Por qué a los nuevos laboratorios de IA les resulta difícil competir por el talento

Hay varias razones por las que los nuevos laboratorios de IA, a pesar de las impresionantes rondas de inversión, tienen dificultades para retener a los principales investigadores:

Limitaciones en las compensaciones: Estas startups a menudo no pueden ofrecer los mismos salarios en efectivo tan altos — a veces alcanzan cifras de siete dígitos — como las grandes empresas tecnológicas como Meta, Google DeepMind y OpenAI.
Participación en la empresa frente a efectivo: Aunque los primeros empleados pueden obtener participación en el capital con un valor potencialmente alto en el futuro, esto suele ser menos atractivo que los pagos inmediatos y significativos en efectivo en las grandes empresas.
Riesgo de las opciones sobre acciones: La participación en empresas jóvenes y privadas suele ser más arriesgada que las opciones sobre acciones de empresas públicas o laboratorios ya establecidos. Por ejemplo, Google y Meta ofrecen generosos paquetes de acciones con un calendario de adquisición rápido, lo que permite a los empleados convertir sus acciones en efectivo antes. OpenAI y Anthropic también contemplan la posibilidad de una IPO, lo que podría reportar pagos importantes a los empleados en el futuro cercano — algo menos probable para las nuevas startups.
Uno de los exinvestigadores de OpenAI, que mantiene contacto con los empleados de Thinking Machines, sugirió que la razón principal de las salidas recientes son los incentivos financieros, ya que algunos empleados fueron atraídos de regreso a OpenAI con ofertas extraordinariamente ventajosas. Esta persona también expresó que los esfuerzos de Сimo para contratar podrían haber estado destinados a dificultar la captación de inversiones de Thinking Machines, ya que los inversores se muestran cautelosos ante la salida de miembros del equipo fundador.