Correos, chats, documentos de proyectos, tickets: en el pasado eran solo un legado digital que la empresa clausuró y esperó a que se limpiara. Ahora, empiezan a revaluarse, empaquetarse, venderse y enviarse a la cadena de entrenamiento de las compañías de IA.
El embalsamador mantiene el último decoro para los muertos. El decoro después de que muere una empresa consiste en demostrar que lo que dejó aún tiene valor.
El 17 de agosto, en una subasta de activos en quiebra, Google ofertó 10 millones de dólares y compró todos los datos corporativos de Spirit Airlines. Había otro postor, llamado Mercor, que ofreció 7.5 millones; perdió por 2.5 millones.
La subasta se divide en tres partes. La primera: aproximadamente 100 millones de correos electrónicos de empleados. La segunda: 500 millones de mensajes de Microsoft Teams. En total, las dos suman 600 millones. La tercera: calendarios, hojas de cálculo, bases de datos financieras, documentos de proyectos, registros de operaciones y un lote de software interno. Los archivos de pasajeros, información de viajeros frecuentes, etc., no están incluidos.
600 millones de mensajes: una persona dice 100 frases al día y tendría que seguir diciendo durante 16.000 años para alcanzar esa cifra.
Si lo calculas, una conversación se vende por 1,67 centavos de dólar. Los estadounidenses llaman penny a la ficha de 1 centavo; ni siquiera se molestan en recogerla si se cae al suelo. O sea: una frase que un empleado de Spirit dice en Teams vale 1,5 penny.
Volvamos al tiempo hasta 1980. Spirit Airlines nació en Detroit; su predecesora era una empresa de camiones llamada Charter One, que luego cambió de rumbo para operar vuelos. En 1992 cambió su nombre a Spirit, que significa alma. Desde entonces, durante 34 años, convirtió el modelo de aerolínea low cost de EE. UU. en un referente para imitarse en toda la industria.
Su base antes no era pequeña: 205 aviones de una sola clase, Airbus; unos 300 vuelos al día; en 2024 sus ingresos rondaron los 5.000 millones de dólares. Pero ese mismo año tuvo una pérdida neta de unos 1.200 millones; al solicitar la quiebra, cargaba con una deuda de alrededor de 9.000 millones.
Una noche de mayo de 2026, la empresa anunció la suspensión de vuelos. Al segundo día, unas 17.000 personas de plantilla se enteraron en las noticias de que estaban desempleadas.
Todo sigue tramitándose; la transacción debe esperar la aprobación del juez de quiebras. Spirit sigue el esquema de cierre y liquidación bajo el Capítulo 11: no hay un fiduciario de quiebras que se haga cargo; la empresa continúa bajo la supervisión del tribunal y vende sus activos restantes, uno por uno. Los datos sensibles como correos de empleados y mensajes de Teams, además, primero deben pasar por una entidad independiente para procesarlos: borrar nombre, buzón/correo y cualquier información que identifique a una persona. Esa entidad la elige Google y también es Google quien cubre el costo.
Además, al revisar reportes públicos, no se encuentran precedentes de que una empresa en quiebra venda datos internos a empresas de IA. Esta operación probablemente sea el primer caso en la historia.
Un medio tecnológico veterano de EE. UU., Gizmodo, puso como título a esta operación: «Spirit murió, pero sus datos seguirán en los servidores de Google, rondando durante generaciones».
Un negocio nuevo
Siempre han existido los que se encargan de recoger los restos de empresas. Abogados, liquidadores, casas de subastas: llevan décadas haciendo esto. Aviones, mesas y sillas, marcas comerciales, patentes: lo que se podía vender, ya se vendió hace tiempo.
Lo verdaderamente nuevo empezó este año: incluso los datos internos de empleados de la empresa se ponen en el escaparate.
Este negocio surge por dos motivos detrás de escena.
Lo primero: hay más empresas que mueren.
En el primer trimestre de 2024, la tasa de fracaso de nuevas empresas en EE. UU. aumentó un 58% interanual; el número de inversores activos de capital de riesgo era un 62% menor que en el pico.
