Desde la discreción de su apartamento en Manhattan, Edwin Chen ha pasado de ser un nombre desconocido para el gran público a convertirse en uno de los multimillonarios emergentes menos mediáticos del universo de la inteligencia artificial. Apenas unos años atrás, Chen revisaba conjuntos de datos y experimentaba con modelos de IA en solitario.

Hoy, su empresa Surge lidera una industria en pleno auge, entrenando los sistemas de IA más avanzados del mundo y generando cifras que lo ubican entre los estadounidenses más ricos, aunque fuera del radar.

Quienes lo conocen destacan su perfil bajo y su rechazo deliberado a la cultura de Silicon Valley. “Siempre he odiado el juego del estatus de Silicon Valley”, afirma Chen según una entrevista publicada por Forbes, explicando por qué rechazó el financiamiento de capital riesgo y se lanzó a fundar Surge en 2020 con sus propios ahorros “de un par de millones” tras una década en gigantes como Google, Facebook y Twitter.

Su apuesta personal ha resultado en una participación del 75% en su empresa, valorada en aproximadamente USD18.000 millones. A sus 37 años recién cumplidos, Chen es el multimillonario más joven y reciente en formar parte de la lista Forbes 400.

Chen, hijo de inmigrantes taiwaneses, creció en el pequeño pueblo de Crystal River, Florida, ayudando en el restaurante de sus padres mientras cultivaba una pasión poco usual: el cruce de matemáticas y lenguajes. Hizo cálculos avanzados en secundaria, obtuvo beca completa en la prestigiosa Choate y tras pasar por el MIT, nunca volvió a mirar atrás. Su trayectoria profesional lo llevó a equipos cruciales en Twitter, Google y Facebook, siempre enfrentándose a un obstáculo recurrente: la calidad y escala de los datos anotados por humanos para el entrenamiento de algoritmos.

Con ese mismo problema en mente y “tras desarrollar variantes del sistema durante los últimos 10 años”, dejó Twitter en 2020 para fundar Surge. La visión: que los humanos más inteligentes entrenen a la IA, reuniendo desde profesores de Stanford, Princeton y Harvard hasta un millón de trabajadores independientes en más de 50 países. “Lo que hacemos es tan crucial para todos los modelos de IA que, sin nosotros, la inteligencia artificial general simplemente no se materializará”, afirma Chen.

Surge rompe con viejas prácticas de etiquetado de datos que dejaban la tarea en manos de trabajadores mal remunerados y carentes de contexto local o político. Según Chen, los anotadores de Surge pueden ganar más de 40 USD por hora en tareas especializadas: interactúan con chatbots, diseñan trampas para modelos lingüísticos y redactan mejores respuestas, enseñando matices culturales y contextos sociales a la IA.

En menos de cinco años, Surge ha generado 1.200 millones de dólares en ingresos para 2024 y colabora con colosos como Google, Meta, Microsoft, Anthropic y Mistral. Chen sostiene que la compañía ha sido rentable “prácticamente desde el primer día”. Clientes de alto perfil contratan sus servicios para mejorar productos como Gemini de Google y Claude de Anthropic, y actualmente Surge negocia recaudar nuevos fondos que podrían elevar su valoración a USD30.000 millones.

Su éxito financiero y operativo contrasta con la opacidad de sus métodos. Surge no revela detalles sobre la asignación de proyectos ni la manera exacta de anotación, y opera bajo rigurosos acuerdos de confidencialidad.

La empresa monitorea en secreto el desempeño de los anotadores y utiliza algoritmos propios para controlar la calidad. “Nuestro ingrediente secreto son los controles de calidad y la experiencia técnica profunda”, resume Chen. Incluso muchos trabajadores contratados para anotar datos desconocen que trabajan para Surge, ya que los reclutan a través de una filial separada, DataAnnotation Tech.

Sin embargo, este modelo también enfrenta críticas y desafíos legales. Tanto Surge como su principal rival Scale AI afrontan demandas colectivas en California por supuesta clasificación indebida de trabajadores contratistas que, según sus detractores, deberían recibir prestaciones de empleo. Chen sostiene que la demanda “no tiene mérito” y que la compañía defiende su política de remuneración e independencia contractual, aunque el caso sigue en tribunales.

El mercado evoluciona rápidamente: la generación de datos sintéticos por parte de otras IA promete reducir la dependencia del trabajo humano, y competidores internacionales captan cada vez más inversiones. Surge ha perdido algunos contratos clave y la lealtad de los clientes nunca es permanente. En la industria, se estima que los gastos en infraestructura de IA ascendieron a 104.000 millones de dólares en 2024.

Pese al ritmo vertiginoso del sector, Chen mantiene sus principios y declara que no pretende vender Surge ni hacerla pública: “¿Por qué querría alguien salir a bolsa? Las empresas públicas siempre se preocupan por el corto plazo”. Mira al futuro con cautela, creyendo que la inteligencia artificial general llegaría, pero “en un plazo de 20 años”. Hasta entonces, el excéntrico matemático—vegano, aficionado a largas caminatas y a Jay-Z—parece estar exactamente donde quiere: detrás de las bambalinas, guiando el entrenamiento de la próxima generación de máquinas inteligentes.