una fuente de ingresos que no debes ignorar. Pero no solo se aplica a startups. Muchas empresas medianas y pequeñas tienen archivos históricos, bases de datos de clientes o registros de operaciones que consideran caducos y que podrían monetizarse. El valor depende de la calidad, unicidad y potencial de los datos para ser utilizados en entrenamiento de IA.

Desde una perspectiva estratégica, las empresas que están en pleno funcionamiento también deberían considerar cómo diseñar sus arquitecturas de datos con esta posible reventa futura en mente. No se trata de guardar datos por guardar, sino de estructurarlos de manera que sean fácilmente convertibles en un activo. Esto significa adoptar buenas prácticas de gobernanza de datos, mantener metadatos claros y asegurarse de que los términos de uso con los usuarios permitan una transferencia legal del conjunto de datos. Para los emprendedores, esto es un recordatorio de que el valor de su empresa no solo reside en su producto o en su cuota de mercado, sino también en la información que han acumulado.

En nuestro blog ya hemos hablado de cómo las empresas pueden generar valor con sus datos, y esta nueva tendencia añade una capa adicional: la percibida como última salida de una startup puede convertirse en una segunda oportunidad económica. Si estás en una situación similar, vale la pena contactar con expertos en valoración de datos antes de cerrar la puerta definitivamente.

Riesgos y consideraciones éticas

No todo es tan sencillo. Comprar y vender datos de startups fallecidas plantea serios desafíos legales y éticos. En primer lugar, la protección de datos personales. Muchas startups tienen usuarios cuyos datos fueron recogidos bajo una política de privacidad específica. Vender esos datos sin el consentimiento explícito de los usuarios podría violar el GDPR en Europa, la CCPA en California, entre otras normativas. Los laboratorios de IA que compran estos datos suelen exigir garantías de que los datos fueron obtenidos legalmente, pero el riesgo de que el vendedor no haya cumplido con sus obligaciones sigue siendo una espada de Damocles.

Además, está la cuestión del sesgo. Los datos de una startup que fracasó podrían contener patrones muy específicos de una población limitada, lo que podría generar modelos sesgados si no se toman las precauciones adecuadas. Los laboratorios de IA deben ser extremadamente cuidadosos al limpiar y preprocesar estos datos para no perpetuar estereotipos o discriminaciones.

Otro aspecto ético es la transparencia: ¿los usuarios originales de la startup saben que sus datos están siendo utilizados para entrenar IA? ¿Tienen derecho a saberlo o a oponerse? En muchos casos, la respuesta es no, lo que genera una sensación de traición y desconfianza hacia la industria de la IA. Por eso, es importante que tanto compradores como vendedores trabajen dentro de un marco ético y legal claro. Si tu empresa maneja datos de usuarios y contemplas una posible venta futura, consulta a un abogado especializado y documenta todas las transferencias.

En aiDatix ofrecemos soluciones de IA a medida que tienen en cuenta la privacidad y la ética desde el diseño, y podemos ayudarte a evaluar si tus datos son aptos para venderse o reutilizarse sin problemas. Además, si necesitas asesoramiento sobre cómo monetizar tus activos digitales sin caer en zonas grises, nuestro equipo está a tu disposición a través de nuestra página de contacto.

Tendencias futuras: un mercado en consolidación

Lo que vemos hoy es solo el principio. A medida que los laboratorios de IA agotan las fuentes tradicionales de datos, la demanda de datos privados y singulares no hará más que crecer. Esto podría dar lugar a la aparición de mercados organizados de datos, similares a las bolsas de valores, donde se compren y vendan conjuntos de datos con garantías legales. De hecho, algunas empresas emergentes ya están construyendo infraestructuras para este propósito, creando un ecosistema alrededor de la„economía de los datos" que promete ser una de las áreas más lucrativas de la próxima década.

Para los emprendedores, esto implica que la creación de valor no termina con el cierre de la empresa; el legado digital puede seguir generando capital. Pero también implica que, desde el inicio, deben pensar en cómo estructurar sus datos para que sean atractivos y vendibles en el futuro. Esto incluye asegurarse de que las bases de datos están limpias, documentadas y acompañadas de licencias claras que permitan su reutilización.

Además, es probable que veamos una mayor regulación gubernamental. Los gobiernos están cada vez más preocupados por la venta no regulada de datos, especialmente cuando involucra a ciudadanos. Puede que pronto surjan requisitos adicionales para la transferencia de datos, como la realización de auditorías de impacto de privacidad o la anonimización obligatoria antes de la venta. Las empresas deben estar preparadas para adaptarse a este marco normativo.

Conclusión: conviértete en un vendedor inteligente

La historia de Keelan Miskell es una lección para todos los empresarios: los datos que crees que son inútiles pueden tener un valor enorme en el mercado de la IA. No subestimes el potencial de tus archivos digitales, especialmente si estás cerca de cerrar una empresa. Tómate el tiempo de inventariar qué datos tienes, evalúa su calidad y unicidad, y busca asesoramiento para obtener el mejor precio por ellos.

Pero, al mismo tiempo, actúa con responsabilidad. Asegúrate de cumplir con todas las leyes aplicables y de mantener la confianza de tus usuarios en el centro de cualquier decisión. La IA tiene el poder de transformar la sociedad, pero solo si se construye sobre bases éticas y sostenibles.

En aiDatix creemos en el poder de la inteligencia artificial para impulsar la innovación, pero también en la necesidad de hacerlo de manera justa. Si estás pensando en cómo aprovechar tus datos o en cómo crear soluciones de IA para tu negocio, no dudes en explorar lo que ofrecemos en nuestro blog. Estamos aquí para ayudarte a navegar en este emocionante y complejo mundo.

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