Laboratorios de IA compran datos de startups que cierran para entrenar modelos, sin consentimiento de sus usuarios

Los laboratorios de inteligencia artificial están comprando los archivos de startups que cierran, como código, correos, chats y documentos de trabajo, para entrenar sus modelos, según una investigación de MIT Technology Review publicada el 13 de octubre. Los fundadores cobran, pero las personas que escribieron esos mensajes no suelen saber que sus datos se venden ni dieron su consentimiento.

La venta de estos datos pasó de rara y casi tabú a rutina. Dori Yona, director ejecutivo de SimpleClosure, una firma que ayuda a cerrar empresas, dijo a la revista que su plataforma Asset Hub, que agregó las ventas de datos en abril, ya cerró más de 150 operaciones. Según Yona, 47% de las que gestiona incluyen venta de código o de datos, y la empresa prevé devolver más de 10 millones de dólares a startups antes de fin de año. Sunset, una competidora, también tiene un negocio creciente de reventa de datos.

Cuánto se paga y quién compra

Keelan Miskell, que cerró en 2026 una startup de criptomonedas con usuarios anónimos, contó que cobró unos 25.000 dólares por el código y espera cerca de 15.000 más por los datos de espacios de trabajo en Google, Notion, Figma y Slack. Entre los compradores hay laboratorios de IA, proveedores que construyen espacios de trabajo simulados para entrenar agentes y tecnológicas maduras que desarrollan sus propios modelos. Surge AI compra archivos para sus "gimnasios de aprendizaje por refuerzo", entornos donde agentes de IASistema de inteligencia artificial que actúa de forma autónoma para cumplir una tarea, por ejemplo usando programas o conectándose a internet, sin intervención humana en cada paso. practican tareas. Nick Heiner, que lidera ese trabajo, busca archivos variados con desacuerdos y decisiones de criterio: dijo que el historial de Slack de una empresa puede valer más que el de Slack, correo y calendarios de otra juntos.

El caso más grande citado es el de Spirit Airlines. En agosto de 2026, como parte de su quiebra, Google ganó la compra de unos 100 millones de correos, 500 millones de mensajes de Teams y 176.000 registros de empleados por 10 millones de dólares, y dejó atrás a Mercor. Según Bloomberg, citado por la revista, la unidad de IA de SpaceX evaluaba en septiembre comprar datos de startups en problemas.

Privacidad sin consentimiento

El sindicato de auxiliares de vuelo de Spirit se opuso a la venta por razones de privacidad. Los vendedores aseguran que científicos de datos eliminan la información personal identificable y excluyen los registros de recursos humanos, y los compradores dicen que también depuran los datos.

Aun así, Greg Ewing, abogado que asesora a startups de IA, calificó esos datos de "legalmente radiactivos": los correos y calendarios guardan detalles privados como citas médicas, retiros de hijos del colegio o planes personales. Ewing habló de un "Lejano Oeste del entrenamiento de IA" que recién empieza a pasar a licencias formales y usos verificados.

Ifeoma Ajunwa, profesora de derecho en la Universidad de Emory y autora de The Quantified Worker, sostuvo que los ingresos son "capital capturado": el monitoreo de los empleados puede justificarse mientras la empresa funciona, pero esa justificación termina cuando cierra. Para Ajunwa, los empleadores deberían obtener consentimiento expreso antes de vender datos de trabajadores. La revista señala que no hay una ley federal en Estados Unidos que prohíba estas ventas.

Quién gana y qué no se sabe

El dinero suele ir a acreedores principales e inversionistas, no a los empleados. Los fundadores tienen poca o ninguna visibilidad sobre quién compra los datos y para qué, y poca garantía de recibir una oferta justa. Tampoco hay pruebas publicadas que comparen entrenar con datos reales frente a datos sintéticos, por lo que se desconoce cuánto mejoran los modelos.

La nota no analiza el caso de América Latina. Para startups y trabajadores de la región, la pregunta de fondo es la misma: qué dicen sus leyes de protección de datos sobre vender, tras un cierre, lo que empleados y clientes escribieron en herramientas de trabajo.