El dinero en realidad no se redujo; simplemente se está concentrando cada vez más hacia la IA. En 2024, las nuevas empresas de IA en EE. UU. se llevaron 97.000 millones de dólares en financiación, estableciendo un récord histórico. El mercado de capitales aún tiene dinero, pero cada vez está menos dispuesto a gastarlo fuera de la IA.
El resultado es que un grupo de compañías que antes aún podían seguir sobreviviendo gracias a la financiación empieza a chocar con la pared antes. En agosto de 2024, la fintech Tally, en la que invirtió a16z, anunció su cierre. Había acumulado 172 millones de dólares en financiación, con una valoración máxima de 855 millones de dólares; ya estaba en la ronda D, pero aun así no logró conseguir el siguiente desembolso.
El segundo asunto: los datos se vuelven más caros.
El consumo de datos para entrenar modelos de gran escala ya está en un nivel absolutamente exagerado. Los datos de entrenamiento de GPT-4 equivalen a aproximadamente 13 billones de tokens. Como referencia: Google Books escaneó durante más de 40 años unos 40 millones de libros, lo que equivale a unos 4 billones de tokens. Es decir, la cantidad de datos que usa GPT-4 para entrenarse una vez es equivalente a más de 3 Google Books.
Fuente de la imagen: Dongcha Beating
Epoch AI hace cuentas: los datos lingüísticos de alta calidad, libros, noticias y Wikipedia se acabarán alrededor de 2026. Los textos de alta calidad que se pueden usar para entrenar y están disponibles en Internet público se están agotando rápidamente, y cada vez es mayor la proporción de datos sintéticos. A continuación, los nuevos datos que busquen las empresas de IA solo podrán venir más y más allá de la red pública. Los correos, los chats y los documentos de trabajo acumulados durante años dentro de las empresas entran así en el campo de visión.
Y en el mercado de conjuntos de datos de entrenamiento de IA, los institutos de investigación predicen que para 2030 se podría llegar a 9.700 millones de dólares. Si se incluyen todo tipo de licencias, se estima que el tamaño total del mercado del plato alcanza los 67.500 millones de dólares.
Por un lado, cada vez más empresas entran en cierre y liquidación, dejando grandes cantidades de datos internos del pasado que nunca se han valorado. Por el otro, las empresas de IA tienen una demanda cada vez mayor de datos fuera de la red pública. La aparición de ambas condiciones al mismo tiempo es lo que hace que, por primera vez, los datos internos de las empresas tengan condiciones para comerciarse a escala.
Lo que realmente vuelve valiosos este tipo de datos es el desarrollo de los agentes empresariales. Gartner predice que para 2026, el 40% de las aplicaciones empresariales incorporarán agentes de IA orientados a tareas; el año anterior esa proporción era de menos del 5%.
Los materiales de entrenamiento que necesita un agente empresarial no son exactamente iguales a los de un modelo grande normal. Las páginas web públicas pueden proporcionar conocimiento, lenguaje y contenido final, pero es difícil reconstruir el proceso real de trabajo de una empresa. La comunicación y la colaboración se concretan con muchos detalles reales: cómo se presenta una necesidad, cómo discuten varias personas, cómo se asignan las tareas, cómo se modifican cuando surgen problemas y, finalmente, cómo se entrega.
Estos procesos se almacenan en gran cantidad en correos internos de las empresas, registros de chats, tickets y documentos de proyectos.
Cuando este tipo de datos empieza a tener compradores y usos claros, lo que antes se borraba directamente durante el cierre de la empresa también adquiere valor por separado, como para comerciarse.
El que se encarga de recoger los restos
Antes, esta labor la hacían los liquidadores; ahora hay tres tipos más de personas.
El primer tipo se llama proveedor de servicios de disolución; el representante es SimpleClosure.
