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Musk, Zuckerberg, Bezos o Altman son la imagen de la revolución de la IA, pero buena parte de las decisiones que determinarán cómo será esta nueva era se toman en la sombra por un reducido grupo de ingenieros.
Cuando Mark Zuckerberg creó Facebook en una residencia de Harvard en 2004, escribió personalmente buena parte del código de aquella primera red social. Veintidós años después, el consejero delegado de Meta es la imagen del nuevo modelo de IA de la compañía, pero esta vez él no lo ha diseñado, ni lo ha entrenado ni es el responsable de mejorar su capacidad de razonamiento.
Zuckerberg ya no escribe código. Decide otras cosas. Cuánto dinero está dispuesto a gastar, qué recursos pone a disposición de sus investigadores, a quién contrata, qué productos quiere construir y hasta qué punto está dispuesto a arriesgar el futuro de Meta en conseguirlo.
La carrera de la inteligencia artificial se libra en los laboratorios, de forma paralela y a la sombra de la mediática competición que libran los CEO para captar inversores y clientes. Sus protagonistas públicos son ejecutivos y multimillonarios como Zuckerberg, Elon Musk o Jeff Bezos; visionarios como Sam Altman; o figuras como Jensen Huang, fundador de Nvidia, que controla una parte esencial de la infraestructura tecnológica.
Sin embargo, no son ellos quienes llevan a la práctica y aterrizan su visión de una nueva era dominada por la IA. Ese papel está reservado a unos pocos ingenieros y científicos que lideran los equipos que están revolucionando el mundo de la tecnología tal y como lo conocíamos hasta ahora.
Esa división entre quienes financian la carrera y quienes la hacen posible técnicamente nunca había sido tan importante. No existen precedentes para el volumen de inversión que se está movilizando. Solo entre Amazon, Alphabet, Meta y Microsoft suman un presupuesto cercano a los 700.000 millones de dólares este año.
Un ejemplo muy ilustrativo es la ofensiva lanzada por Zuckerberg después de los problemas sufridos por Meta con su modelo Llama 4. Temeroso de ir rezagado en la carrera de la IA, el fundador de Facebook invirtió 14.300 millones de dólares en hacerse con el control de Scale AI y puso a su fundador, Alexandr Wang, a dirigir su nueva división de superinteligencia.
También fichó a Shengjia Zhao, antiguo investigador de OpenAI y uno de los creadores de ChatGPT. La guerra por el talento para liderar los laboratorios de los gigantes tecnológicos llevó a Sam Altman, CEO de OpenAI, a quejarse el año pasado de que Meta estaba tentando a sus estrellas con primas de hasta 100 millones de dólares para quien estuviera dispuesto a cambiar de compañía.
Genios en el laboratorio
Los analistas insisten en que un modelo puntero ya no surge de una brillante línea de código escrita por un genio solitario, sino de un conjunto de ellos. Los sistemas actuales requieren enormes equipos de investigadores, ingenieros de machine learning, especialistas en infraestructura, datos, evaluación y seguridad.
Sin embargo, dentro de esos equipos existe un reducido número de personas que deciden cuestiones que pueden cambiar la trayectoria no sólo de una tecnología, sino del conjunto de una compañía según lo revolucionario que sea el resultado de su trabajo. Encarnan el poder técnico de la organización.
Deciden qué arquitectura utilizar, cómo escalarla, qué datos introducir, cómo realizar el post-training, qué técnicas de aprendizaje por refuerzo aplicar, cómo aumentar el razonamiento, cuándo abandonar una aproximación que no funciona o dónde emplear miles de millones de dólares de capacidad informática. Son decisiones científicas que superan el ámbito económico o empresarial. Ellos son quienes definen los límites de la inteligencia artificial.
¿Qué están haciendo los titanes multimillonarios?
Elegir mal una dirección de investigación puede suponer desperdiciar cientos de millones de dólares y, sobre todo, ceder meses de ventaja frente a los competidores que avanzan a pasos de gigante.
Sam Altman es la cara universal de la IA en su papel como padre de ChatGPT. Ahora, lejos del laboratorio, desempeña un papel decisivo consiguiendo capital, estableciendo alianzas, negociando infraestructura y definiendo la estrategia de la empresa. Sin embargo, el futuro técnico de OpenAI depende de su jefe científico, Jakub Pachocki, y de su director de investigación, Mark Chen.
En el caso de Anthropic, Dario Amodei ejerce como consejero delegado. Nadie pone en duda su conocimiento técnico, pero ahora su papel es más ejecutivo y está centrado en el debut bursátil de la compañía, mientras que es Jared Kaplan, cofundador y jefe científico, quien dirige los esfuerzos del grupo en investigación técnica. Cuenta con el apoyo de Tom Brown, jefe de computación y Sam McCandlish, responsable de la arquitectura tecnológica.
