Ciencia y Tecnología
Los grandes de la IA se están disputando a los neurocientíficos como si fueran estrellas de fútbol
Las empresas de IA han encontrado su nueva obsesión de contratación. Después de los ingenieros de prompts y los diseñadores de modelos multimodales, ahora buscan neurocientíficos a golpe de talonario.
Por qué es importante. Los modelos de lenguaje se han convertido en territorio común para todas las tecnológicas. La ventaja competitiva ya no está en tener un LLM, sino en hacerlo más eficiente y predecible. Y para eso, necesitan entender mejor cómo funciona el cerebro humano.
El caso Battista. Aldo Battista investigaba en la Universidad de Nueva York los procesos de decisión cerebral ante opciones subjetivas. En septiembre dio el salto a Meta, según cuenta Semafor, para aplicar ese conocimiento a los sistemas de recomendación de contenido en redes sociales.
- El cambio más notable: la velocidad del impacto. En lugar de publicar papers que quizá nadie llegue a leer, los cambios en algoritmos muestran resultados inmediatos en el comportamiento de millones de usuarios.
- Su investigación académica sobre cómo elegimos qué cenar, por ejemplo, ahora sirve para predecir qué vídeo nos enganchará en Instagram.
Hay más ejemplos:
- OpenAI de hecho se acercó hace unos meses a Merge Labs, una firma de implantes cerebrales competencia de Neuralink.
- Akshay Jagadeesh se incorporó a OpenAI como research resident tras casi diez años estudiando el cerebro y la percepción visual, enfocado en usar su experiencia en neurociencia computacional para mejorar modelos de IA.
- En el ‘EBRAINS Summit 2025 – Neuroscience, AI & Technology’, un evento europeo que reúne neurocientíficos, tecnólogos e industria, varias biografías destacaron el salto de perfiles académicos a asesoría en startups de IA.
- Ruslan Salakhutdinov es parte de Apple AI Research. Aunque se le conoce sobre todo por Machine Learning, ha trabajado durante años en modelos inspirados en sistemas biológicos y como profesor universitario, pero Apple lo fichó como Director of AI Research.
La lógica del fichaje. Los conceptos básicos de las redes neuronales artificiales tienen décadas de antigüedad, pero llevarlos más allá requiere mirar hacia la biología. Dos áreas concretas interesan especialmente a las empresas:
- Consumo energético.
- Interpretabilidad.
Un cerebro humano ejecuta operaciones casi ilimitadas con apenas 20 vatios, pero los sistemas de IA necesitan muchísima más energía para tareas equivalentes. Esa brecha es el Santo Grial: quien la reduzca ganará ventaja de inmediato.
El rastro del dinero. En las ofertas ya se ve la lógica el nivel al que están llegando a nivel económico:
- Un puesto de investigador en OpenAI, en el área de ciencias matemáticas y aplicado a IA, anuncia salarios base que van aproximadamente de 178.000 a 342.000 dólares anuales, sin contar bonus ni paquetes de acciones.
- En otros laboratorios privados de IA, los rangos para investigadores con mezcla de IA y neurociencia se mueven en una horquilla similar, de unos 150.000 a 350.000 dólares al año.
- OpenAI ha llegado a ofrecer paquetes totales que alcanzan la franja de los millones de dólares, incluyendo salario, bonus y stock. No es la norma para todo el mundo, pero sirve para entender por qué algunos investigadores de neurociencia punteros están negociando contratos que se parecen más a los de estrellas del deporte que a los de un profesor universitario.
Entre líneas. Entender por qué un modelo decide algo importa cada vez más. La neurociencia ha desarrollado durante décadas métodos para interpretar procesos de decisión complejos. Esas mismas herramientas pueden aplicarse a cajas negras algorítmicas.
Sí, pero. El fenómeno no es nuevo, solo se ha intensificado. Apple, Google o Neuralink llevan años contratando estos perfiles. La diferencia está en la escala y la urgencia actual.
Matthew Law trabaja en OpenAI tras pasar por Stanford. Su diagnóstico: las empresas de IA han ampliado el foco de reclutamiento más allá de los graduados tradicionales en informática. Buscan en toda la base científica disponible. Y la cantera de desarrolladores puros empieza a agotarse.
El trasfondo. Esta carrera dice algo sin tener que decirlo: hay cierta desesperación en la industria de la IA por encontrar ventajas diferenciales. Si la siguiente innovación decisiva está en los laboratorios de neurociencia universitarios, Silicon Valley no dudará en vaciarlos. Los salarios desorbitados y la financiación prácticamente ilimitada son armas que las universidades difícilmente podrán contrarrestar.
Imagen destacada | Josh Riemer
–
La noticia
Los grandes de la IA se están disputando a los neurocientíficos como si fueran estrellas de fútbol
fue publicada originalmente en
Xataka
por
Javier Lacort
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Las empresas de IA han encontrado su nueva obsesión de contratación. Después de los ingenieros de prompts y los diseñadores de modelos multimodales, ahora buscan neurocientíficos a golpe de talonario.
