A los 25 años, Ali Ansari consiguió convertir una pequeña compañía de reclutamiento en una de las startups que buscan quedarse con una parte del negocio detrás de la inteligencia artificial. Su empresa, Micro1, cerró una nueva ronda de financiamiento por más de u$s100 millones y alcanzó una valuación de u$s4.000 millones.
Ali Ansari y Micro1: la startup de datos para IA que alcanzó una valuación de USD 4.000 millones
En poco más de un año, la compañía pasó de reclutar especialistas a vender datos para entrenar modelos y multiplicó su valoración.
-
De chiringuito de playa a templo de la gastronomía mundial: la verdadera historia de elBulli
-
Cine vertical e Inteligencia Artificial: la fórmula de una startup argentina para entrar en un negocio de US$ 4.000 millones
Una nueva generación de empresas tecnológicas busca ocupar un lugar estratégico dentro de la industria de inteligencia artificial.
El salto resulta todavía más llamativo si se mira el punto de partida. A comienzos de 2025, Micro1 generaba unos u$s7 millones anuales y estaba enfocada principalmente en conectar empresas con profesionales. Un año después, la firma pasó a trabajar con laboratorios de IA y grandes compañías que necesitan datos producidos por personas para entrenar y evaluar sus sistemas.
Cómo una ronda de USD 100 millones impulsó el valor de Micro1 en un año
La nueva ronda supera los u$s100 millones y llevó a Micro1 a una valuación de u$s4.000 millones. Entre quienes participaron aparecen dos laboratorios de IA y los dos cofundadores de xAI, además de compañías que ya mantienen vínculos comerciales con la startup.
El crecimiento fue vertiginoso. En septiembre de 2025, Micro1 había anunciado una inversión de u$s35 millones que establecía su valuación en u$s500 millones. En aquel momento, Ali Ansari tenía 24 años y explicaba que la empresa trabajaba con laboratorios de IA, entre ellos Microsoft, y compañías de Fortune 100.
La transformación del negocio comenzó cuando una compañía dedicada al etiquetado de datos le pidió a Micro1 ayuda para reclutar cientos de ingenieros. Ansari detectó que había una oportunidad más grande: en lugar de limitarse a encontrar trabajadores especializados, la startup podía producir y gestionar datos humanos destinados a entrenar y evaluar modelos avanzados.
Para hacerlo, Micro1 aprovechó parte de la infraestructura que ya había desarrollado para entrevistar y evaluar candidatos. Su sistema de entrevistas basado en IA sirve para identificar profesionales de distintas áreas, desde ingenieros de software hasta médicos, abogados y otros especialistas capaces de aportar conocimiento específico.
El cambio tuvo resultados rápidos. Para diciembre de 2025, apenas ocho meses después del giro estratégico, la compañía ya había superado los u$s100 millones de ingresos anualizados.
Por qué los grandes laboratorios de IA apuestan por la empresa de Ali Ansari
El negocio de Micro1 se apoya en una necesidad central del desarrollo de modelos de inteligencia artificial: datos nuevos y especializados. Los sistemas más avanzados no dependen únicamente de enormes cantidades de información disponible en internet. También necesitan evaluaciones humanas, conocimiento profesional y ejemplos que permitan entrenar sus respuestas y medir su desempeño.
La empresa trabaja con especialistas que pueden evaluar resultados generados por modelos y aportar información para procesos de entrenamiento. Su propuesta también incluye los llamados reinforcement learning gyms: entornos simulados en los que agentes de IA pueden practicar determinadas tareas utilizando información basada en situaciones reales de empresas.
Micro1 también empezó a explorar la compra de datos corporativos propios. La compañía presentó una oferta de u$s12,5 millones por parte de los datos operativos de Spirit Airlines, una empresa que había entrado en bancarrota. La operación compitió con una oferta de Google de u$s10 millones.
Otro frente es la robótica. Ansari señaló que Micro1 paga entre u$s50 y u$s90 por hora a personas que realizan tareas de anotación sobre videos de robots. Ese material puede servir para generar conjuntos de datos destinados al entrenamiento de sistemas capaces de interactuar con el mundo físico.
- Temas
- Millones





