Las startups que cierran venden sus datos a laboratorios de IA

Cuando Keelan Miskell empezó a cerrar su startup de criptomonedas este año, no creía que sus datos valieran mucho: los usuarios eran anónimos y la empresa tenía apenas unos años. Pero terminó convirtiendo los archivos digitales de la firma en dinero real. Ganó alrededor de USD 25.000 por su base de código y una suma aún pendiente (cerca de USD 15.000) por los datos de trabajo en Google, Notion, Figma y Slack. "Al menos todo lo que estuvimos haciendo durante dos años y medio vale algo para alguien en algún lugar", dice.

La venta la intermedió SimpleClosure, parte de un sector en crecimiento: negocios que atienden a startups moribundas. Estimaciones de Carta y AngelList muestran que las disoluciones aumentaron entre 26% y 56% anual en los últimos años, y surgió un ecosistema de fin de vida que incluye coaches, "doulas de la muerte" y firmas que ayudan con los problemas legales, impositivos y operativos de quebrar. Ahora los enterradores tecnológicos venden los restos de datos a laboratorios de IA.

Un mercado que crece

SimpleClosure sumó la venta de datos a sus servicios en abril. Su plataforma Asset Hub ayuda a los fundadores a vender su código y datos de trabajo: correos, chats, documentos. Los compradores incluyen laboratorios de IA, proveedores que construyen espacios de trabajo simulados para entrenamiento y empresas tecnológicas maduras que desarrollan sus propios modelos. Asset Hub gestionó más de 150 operaciones y espera devolver más de USD 10 millones a startups para fines de 2026. El CEO Dori Yona vio cómo estas transacciones, antes raras y "algo tabú", se volvieron rutinarias: el 47% de los acuerdos de SimpleClosure ya incluyen venta de código o datos.

Su rival Sunset también tiene un negocio de reventa de datos en rápido crecimiento. Su fundador y CEO, Brendan Mahony, dice que Sunset valora los activos de un cliente moribundo según la cantidad de empleados, los años en operación, el volumen de datos y cómo el equipo usaba sus herramientas. "Estos datos de escape operativo son como las virutas de madera que todos pensaban que no valían nada, pero en realidad valen muchísimo", compara.

La demanda de datos de empresas desaparecidas surgió de golpe el año pasado, cuando los laboratorios de entrenamiento de IA alcanzaron los límites de los conjuntos de datos públicos y sintéticos. Surge AI, por ejemplo, compra datos para construir "gimnasios de aprendizaje por refuerzo" donde los agentes de IA de sus clientes practican tareas, como depurar una arquitectura informática compleja o redactar escritos de apelación. Nick Heiner, que dirige ese trabajo en la empresa, busca archivos que reflejen una variedad de situaciones, desde desacuerdos hasta decisiones difíciles. Explica que el historial de Slack de una empresa, si captura conversaciones con variedad y profundidad, puede valer más que el Slack, el correo y los calendarios de otra combinados.

Los archivos reales evitan errores comunes de los mundos sintéticos, como referencias a fechas que no existen, pero no está claro cuánto mejoran el rendimiento. Ninguna empresa publicó aún pruebas que comparen resultados de entrenamiento con datos reales frente a las alternativas. Los precios reflejan esa incertidumbre: los compradores cotizan cifras muy dispares, dice Heiner, porque las valuaciones se basan en "tesis de investigación" que estiman cuántas tareas útiles salen de, por ejemplo, 100.000 líneas de código.

Eso no impidió operaciones más grandes. En agosto pasado, en el marco de la bancarrota de Spirit Airlines, Google superó a la empresa de datos de IA Mercor y compró décadas de datos de la aerolínea, incluidos 100 millones de correos, 500 millones de mensajes de Teams y 176.000 registros de empleados. El precio: USD 10 millones. Bloomberg informó en septiembre que la unidad de IA de SpaceX evalúa comprar datos de startups en dificultades.

Dudas legales y quién gana

Legalmente, todo esto puede ser delicado. El sindicato de azafatas de Spirit se opuso a la venta por motivos de privacidad, y Greg Ewing, abogado que asesora a startups de IA, calificó esos datos como "legalmente radiactivos". Los proveedores emplean científicos de datos para limpiar información personal identificable y excluir registros de recursos humanos, y los compradores dicen que también lo hacen. Pero Ewing señala detalles privados que acechan en correos y calendarios: citas médicas, arreglos para buscar a los chicos en la escuela, planes de salidas. Describe un "lejano oeste del entrenamiento de IA" que recién empieza a dar paso a acuerdos de licencia formales y usos verificados.

También está la pregunta de quién se beneficia con estas ganancias. Lo recaudado suele ir a acreedores senior e inversores, no a los empleados. Para Ifeoma Ajunwa, profesora de derecho de la Universidad de Emory y autora de The Quantified Worker, esto representa una forma de "capital capturado". El precedente legal permite la vigilancia para ayudar a los trabajadores a hacer su tarea, pero una vez que la empresa cierra, esa justificación desaparece. "Los empleadores deberían tener consentimiento expreso antes de vender los datos de los trabajadores", dice Ajunwa, aunque agrega que no hay ley federal que prohíba esas ventas.

Muchos ven este nuevo mercado como una oportunidad para que los negocios en problemas recuperen algo de valor, pero estas ventas de cierre también tienen límites. Los fundadores tienen poca o ninguna visibilidad sobre quién compra los datos y qué piensa hacer con ellos. Además, hay pocas garantías de que reciban una oferta justa. Es probable que los precios de los datos se estabilicen el año próximo, salvo que primero explote una burbuja de la IA.