Por qué es importante. Los modelos de lenguaje se han convertido en territorio común para todas las tecnológicas. La ventaja competitiva ya no está en tener un LLM, sino en hacerlo más eficiente y predecible. Y para eso, necesitan entender mejor cómo funciona el cerebro humano.
El caso Battista. Aldo Battista investigaba en la Universidad de Nueva York los procesos de decisión cerebral ante opciones subjetivas. En septiembre dio el salto a Meta, según cuenta Semafor, para aplicar ese conocimiento a los sistemas de recomendación de contenido en redes sociales.
El cambio más notable: la velocidad del impacto. En lugar de publicar papers que quizá nadie llegue a leer, los cambios en algoritmos muestran resultados inmediatos en el comportamiento de millones de usuarios.Su investigación académica sobre cómo elegimos qué cenar, por ejemplo, ahora sirve para predecir qué vídeo nos enganchará en Instagram.Hay más ejemplos:
OpenAI de hecho se acercó hace unos meses a Merge Labs, una firma de implantes cerebrales competencia de Neuralink. Akshay Jagadeesh se incorporó a OpenAI como research resident tras casi diez años estudiando el cerebro y la percepción visual, enfocado en usar su experiencia en neurociencia computacional para mejorar modelos de IA.En el ‘EBRAINS Summit 2025 – Neuroscience, AI & Technology’, un evento europeo que reúne neurocientíficos, tecnólogos e industria, varias biografías destacaron el salto de perfiles académicos a asesoría en startups de IA.Ruslan Salakhutdinov es parte de Apple AI Research. Aunque se le conoce sobre todo por Machine Learning, ha trabajado durante años en modelos inspirados en sistemas biológicos y como profesor universitario, pero Apple lo fichó como Director of AI Research.
En Xataka
NVIDIA es la empresa más valiosa del mundo porque no tenía competencia. Hasta que Google se puso a hacer chips
La lógica del fichaje. Los conceptos básicos de las redes neuronales artificiales tienen décadas de antigüedad, pero llevarlos más allá requiere mirar hacia la biología. Dos áreas concretas interesan especialmente a las empresas:
Consumo energético.Interpretabilidad.Un cerebro humano ejecuta operaciones casi ilimitadas con apenas 20 vatios, pero los sistemas de IA necesitan muchísima más energía para tareas equivalentes. Esa brecha es el Santo Grial: quien la reduzca ganará ventaja de inmediato.
El rastro del dinero. En las ofertas ya se ve la lógica el nivel al que están llegando a nivel económico:
Un puesto de investigador en OpenAI, en el área de ciencias matemáticas y aplicado a IA, anuncia salarios base que van aproximadamente de 178.000 a 342.000 dólares anuales, sin contar bonus ni paquetes de acciones.En otros laboratorios privados de IA, los rangos para investigadores con mezcla de IA y neurociencia se mueven en una horquilla similar, de unos 150.000 a 350.000 dólares al año.OpenAI ha llegado a ofrecer paquetes totales que alcanzan la franja de los millones de dólares, incluyendo salario, bonus y stock. No es la norma para todo el mundo, pero sirve para entender por qué algunos investigadores de neurociencia punteros están negociando contratos que se parecen más a los de estrellas del deporte que a los de un profesor universitario.Entre líneas. Entender por qué un modelo decide algo importa cada vez más. La neurociencia ha desarrollado durante décadas métodos para interpretar procesos de decisión complejos. Esas mismas herramientas pueden aplicarse a cajas negras algorítmicas.
Sí, pero. El fenómeno no es nuevo, solo se ha intensificado. Apple, Google o Neuralink llevan años contratando estos perfiles. La diferencia está en la escala y la urgencia actual.
Matthew Law trabaja en OpenAI tras pasar por Stanford. Su diagnóstico: las empresas de IA han ampliado el foco de reclutamiento más allá de los graduados tradicionales en informática. Buscan en toda la base científica disponible. Y la cantera de desarrolladores puros empieza a agotarse.
El trasfondo. Esta carrera dice algo sin tener que decirlo: hay cierta desesperación en la industria de la IA por encontrar ventajas diferenciales. Si la siguiente innovación decisiva está en los laboratorios de neurociencia universitarios, Silicon Valley no dudará en vaciarlos. Los salarios desorbitados y la financiación prácticamente ilimitada son armas que las universidades difícilmente podrán contrarrestar.
En Xataka | Las tecnológicas ya ni siquiera fingen buscar la inteligencia artificial general. Y el “padrino” de la IA se ha cansado
Imagen destacada | Josh Riemer
– La noticia
Los grandes de la IA se están disputando a los neurocientíficos como si fueran estrellas de fútbol
fue publicada originalmente en
Xataka
por
Javier Lacort
.