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Esta empresa hace solo una cosa: ayudar a que las startups mueran con dignidad. La empresa empezó a tomar forma en 2023; en la ronda pre-seed captó 1,5 millones de dólares, y en mayo de 2025 volvió a obtener 15 millones de dólares en una ronda A; el inversor líder fue TTV Capital. Incluso Carta, que gestiona participaciones y asuntos corporativos para muchas startups estadounidenses, detuvo su servicio de cierre y se pasó a invertir en SimpleClosure, y trasladó esas necesidades de clientes a esta última.
Para octubre de 2025, SimpleClosure ya había realizado los funerales de más de 1.000 empresas. Crunchbase le puso un nombre: «A Better Way To Fail», una forma mejor de fallar. Los emprendedores estadounidenses aman decir «fail fast» (fallar rápido). SimpleClosure dice: fallar rápido no es suficiente; hay que hacerlo con dignidad. Incluso en el sitio web oficial hay un calculador de precios: ingresas la situación de una empresa y calcula cuánto cuesta morir.
Ni siquiera las funerales se hacen en blanco. En abril de 2026, SimpleClosure lanzó Asset Hub, encargado específicamente de gestionar los activos intangibles que quedaron después del cierre de una empresa. Más allá de la marca, el software y las listas de clientes, por primera vez también se pusieron de forma clara en el escaparate registros de Slack, correos y tickets de Jira, entre otros datos de trabajo internos.
Esto demuestra que antes de Spirit, el mercado ya estaba intentando dar precios a los datos internos de empresas fallecidas; solo que en ese entonces todavía se trataba de startups, transacciones pequeñas y emparejamientos privados.
Hay un caso ya hecho. Cuando la empresa de transcripción y subtítulos cielo24 se cerró, vendió a través de SimpleClosure los mensajes de Slack, correos internos y tickets de Jira acumulados durante 13 años. Luego, el CEO Shanna Johnson le dijo a Forbes que esos datos finalmente se vendieron por decenas de miles de dólares.
Para una empresa que ya decidió cerrar, esto era una tanda de datos que en principio requería limpieza; al final, terminó convirtiéndose en un activo que se podía recuperar en la liquidación.
En la etapa de vender datos, SimpleClosure se lo entrega a Protege. Se trata de un mercado de intercambio de datos, especializado en la concesión de licencias de datos para entrenar IA; en enero de 2026 acababa de recaudar 30 millones de dólares liderados por a16z, y su fundador se llama Bobby Samuels. El punto de entrada de Protege fue inicialmente la imagen médica: en 30 días reunió millones de imágenes para el comprador con el objetivo de preentrenamiento.
Ahora, Protege empieza a aplicar esta capacidad de concesión de licencias y negociación de datos a los datos de comunicaciones internas de empresas cerradas. SimpleClosure se encarga del cierre de la empresa y de la organización de activos; Protege se encarga de encontrar compradores, completar las concesiones de licencias de datos y realizar la transacción.
El tipo 2 de participantes son los abogados del tribunal de quiebras y los liquidadores. Durante décadas, se han dedicado a inventariar aviones, mesas y sillas, marcas comerciales y patentes. Ahora la lista empieza a llenarse con buzones, registros de Slack y otros datos internos.
De acuerdo con la ley de quiebras de EE. UU., estos datos pueden registrarse como activos intangibles dentro de la masa concursal y venderse bajo supervisión judicial. Los bufetes relacionados también han empezado a crear equipos especializados para tratar la conservación de datos, la obtención de pruebas y la organización de datos en casos de quiebra. Redgrave LLP tiene un servicio de reorganización y obtención de pruebas de este tipo.
El tipo 3 son los proveedores de servicios e-discovery responsables de la ejecución técnica. Empresas como KLDiscovery, Epiq y Consilio suelen dedicarse a recopilar, organizar, alojar y revisar datos empresariales. El contenido de buzones, Teams y SharePoint debe primero ser exportado y archivado por ellos, y luego organizado en paquetes de datos que puedan entrar en el flujo de la transacción.
La industria en sí ya cuenta con un sistema maduro para cobrar. EDRM publica regularmente estudios de precios; las unidades de cobro habituales incluyen captación de datos por cada GB, alojamiento por cada GB al mes y tarifas por revisión de documentos.
