La nueva batalla estratégica de la industria
Durante años, la ventaja competitiva estuvo en construir el modelo de lenguaje más grande o el chatbot más eficiente. Hoy, eso es territorio común. La diferencia ya no está en tener un LLM, sino en hacerlo más energético, interpretable y estable. Y para eso, Silicon Valley necesita recurrir a un sistema mucho más antiguo y eficiente: el cerebro.
El salto de muchos científicos hacia la industria ilustra la tendencia. Uno de los casos más llamativos es el de Aldo Battista, que investigaba en la Universidad de Nueva York cómo decide el cerebro ante opciones subjetivas. En septiembre dio el salto a Meta, donde ahora aplica ese conocimiento a los algoritmos de recomendación que deciden qué vemos en Instagram o Facebook. La diferencia clave: sus hallazgos ya no tardan años en impactar, sino minutos.
Otros nombres siguen el mismo camino:
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Akshay Jagadeesh, experto en percepción visual, fichado por OpenAI tras casi una década de investigación en neurociencia computacional.
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Ponentes del EBRAINS Summit 2025, donde varios jóvenes investigadores presentaron trabajos académicos junto a contratos recientes con startups de IA.
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Ruslan Salakhutdinov, referente del aprendizaje automático y ahora parte de Apple AI Research, con un historial de investigación inspirado en sistemas biológicos.
Dos grandes razones: energía e interpretabilidad
El cerebro humano funciona con apenas 20 vatios, mientras que un modelo de IA a gran escala puede consumir millares. Copiar esa eficiencia sería revolucionario.
Además, las presiones regulatorias y sociales exigen comprender por qué un modelo decide lo que decide. La neurociencia lleva décadas desarrollando herramientas para explicar procesos complejos. Silicon Valley ve en esta disciplina la llave para abrir —o al menos iluminar— la caja negra de la IA.
El dinero: contratos nunca vistos en la academia
El mercado está explotando:
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OpenAI ofrece salarios base de entre 178.000 y 342.000 dólares anuales para investigadores en ciencia aplicada.
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Las startups de IA manejan rangos de 150.000 a 350.000 dólares para perfiles mixtos IA–neurociencia.
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En casos excepcionales, se han ofrecido paquetes completos de más de un millón de dólares entre salario, bonus y acciones.
Comparado con los sueldos universitarios —muchas veces 8 o 10 veces menores— es comprensible por qué tantos laboratorios ven cómo sus talentos migran hacia el sector privado.
La lectura interna: Silicon Valley quiere la próxima ventaja diferencial
Matthew Law, que pasó de Stanford a OpenAI, resume la situación: la cantera clásica de programadores se está agotando. Ahora buscan talento en todas las disciplinas científicas, especialmente aquellas que puedan aportar una ventaja decisiva.
El mensaje implícito: si la próxima gran innovación en IA está en los laboratorios de neurociencia, las tecnológicas están dispuestas a vaciarlos.
Entre entusiasmo y preocupación
Para la industria, este cruce entre neurociencia e IA promete modelos más robustos, eficientes y explicables. Para las universidades, es un desafío casi imposible: competir con salarios y recursos que parecen sacados de otra galaxia.
Y para el mundo, indica una tendencia clara: la inteligencia artificial del futuro no solo será más poderosa, sino también más inspirada en aquello que la creó.
Fuente: Xataka.
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