Los laboratorios de IA están comprando los archivos de startups moribundas. Los datos de empresas muertas valen millones de dólares

Una startup muerta, dinero vivo

Cuando Kilan Miskey cerró su startup cripto este año, no pensaba que sus archivos valieran algo. Los usuarios eran anónimos y la empresa apenas había durado unos años. Pero los archivos se convirtieron en dinero real: unos $25.000 por el código fuente y otros $15.000 aproximadamente (la cifra aún no es definitiva) por los datos de las herramientas de trabajo: correos, chats y documentos en Google, Notion, Figma y Slack.

"Al menos todo lo que hicimos durante dos años y medio le vale algo a alguien", dice Miskey.

La operación la organizó SimpleClosure, parte de un nuevo sector tecnológico: negocios especializados en startups muertas. Los cierres crecen entre un 26% y un 56% anual, y a su alrededor ha surgido todo un ecosistema: coaches, "doulas de la muerte", firmas que ayudan con los problemas legales, fiscales y operativos de la liquidación. Ahora estos sepultureros tecnológicos venden datos a los laboratorios de IA.

El comercio de los datos muertos

SimpleClosure lanzó Asset Hub en abril. La plataforma ayuda a los fundadores a vender código fuente y datos de espacios de trabajo: correos, chats, documentos. Los compradores son laboratorios fundacionales de IA, proveedores que construyen simulaciones de entornos laborales para entrenar IA y grandes tecnológicas que desarrollan sus propios modelos. Asset Hub ha procesado más de 150 operaciones y espera devolver más de $10 millones a las startups a finales de 2026. El CEO Dori Yona ve que estas transacciones, antes raras y "algo tabú", se han vuelto rutinarias: el 47% de las operaciones de SimpleClosure ya incluyen la venta de código o datos.

Sunset, su competidor, también está haciendo crecer rápidamente su negocio de reventa de datos. Su fundador y CEO, Brendan Mahoney, valora los activos de una empresa moribunda según el número de empleados, los años de actividad, el volumen de datos y cómo el equipo usaba sus herramientas. Su analogía: el tablero de aglomerado. "Estos datos operativos residuales son como la viruta de madera que todo el mundo consideraba sin valor, pero que en realidad vale una enorme cantidad".

La demanda de datos de empresas muertas surgió de golpe el año pasado, cuando los laboratorios de IA chocaron con los límites de los conjuntos de datos abiertos y sintéticos. Surge AI, por ejemplo, compra datos para construir "gimnasios de aprendizaje por refuerzo": entornos donde los agentes de IA practican tareas como depurar arquitecturas de TI complejas o redactar apelaciones. Nick Heiner, que lidera este trabajo en Surge AI, busca archivos que reflejen diversidad de situaciones, desde desacuerdos hasta decisiones complejas que requieren criterio. El historial de Slack de una sola empresa, si tiene suficiente diversidad y profundidad, puede valer más que todos los correos, emails y calendarios juntos de otra empresa.

Los archivos reales evitan errores comunes de los mundos sintéticos, como referencias a fechas que no existen. Pero cuánto mejora realmente el rendimiento sigue sin estar claro. Ninguna empresa ha publicado pruebas que comparen los resultados de entrenar con datos reales frente a alternativas. Los precios reflejan esta incertidumbre: los compradores ofrecen cifras muy distintas, porque las valoraciones se basan en "tesis de investigación" que estiman cuántas tareas útiles puede aportar, por ejemplo, 100.000 líneas de código.

Grandes operaciones y nubarrones legales

Pero ya se están cerrando grandes operaciones. En agosto, en el marco de la quiebra de Spirit Airlines, Google superó la oferta de la empresa de IA Mercor y compró los archivos de varios años de la aerolínea: 100 millones de correos, 500 millones de mensajes de Teams, 176.000 registros de empleados. Precio: $10 millones. En septiembre se supo que la división de IA de SpaceX está considerando comprar datos de startups en dificultades.

Legalmente, todo esto puede resultar resbaladizo. El sindicato de auxiliares de vuelo de Spirit Airlines se opuso a la operación por motivos de privacidad. El abogado Greg Ewing, que asesora a startups de IA, califica estos datos de "legalmente radiactivos". Los vendedores contratan científicos de datos para eliminar información personal y excluir registros de recursos humanos, y los compradores dicen que también depuran la información. Pero Ewing señala detalles privados escondidos en correos y calendarios: citas médicas, recogidas escolares, planes de cena. Describe un "salvaje oeste del entrenamiento de IA" que apenas empieza a evolucionar hacia acuerdos de licencia adecuados y un uso verificado.

Una segunda pregunta: ¿quién se queda con las ganancias? Normalmente el dinero va a los acreedores y accionistas preferentes, no a los empleados. Para Ifeoma Ajunwa, profesora de derecho en la Universidad Emory y autora de libros sobre ética laboral, esto es una forma de "capital atrapado". El precedente permite una vigilancia pensada para ayudar a los trabajadores. Pero cuando la empresa está muerta, esa justificación se desvanece. "Los empleadores deberían obtener el consentimiento explícito antes de vender los datos de los trabajadores", dice Ajunwa. Pero no existe ninguna ley federal que prohíba este tipo de ventas.

Muchos ven en este mercado una oportunidad para que los negocios en quiebra recuperen parte de su valor. Pero las operaciones tienen límites. Los fundadores apenas saben quién compra ni para qué. Y no hay garantía de que reciban una oferta justa. Lo más probable es que los precios de los datos se estabilicen el próximo año, salvo que estalle la burbuja de la IA. En cualquier caso, los nuevos sepultureros tecnológicos estarán ahí para tasar lo que quede.