Los 600 millones de mensajes finales de Spirit se transformarán en una pieza de subasta; la clave entre medio es precisamente este tipo de trabajo base. Solo que, comparado con los documentos judiciales y las cotizaciones de la subasta, esta parte aparece muy poco en reportes públicos: quién lo hace y cómo se hace, generalmente el público no lo ve.
Lista de autopsia
Para un agente empresarial, no solo necesita aprender conocimientos y respuestas estándar, sino también criterios de juicio en entornos reales de trabajo, coordinación, corrección de errores y el proceso de ejecución.
Lo que el producto final le dice al modelo es en qué quedó convertido; los registros internos le dicen cómo se hizo esa conversión.
Este cambio ya se refleja en los datos de entrenamiento de agentes. Antes, una muestra de entrenamiento de código podría contener solo unos cientos de tokens, y consistir en modificar unas pocas líneas de código; ahora, una muestra de entrenamiento de un agente suele incluir todo el proceso: comprensión de la solicitud, localización de archivos, modificación de código y pruebas de verificación.
Los datos de entrenamiento empiezan a pasar de ser una única respuesta a convertirse en un registro completo de ejecución de tareas. Para un agente, el resultado final es importante, claro; pero con más valor de entrenamiento es lo que queda en el proceso: los juicios, las acciones y las retroalimentaciones con las que se completa la tarea.
En comparación con las empresas en operación normal, los datos de empresas que cierran con frecuencia entran más fácilmente en el flujo de transacciones. Mientras la empresa todavía está operando, vender comunicaciones internas implica secretos comerciales, privacidad de empleados, riesgos de competencia y relaciones con clientes; el área legal y la gerencia suelen ser extremadamente prudentes. Cuando se entra en liquidación, el objetivo principal pasa a ser recuperar el máximo valor posible de los activos restantes y maximizar el valor para los acreedores.
Por eso, con la misma tanda de datos, es difícil venderlos cuando la empresa aún está viva; pero en la etapa de cierre pueden revalorarse de nuevo como activos.
El valor de los datos internos empresariales la industria ya lo había reconocido desde hace tiempo. Salesforce ha considerado durante mucho tiempo las comunicaciones empresariales acumuladas en Slack como un activo de datos importante. El CEO de Microsoft, Satya Nadella, también lo ha recalcado varias veces: cuando las empresas usan IA, una parte realmente valiosa es sus datos propietarios y el contexto de su trabajo.
Antes, estos datos servían principalmente a la propia empresa. Ahora, con que las empresas de IA empiezan a buscar activamente datos internos empresariales, por primera vez tienen compradores externos más claros.
El arte de poner precio
Aunque este negocio apenas se está formando, en el mercado ya han aparecido algunos precios que se pueden usar como referencia.
Los datos de empresas que cerraron que procesaron SimpleClosure y Protege: normalmente, en cada operación la cifra suele estar entre 10.000 y 100.000 dólares. Mercor tasó los registros de chat y los presupuestos emitidos por correo de las startups adquiridas, llegando como máximo a 300.000 dólares.
Fuente de la imagen: Dongcha Beating
Spirit empujó el precio hasta la escala de millones de dólares. Mercor ofertó 7,5 millones de dólares; Google al final subió a 10 millones de dólares. La competencia era por alrededor de 600 millones de comunicaciones internas y otros datos empresariales. Si se calcula solo por estos 600 millones de mensajes, el precio promedio es de aproximadamente 1,67 centavos por mensaje.
Ese precio unitario no es alto. Según un informe de Reuters de 2024, Photobucket negoció licencias con empresas de IA usando aproximadamente 13.000 millones de fotos y videos; el precio por foto rondaba entre 5 centavos de dólar y 1 dólar, mientras que los videos costaban más de 1 dólar por cada uno. En el mercado de datos B2B, una información de contacto puede venderse por varios centavos a varios dólares según la integridad y la precisión.