Jeff Bezos apuesta por Project Prometheus, una compañía de inteligencia artificial destinada a aplicar IA a ingeniería y fabricación. El proyecto arrancó con miles de millones de dólares de financiación y comenzó a contratar científicos procedentes de OpenAI, Google DeepMind y Meta. Para agosto de 2026 ya había cerrado una ronda de financiación de 12.000 millones de dólares.
El hombre más rico del mundo, Elon Musk, también tiene su propia empresa de IA, aunque integrada dentro del universo de SpaceX, el conglomerado aeroespacial en el que también está X (antes Twitter) y que ha protagonizado este año la mayor salida a Bolsa de la historia.
Elizabeth Reid | Google Search
Elizabeth Reid dirige una de las transformaciones más delicadas de la historia de Google: convertir el buscador tradicional en un producto construido alrededor de la IA generativa y, cada vez más, de agentes capaces de realizar acciones autónomas. En mayo de 2026 presentó lo que Google calificó como la mayor renovación del buscador en más de 25 años. El nuevo Search incorpora modelos avanzados de Gemini, respuestas generativas, personalización y funciones de agentes.
Reid no construye Gemini, pero decide cómo llega la IA de Google a una audiencia de miles de millones de personas. Su equipo está redefiniendo la puerta de entrada a Internet: cuándo responde directamente una IA, cuándo muestra enlaces, cuándo utiliza información personal y cuándo un agente puede pasar de encontrar algo a actuar por el usuario.
Michael Intrator | CoreWeave
Michael Intrator dirige una compañía prácticamente desconocida para el consumidor final, pero su papel es clave para los mayores laboratorios de IA. CoreWeave construye una nube específicamente optimizada para cargas de inteligencia artificial.
La compañía asegura que su infraestructura da servicio a nueve de los diez principales proveedores de modelos fundacionales; entre sus clientes figuran nombres como OpenAI, Microsoft, Meta, Mistral e IBM. CoreWeave facturó 5.100 millones de dólares en 2025 y cerró aquel año con una cartera de ingresos contratados de 66.800 millones.
Intrator dedicó gran parte de su carrera a gestionar un fondo especializado en gas natural antes de dar el salto a la IA y pasar a ser una de las figuras más importantes en el gran cuello de botella de la inteligencia artificial: la infraestructura que determina la capacidad informática disponible para su desarrollo. De nada sirve el chip más avanzado del planeta si no hay equipo que lo soporte.
Matt Garman | Amazon Web Services
Matt Garman se incorporó a Amazon en 2006. Participó en el lanzamiento de los primeros servicios de AWS, la filial de servicios en la nube del gigante de la distribución online.
Hoy dirige la infraestructura con la que Amazon pretende disputar a Nvidia y al resto de las grandes nubes una parte central de la economía de la IA.
AWS desarrolla sus propios chips Trainium, opera Bedrock y construye la infraestructura utilizada por grandes laboratorios. Anthropic y OpenAI figuran entre sus mayores clientes. Su estrategia pasar por no limitarse a alquilar servidores, sino controlar toda la cadena de valor, desde el diseño de chips hasta las herramientas y plataformas necesarias para desplegar agentes de IA.
Karine Perset | OCDE
Karine Perset supervisa el Observatorio de Políticas de IA de la OCDE, la red de expertos integrada en la Alianza Global de IA y el Foro en Tecnologías Emergentes, en las que participan cerca de medio centenar de países para coordinar los avances en inteligencia artificial desde un punto de vista tanto práctico como regulatorio. Su trabajo consiste en transformar un fenómeno tecnológico extremadamente cambiante en conceptos, métricas, marcos y herramientas que los gobiernos puedan utilizar. Participa además en los grupos de expertos de la OCDE sobre capacidad de cálculo, incidentes, riesgos, privacidad y futuro de la IA.
Daniela Amodei | Anthropic
Dario Amodei concentra gran parte del foco mediático en su calidad de CEO, y su hermana Daniela Amodei supervisa las áreas de investigación, ingeniería, producto, gobierno corporativo y ejecución comercial, además de gestionar el equipo ejecutivo. Es ella quien decide no solo cómo se monetizan los modelos de IA de la compañía (Claude), sino también algo que en las últimas semanas se ha convertido en el centro del debate sobre el futuro de la IA: hasta qué punto las decisiones operativas sobre el desarrollo de nuevos modelos deben estar condicionadas por los paradigmas tradicionales de seguridad y las garantías de autorregulación de la industria.
Valerii Borovyk | First Contact
First Contact es una empresa ucraniana de tecnología de defensa que desarrolla sistemas no tripulados aéreos, terrestres, marítimos y submarinos. La inteligencia artificial se utiliza en software de control autónomo, detección, seguimiento y guiado, además de integrarse con otras tecnologías militares. Valerii Borovyk representa la dimensión física de la IA, es decir, sus aplicaciones en campos como el de la defensa. Ucrania se ha convertido en un laboratorio real de sistemas autónomos, visión artificial y drones, sometidos además a condiciones en donde las comunicaciones y la navegación pueden estar comprometidas, no solo por ataques a infraestructuras, sino también ante posibles hackeos o secuestros de sistemas informáticos.
