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Introducción: El cambio de paradigma laboral impulsado por la IA
La inteligencia artificial (IA) ya no es una promesa del futuro: está remodelando el presente, especialmente el mundo laboral. Con innovaciones que automatizan procesos, optimizan contrataciones y redefinen competencias, la IA está alterando profundamente cómo trabajamos, quién trabaja y desde dónde se trabaja. En este contexto, la historia de Mercor —una startup que ha revolucionado los métodos de contratación usando IA— se presenta como un modelo de lo que está por venir.
La presentación de Brendan Foody en TechCrunch Disrupt 2025 no solo marcó un hito por su juventud y éxito empresarial, sino también por su visión transformadora del empleo en la era de la inteligencia artificial. A través de la plataforma Mercor, Foody ha demostrado cómo la IA puede conectar a empresas con talento técnico remoto de forma eficaz y escalable. Este artículo explora a fondo este fenómeno y sus implicaciones para profesionales, empresas y emprendedores.
El fenómeno Mercor y su crecimiento exponencial
Mercor logró un crecimiento extraordinario, pasando de 1 millón a 500 millones de dólares en ingresos en solo 17 meses. Este récord no solo resalta la visión de su fundador, sino también la demanda creciente de soluciones de contratación basadas en inteligencia artificial. La empresa se ha posicionado como un socio estratégico para seis de las siete empresas tecnológicas más valiosas del mundo y para los cinco principales laboratorios de IA, lo que resalta su relevancia e influencia en el ecosistema tecnológico global.
Este éxito no fue fortuito. Mercor se especializa en conectar empresas con talento técnico altamente calificado, particularmente en áreas críticas como la evaluación de modelos y la generación de datos de entrenamiento. Esta especialización ha resultado vital en un momento en que la calidad de los modelos de IA depende directamente de la precisión de sus evaluaciones.
La evaluación de IA: el nuevo cuello de botella
Uno de los puntos más reveladores de la presentación de Foody fue su diagnóstico sobre el principal obstáculo actual en el desarrollo de la IA: las evaluaciones. Estas pruebas son fundamentales para asegurar que los modelos funcionen correctamente y mejoren con el tiempo. Sin evaluaciones sólidas, las iteraciones de modelos se vuelven ineficaces y costosas.
Mercor se ha posicionado como una solución clave en este reto, al proporcionar acceso rápido a profesionales capacitados para diseñar y ejecutar estas evaluaciones. En un entorno donde las empresas tecnológicas compiten por desarrollar los modelos más eficaces, contar con evaluadores expertos se convierte en una ventaja competitiva estratégica.
Contratación distribuida: una nueva arquitectura laboral
El modelo de contratación distribuida propuesto por Mercor rompe con la lógica tradicional de empleo. En lugar de oficinas físicas y procesos largos de selección, este enfoque conecta a profesionales con empresas de forma remota, ágil y precisa. La IA identifica las habilidades necesarias y vincula a quienes las poseen con quienes las demandan.
Este enfoque ha demostrado ser altamente eficiente, permitiendo a las compañías acelerar sus tiempos de contratación mientras acceden a talento global. Para los trabajadores, significa oportunidades que trascienden fronteras y horarios, posicionando la competencia técnica por encima de la ubicación geográfica.
La explosión de la demanda por habilidades técnicas
Los cambios impulsados por la IA han generado una demanda explosiva por habilidades técnicas específicas, especialmente en evaluación de modelos, ingeniería de datos y seguridad de sistemas inteligentes. Profesionales capaces de crear datasets de entrenamiento o evaluar el rendimiento de un modelo son hoy más valiosos que nunca.
En este escenario, las habilidades que complementan a la IA —en lugar de competir con ella— son las más demandadas. Por ejemplo, los trabajos centrados en curación de datos, validación de resultados o implementación ética de sistemas inteligentes están en auge.
El auge de los trabajos con demanda elástica
Un concepto clave introducido por Foody es el de los trabajos con «demanda elástica»: aquellos que se expanden a medida que la tecnología mejora. A diferencia de empleos que desaparecen con la automatización, estos roles se vuelven más necesarios conforme aumentan las capacidades de la IA.