Pero estos precios todavía no alcanzan para formar un estándar unificado. ¿Cuánto valen realmente los datos internos de una empresa en cierre? Por ahora, principalmente sigue siendo una operación a una sola vez. La cantidad de datos, la industria, el período de tiempo, la integridad, la singularidad y para qué el comprador planea usarlo afectan la cotización final. Los 10 millones de dólares de Spirit se parecen más a un gran ejemplo visible de los pocos que hay.
Si lo comparas con el mercado maduro de licencias de datos, la brecha se nota aún más. Reddit licencia publicaciones y comentarios de sus usuarios a Google: el importe del contrato ronda los 60 millones de dólares al año. La licencia de contenidos de News Corp con OpenAI: 250 millones de dólares en 5 años. El acuerdo entre xAI y Telegram asciende a 300 millones de dólares. Apple compra licencias de imágenes de Shutterstock; la cotización está entre 25 y 50 millones de dólares.
Estos mercados ya tienen compradores estables, métodos de licenciamiento y experiencia de fijación de precios. La compraventa de datos internos de empresas en cierre apenas está empezando: todavía no hay reglas claras sobre qué datos son los más valiosos ni cómo fijar el precio (por línea, por volumen o por paquete completo).
Poner los 10 millones de dólares de Spirit dentro del propio tamaño de la empresa es otra cosa distinta. En 2024, los ingresos anuales de Spirit se acercaron a 5.000 millones de dólares; en promedio, unos 14 millones de dólares al día. El dinero que pagó Google por esta tanda de datos ni siquiera llega a lo que la empresa gana en un día de operaciones normales.
Para una liquidación por quiebra, esto es solo una recuperación de entre los activos restantes; para una empresa de IA, lo que compra en cambio es un lote de datos que llevaban mucho tiempo sin hacerse públicos e incluye el proceso real de funcionamiento de una empresa.
Limpieza y traspaso
Después de que se cierra la operación de datos, aún no se pueden entregar directamente al comprador. Antes de la transferencia formal, normalmente hay varios pasos: exportar, desidentificar, organizar y empaquetar, aprobación del tribunal y la liquidación final.
El primer paso es la exportación. Los datos empresariales de Slack normalmente se exportan como archivos ZIP: incluyen archivos JSON organizados por canal, información de miembros y adjuntos.
Microsoft 365 puede exportar correos y mensajes de Teams mediante herramientas de obtención de pruebas. Spirit involucra unos 600 millones de comunicaciones internas: el volumen de datos es enorme y en la práctica se necesita procesar por lotes. Si el trabajo específico lo hace el proveedor de e-discovery o el equipo de ingeniería del comprador, no se ha revelado en documentos públicos hasta ahora.
A continuación está la desidentificación, es decir, eliminar en la medida de lo posible la información que pueda apuntar a empleados concretos. Los métodos comunes incluyen identificar y ocultar información personal como nombres, teléfonos y direcciones, o reemplazar campos sensibles por códigos que no se correspondan directamente con personas. En algunos escenarios de estadísticas y entrenamiento, también se puede reducir aún más la posibilidad de reidentificación mediante la adición de perturbaciones aleatorias.
Pero la desidentificación no equivale a anonimato absoluto. Aunque se eliminen el nombre y el correo, si el texto conserva suficientes rasgos de profesión, tiempo, lugar o comportamiento, todavía existe la posibilidad de volver a identificar a una persona mediante otra información.
Por lo tanto, en la operación de Spirit es importante quién se encarga de este paso. Según el acuerdo de transacción actual, los datos serán procesados por un tercero independiente para la desidentificación; pero esa entidad la elige Google y Google también cubre los costos. Google también se compromete a no reutilizar esos datos para reidentificar a las personas.
Vender datos de una empresa en quiebra no es tan nuevo. En más de 20 años, desde Toysmart, Borders y RadioShack hasta 23andMe, ha habido casos de gestión o venta de datos de clientes durante procesos de quiebra. Este tipo de transacciones implican privacidad de consumidores y, por lo general, están sujetas a un escrutinio más estricto por parte de los tribunales, los reguladores y los gobiernos estatales.
