Exalumno de Google, Facebook y Twitter, Edwin Chen construyó su empresa de etiquetado de datos, Surge, en el trasfondo de la revolución de la inteligencia artificial. Ahora, el miembro más joven de la lista Forbes 400 está listo para salir de las sombras y hacer que su voz se escuche.
Después de una mañana revisando un conjunto de datos, leyendo artículos de investigación y probando modelos de IA de última generación en su apartamento en Manhattan, Edwin Chen da un corto paseo hasta la elegante cafetería de tres pisos Starbucks Reserve Roastery en la Novena Avenida.
Vestido con una camiseta azul marino de Vuori y un bolso de lona con un tigre colgado de un hombro, Chen baja al piso inferior y se acomoda en una mesa en un rincón oscuro. Sorbiendo un pequeño té verde “porque pedir café aquí toma demasiado tiempo”, el fundador y CEO de Surge AI, una firma de etiquetado de datos y entrenamiento de IA, inicia una charla continua de dos horas sobre todo, desde la cultura de Silicon Valley (que detesta), pasando por sus rivales (“todos son talleres de personal”), hasta cómo los humanos podrían comunicarse con extraterrestres si vinieran a la Tierra. “No hablan inglés. Entonces, ¿cómo te comunicarías con ellos? ¿Cómo descifrarías su lenguaje? Espero que haya alguna forma matemática de hacerlo”.
Este dilema también se explora en su cuento favorito, un relato de 1998 del autor de ciencia ficción Ted Chiang. Story of Your Life se convirtió en la base de la película Arrival, en la que una lingüista intenta comunicarse con extraterrestres identificando patrones en su habla y escritura. También fue parte de la inspiración de Chen para iniciar Surge en 2020, comenta, agregando que quiere que su empresa de etiquetado de datos codifique la “riqueza de la humanidad”. Para él, eso significa lograr que los humanos más inteligentes (incluidos profesores de Stanford, Princeton y Harvard) entrenen la IA, traduciendo su conocimiento especializado a los 1 y 0 que sustentan los grandes modelos de lenguaje.
Además de estos cerebros de la Ivy League, Chen emplea a más de un millón de trabajadores independientes de más de 50 países alrededor del mundo, quienes ayudan a formular preguntas que podrían confundir a la IA, evaluando las respuestas de los modelos y escribiendo criterios que permitan a la IA generar una respuesta perfecta. “Realmente creo que lo que estamos haciendo es tan crítico para todos los modelos de IA que, sin nosotros, la AGI [inteligencia artificial general, jerga tecnológica para cuando la IA iguale o supere las capacidades humanas] simplemente no ocurrirá”, dice Chen. “Y quiero que ocurra”.
Largo, brillante y excéntrico, Chen es quizás el emprendedor tecnológico más exitoso del que nunca has oído hablar. Esto se debe a que hasta hace muy poco él quería que fuera así, a pesar de ser muy conocido en la comunidad de IA. El científico de datos que trabajó en Twitter, Google y Facebook evitó el capital de riesgo tradicional y dejó el entorno cerrado de Silicon Valley hace siete años, optando por financiar Surge él mismo, comenzando con “un par de millones” de ahorros de su década en las grandes tecnológicas. “Una de las razones por las que autofinanciamos es que siempre he odiado el juego de estatus de Silicon Valley”, dice Chen, quien describe la típica startup respaldada por capital de riesgo como un “esquema para hacerse rico rápido”. También detesta la idea de recaudar tanto dinero y luego tener que gastarlo. En su opinión, eso conduce a una contratación masiva innecesaria. Señala que Surge tiene apenas 250 empleados, incluyendo tiempo completo, medio tiempo y consultores. En contraste, Scale AI, su gran rival, tiene cuatro veces más personal con menos ingresos.
Surge, que ayuda a las empresas tecnológicas a obtener los datos de alta calidad que necesitan para mejorar sus modelos de IA, generó 1.200 millones de dólares en ingresos en 2024, a menos de cinco años de su fundación, con clientes que incluyen Google, Meta, Microsoft y los laboratorios de IA Anthropic y Mistral. (Ayudó a entrenar Google Gemini y Anthropic Claude). Ha sido rentable casi desde el primer día, según Chen. Basado en esos números, la compañía tiene un valor estimado de 24.000 millones de dólares. Surge está en conversaciones para recaudar 1.000 millones en una valoración de 30.000 millones, aunque la ronda aún no se ha cerrado.
La decisión de Chen de financiar Surge él mismo ha dado grandes frutos: su participación aproximada del 75 % vale unos 18.000 millones de dólares, suficiente para convertirlo en el recién llegado más rico en la lista Forbes 400 de este año. Con 37 años, también es el miembro más joven.
Chen es igual de propenso a pedir en una entrevista que alguien hable sobre David Foster Wallace o lingüística que a pedirle que codifique o resuelva problemas en una pizarra. “Valoramos la creatividad”, dice.
Surge afirma que su enfoque no es como las formas antiguas de etiquetado de datos, en las que personas —a menudo de países menos desarrollados del Sur Global— reciben centavos por hora para sentarse frente a computadoras e identificar la diferencia entre un gato y un perro. En cambio, los anotadores de datos de Chen, que incluyen profesionales y profesores, siguen un conjunto de instrucciones para interactuar con chatbots en línea. Se les puede pedir que intenten inducir al chatbot a dar una respuesta incorrecta o tóxica, y luego escriben una mejor respuesta. O pueden ser solicitados para comparar distintas respuestas de IA a la misma pregunta y explicar por qué una es mejor.
Por ingresos, Surge es actualmente la más grande del sector, pero competidores como Scale AI (de la que Meta compró el 49 % por 14.000 millones en junio), Turing, Mercor e Invisible AI se mueven rápido. Según estima la firma de investigación tecnológica International Data Corporation, las empresas gastaron 104.000 millones de dólares en infraestructura de IA en 2024, y van camino a gastar más este año. “Los datos son una parte importante de esa infraestructura, al igual que la capacidad de cómputo y la energía”, dice Jonathan Siddharth, CEO de Turing, con sede en Palo Alto, California. “Creo que tiene sentido que una empresa gaste entre 10 % y 20 % de su inversión en computación en datos”.
Todos quieren un pedazo del pastel: en mayo, Jeff Bezos lideró una inversión de 72 millones de dólares en la empresa holandesa de etiquetado de datos Toloka. El gigante de transporte Uber comenzó a etiquetar sus propios datos en 2024. Jugadores tradicionales como Appen, con sede en Australia, que cada vez sirve más a fabricantes de modelos chinos, también están cambiando su marca para enfocarse en la IA generativa.
Todo este tiempo, discretamente en segundo plano, Chen ha estado construyendo su empresa y su reputación. “Creo que [Surge] simplemente no quiere revelar nada de lo que hacen”, dice un investigador actual de Meta. Pero a medida que la industria evoluciona, Chen ya no se conforma con quedarse detrás de escena. Tiene serias preocupaciones de que los modelos de IA actuales estén optimizados para las cosas incorrectas, llevando a los usuarios a un “agujero de conejo ilusorio”, similar a cómo los algoritmos de YouTube y Twitter estaban optimizados principalmente para clickbait cuando él trabajaba allí. Quiere que Surge ayude a “guiar la industria de la IA”, lo que significa posicionarse más como un líder de pensamiento.
Ya era hora, dice el investigador de Meta. “Surge es realmente buena, y la gente lo sabe. Le estaba preguntando [a Chen]: ‘¿Por qué crees que no eres tan famoso?’”
Por Phoebe Liu
Fuente: Forbes