Arvind Raman | NIST
Arvind Raman está al frente de NIST, uno de los organismos internacionales que construyen la infraestructura invisible de la tecnología, ya que es responsable de fijar mediciones, métodos de evaluación y estándares. Aun así, hay que tener en cuenta que no se trata de un supervisor o regulador estatal, sino que sus estándares son de aplicación voluntaria. Dentro del instituto se encuentra el Center for AI Standards and Innovation (CAISI), que trabaja con empresas en evaluaciones de modelos avanzados, seguridad, metodologías de 'benchmarking' y estándares voluntarios. Este año lanzó además una iniciativa específica para establecer estándares de interoperabilidad y seguridad de agentes de IA.
Josh Parker | Nvidia
Josh Parker se ocupa de una cuestión que hasta hace muy poco parecía periférica, pero que ahora amenaza con convertirse en uno de sus principales cuellos de botella: la energía. Ingeniero y abogado, dirige la estrategia de sostenibilidad de Nvidia y trabaja en eficiencia de chips, huella ambiental y, crecientemente, en cómo integrar los gigantescos centros de datos de IA dentro de las redes eléctricas. En septiembre, Nvidia, Google y Emerald AI lanzaron una alianza para desarrollar centros capaces de modificar dinámicamente su consumo según el estado de la red.
Lila Ibrahim | Google DeepMind
Lila Ibrahim ocupa un cargo creado en 2026 tras ejercer durante casi ocho años como directora de operaciones de DeepMind. Su trabajo consiste, esencialmente, en ir varios pasos por delante del laboratorio y preguntarse qué necesitarán gobiernos, empresas, colegios o ciudadanos cuando las capacidades que están investigándose hoy lleguen a la sociedad. Trabaja con gobiernos, educadores y responsables públicos en alfabetización, preparación institucional, políticas y despliegues de IA. DeepMind está desarrollando, por ejemplo, alianzas nacionales para aplicar sus sistemas a ciencia, educación y servicios públicos. Su papel consiste en tender puentes entre la capacidad técnica y la esfera civil para que la sociedad se adapte a las nuevas herramientas que saldrán de los laboratorios de IA en los próximos años.
Stella Li | BYD
Stella Li es una de las principales responsables de la expansión internacional de BYD y de convertir su tecnología en un producto global. Más allá del posicionamiento de la compañía como fabricante de vehículos eléctricos, su papel es especialmente relevante en el desarrollo de la conducción autónoma. Bajo el liderazgo de Li, cerca de 5.000 ingenieros trabajan contrarreloj para no perder la carrera de la IA en el sector de la automoción a manos de Tesla, capitaneada por Elon Musk.
Daniela Rus | MIT/Liquid AI
En MIT, Daniela Rus dirige uno de los grandes centros mundiales de investigación en IA y robótica, con trabajo en sistemas autónomos, movilidad y máquinas capaces de desenvolverse fuera de entornos controlados. Paralelamente, cofundó Liquid AI junto con otros investigadores para desarrollar modelos fundacionales concebidos para ser más pequeños, eficientes y adaptables, capaces de funcionar localmente en teléfonos, ordenadores, vehículos, robots y otros dispositivos. Se ha especializado en democratizar el acceso a la IA.
Liang Rubo | ByteDance
Fuera de China, Liang Rubo continúa siendo mucho menos conocido que los titanes estadounidenses, pese a dirigir la compañía propietaria de TikTok. Bajo su liderazgo, ByteDance se está convirtiendo en una potencia de IA que abarca modelos de lenguaje, generación de vídeo e imagen, aplicaciones y servicios de infraestructura. Su asistente Doubao supera ya los 155 millones de usuarios activos semanales, según 'TIME'. También desarrolla Seedance (referente en creación de escenas de vídeo hiperrealistas) y ha colocado la inteligencia artificial entre sus principales prioridades de inversión para convertirse en un operador global con centros de datos propios, producción de chips y servicios digitales. Los analistas calculan que su inversión en este ámbito podría superar los 70.000 millones de dólares anuales.
Ilya Sutskever | Safe Superintelligence
Ilya Sutskever fue uno de los fundadores de OpenAI y su director de investigación, así como científico jefe. Tras abandonar la compañía, creó SSI con el compromiso de desarrollar una superinteligencia segura, sin la presión de lanzar productos de consumo para hacer la compañía viable. Lleva dos años trabajando casi completamente en secreto en una nueva dirección de investigación. En julio de este año, anunció una alianza con Nvidia, que se ha convertido en accionista de la compañía.
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