La diferencia de Spirit es que, en esta venta, el núcleo no era la lista de pasajeros, sino el correo de los empleados, los mensajes de Teams y otros datos de trabajo internos. Los procedimientos de quiebra existentes no han desarrollado reglas maduras para tratar este tipo de datos como lo han hecho para la información de consumidores.
La controversia ya ha aparecido. El sindicato de tripulantes de cabina de Spirit se opone a la transacción y por eso el tribunal ha retrasado la aprobación. Un lote de datos empresariales originalmente destinados a venderse como activos de quiebra empieza a involucrar los derechos de los empleados y los límites del uso de IA.
Si al final la operación recibe aprobación, entonces los datos entrarán en la etapa final de liquidación. Pero desde que se completa el paquete de datos ya organizado hasta que llega a los sistemas de Google, en documentos públicos se ha revelado muy poco. Por ahora no se puede confirmar cómo se transmiten los datos, si seguirán limpiándolos y en qué forma exacta entrarán en el desarrollo de productos o en el entrenamiento de modelos.
Cuando el proceso llega a este punto, entonces los datos realmente se completan en la conversión de activo concursal a activo de IA.
Comprador
El comprador más claro de este tipo de datos hoy en día es Google, como empresa de modelos, y también proveedores de datos para entrenamiento como Mercor.
La versión oficial que Google dio sobre la operación con Spirit es que se usará para la mejora del producto y el desarrollo de IA. Para Google, el valor de estos datos está en que registran el proceso real de operación de una gran empresa: por ejemplo, turnos, coordinación, comunicación interna, avance de proyectos, resolución de problemas y decisiones de gestión.
Estos contenidos son difíciles de obtener desde páginas web públicas. Especialmente para un agente empresarial, además del resultado final, es incluso más importante cómo avanza y se completa realmente la tarea dentro de una organización real. Los registros internos que dejó Spirit contienen exactamente una gran cantidad de datos de este tipo de procesos.
Otro postor, Mercor, también ayuda a explicar hacia qué dirección se está moviendo este negocio.
Mercor se fundó en 2023. Los tres fundadores, Brendan Foody, Adarsh Hiremath y Surya Midha, han sido compañeros del equipo de debate desde la secundaria. La empresa comenzó haciendo IA para reclutamiento: usar modelos para ayudar a las empresas a filtrar y entrevistar candidatos. Para septiembre de 2024, Mercor ya había evaluado a unos 300.000 solicitantes y tenía una valoración de 250 millones de dólares.
Después, el enfoque de la empresa se fue desplazando gradualmente hacia los datos de entrenamiento de IA. En noviembre de 2025, los tres fundadores tenían solo 22 años. Con el aumento de la valoración, se convirtieron en uno de los grupos de multimillonarios autodidactas más jóvenes del mundo en ese momento. En la primera mitad de 2026, los ingresos de Mercor superaron los 614 millones de dólares; aproximadamente 9 de cada 10 provino de laboratorios líderes de IA como OpenAI. Para julio, la empresa buscaba una valoración de alrededor de 20.000 millones de dólares y adquirió Deeptune, una compañía especializada en construir entornos de entrenamiento para agentes de IA.
Mercor obtiene datos para entrenamiento principalmente por dos vías.
Una de ellas es la compra directa de registros internos de una empresa. Antes había presentado ofertas a startups que fueron adquiridas o cerradas: comprar los chats y los correos de los empleados. En una sola empresa, la oferta máxima ronda los 300.000 dólares.
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Otra vía es contratar a personas que tienen experiencia laboral real. TechCrunch informó en octubre de 2025 que un laboratorio de IA reclutó, a través de Mercor, a antiguos empleados de empresas para que convirtieran su experiencia laboral en tareas de entrenamiento y retroalimentación, con una tarifa por hora de unos 200 dólares. El CEO de Mercor, anteriormente, dijo que la empresa paga a las personas que participan en el entrenamiento de IA más de 1,5 millones de dólares al día.