Por ejemplo, a medida que los modelos generativos se vuelven más complejos, aumenta la necesidad de expertos que diseñen mejores evaluaciones, calibraciones y criterios de calidad. Este tipo de empleos no solo resisten la automatización, sino que se benefician de ella.
El impacto para las empresas contratantes
Para las empresas, la adopción de IA en procesos de contratación no solo reduce costos y tiempos, sino que también mejora la calidad de las contrataciones. Al evaluar habilidades de manera objetiva y automatizada, se eliminan sesgos humanos y se mejora la retención de talento.
Además, las empresas que integran IA en sus procesos de talento acceden más rápidamente a profesionales calificados y pueden escalar sus operaciones con mayor agilidad. Aquellas que no adopten estas herramientas corren el riesgo de quedar rezagadas ante competidores más dinámicos.
Oportunidades para emprendedores tecnológicos
El mercado de servicios especializados en IA está abierto para emprendedores que deseen crear plataformas, herramientas o servicios que faciliten la interacción entre humanos y sistemas inteligentes. Desde evaluaciones hasta generación de datos sintéticos, las oportunidades son amplias y con alto potencial de escalabilidad.
Modelos de negocio como el de Mercor —basados en conectar oferta y demanda usando algoritmos inteligentes— demuestran que es posible construir empresas rentables y de impacto global en tiempos récord.
Desmitificando la Inteligencia General Artificial (AGI)
Contrario a las narrativas alarmistas, Foody sostiene que la AGI (Inteligencia General Artificial) y la superinteligencia aún están lejos de materializarse. Pese a estar en contacto directo con los laboratorios de IA más avanzados del mundo, su análisis indica que aún tenemos tiempo para adaptarnos a los cambios actuales sin temor a una disrupción total inmediata.
Esta perspectiva aporta tranquilidad al debate y permite enfocar los esfuerzos en temas más urgentes: la implementación ética, la gobernanza y la inclusión en el acceso al empleo generado por la IA.
Estudios de caso de transformación laboral
Un ejemplo concreto del impacto de Mercor es el caso de una empresa de tecnología que redujo su proceso de contratación de seis semanas a apenas cinco días gracias a evaluaciones automatizadas. Además, el 90% de los candidatos seleccionados a través de Mercor permanecieron en sus puestos más de un año, duplicando el promedio de retención del sector.
Otro caso revelador es el de una startup de biotecnología que, al usar IA para evaluar competencias técnicas, logró contratar a personal en tres continentes distintos sin necesidad de entrevistas presenciales. Estos ejemplos ilustran cómo la IA no solo transforma el qué, sino también el cómo del trabajo.
Retos éticos y de inclusión en la contratación con IA
Si bien la IA agiliza procesos, también plantea desafíos éticos importantes. ¿Cómo garantizar que los algoritmos no reproduzcan sesgos? ¿Qué pasa con quienes no tienen acceso a educación técnica? Estas preguntas deben abordarse con urgencia para evitar una brecha aún mayor en el acceso al empleo.
Mercor y otras plataformas están comenzando a implementar mecanismos de transparencia y auditoría algorítmica para mitigar estos riesgos. Sin embargo, la solución a largo plazo requiere una combinación de regulación, formación y compromiso ético por parte de las empresas.
Conclusión: Hacia un nuevo contrato social laboral
La revolución impulsada por la inteligencia artificial no es un fenómeno aislado, sino un nuevo contrato social en formación. Uno donde las habilidades, la adaptabilidad y la colaboración con sistemas inteligentes serán las principales monedas de intercambio. El caso de Mercor y la visión de Brendan Foody anticipan un futuro donde el trabajo será más distribuido, técnico y global.
Ahora más que nunca, empresas, trabajadores y gobiernos deben prepararse para esta transición. Invertir en educación técnica, promover marcos éticos y fomentar la innovación responsable serán claves para que la IA no solo transforme el trabajo, sino que lo mejore para todos.