Por un lado, compras los registros de trabajo que deja una empresa; por otro, compras la experiencia laboral que dominan los empleados. Los activos centrales de Mercor, en esencia, son procesos de trabajo del mundo real.
Esto también explica por qué aparece en el escaparate de subasta de Spirit. Para Mercor, 600 millones de comunicaciones internas son otra fuente de datos de entrenamiento, pero en una escala mucho mayor.
Este tipo de negocio también conlleva riesgos. En 2025, Scale AI demandó a Mercor, acusándola de que ex empleados se llevaban secretos comerciales; después, la empresa también enfrentó filtraciones de información relacionada con el entrenamiento y pausas de colaboración. Los datos son tanto el negocio de Mercor como su activo que más necesita proteger.
Al final, hay una diferencia interesante a nivel digital. Spirit operó con este nombre durante 34 años, mientras que los tres fundadores de Mercor, que participaron en la puja por sus datos internos, entonces solo tenían 22 años.
El banco roto
La operación de Spirit aún no se ha completado: el tribunal no ha firmado y Google tampoco ha recibido esa tanda de datos. A continuación todavía hay objeciones del sindicato, audiencias y muchos procedimientos por delante.
Pero esta subasta hizo que un asunto que antes casi no se discutía se volviera algo concreto.
Fuente de la imagen: Dongcha Beating
Antes, después de que una empresa cerraba, muchas cosas realmente desaparecían. Los estados financieros quedaban; las marcas comerciales quedaban; las patentes quedaban. Pero la experiencia cotidiana de una empresa normalmente no se conserva. Cómo se reúne un departamento, cómo un gerente hace un juicio, cómo después de un retraso se coordinan decenas de personas, por qué un conjunto de procesos termina cambiando a como es hoy: estas cosas rara vez se registran formalmente.
Cuando se disuelve la empresa, se van las personas, se desactiva el correo y se cierran los grupos de chat: desaparecen junto con todo eso.
Así que la empresa siempre es un tipo de organización bastante extraño.
Puede durar décadas y acumular la experiencia de decenas de miles de personas, pero lo que realmente se hereda suele ser solo una parte muy pequeña. La siguiente empresa tendrá que volver a contratar, volver a cometer errores y volver a aprender muchas cosas.
Lo que puede cambiar la IA es precisamente esto. Si los correos, las reuniones, los tickets, las modificaciones de código y las discusiones internas de verdad pudieran organizarse como datos de entrenamiento, entonces una empresa que antes solo podía llevarse su experiencia gracias a las personas tendría por primera vez otra forma de conservarla.
Hasta dónde llegará esto al final, todavía es difícil determinarlo. Quizá en el futuro las empresas decidan conservar activamente estos datos; quizá los contratos de los empleados se reescriban; quizá la ley de quiebras añada nuevas restricciones; o quizá, cuando las empresas se financien o se fusionen y adquieran, incluso los registros internos de trabajo se valoren por separado.
Spirit colocó este problema sobre la mesa de antemano.
La palabra «quiebra» tiene una explicación etimológica muy difundida. Comerciantes italianos de la Edad Media se sentaban detrás de un banco para hacer negocios. Si el capital no alcanzaba para pagar las deudas, el banco se rompía a la vista de todos. Banca rotta: el banco roto.
Durante siglos, cuando se rompe el banco, se acabó el asunto.
El banco de Spirit se ha roto. Los 600 millones de mensajes que dejó están siendo revalorados.
Uno, un penny y medio.
Este artículo se reproduce con autorización de: (BlockBeats)
Título original: (Después de que una empresa quiebra, ¿cómo ganar dinero vendiendo datos de empleados?)
Autor original: Sleepy, Dongcha Beating
«Después de que se cierra una empresa, ¿cómo ganar dinero vendiendo datos de empleados? La historia de Google comprando 600 millones de mensajes por 100.000 millones de dólares»; el artículo se publicó originalmente en «Ciudad Cripto».