Las grandes empresas de inteligencia artificial han encontrado una nueva prioridad de contratación: los neurocientíficos. Tras la etapa de los ingenieros de prompts y los expertos en modelos multimodales, ahora la industria apuesta por especialistas capaces de explicar cómo piensa y decide el cerebro humano, con el objetivo de hacer que los modelos de IA sean más eficientes, interpretables y competitivos.
El caso de Aldo Battista refleja bien esta tendencia: dejó sus investigaciones en la Universidad de Nueva York para integrarse en Meta, donde aplica su conocimiento sobre toma de decisiones a los algoritmos de recomendación. La diferencia clave, según él, es la rapidez del impacto: lo que antes terminaba en un paper ahora afecta de inmediato al comportamiento de millones de usuarios. Ejemplos similares se multiplican: de OpenAI reclutando perfiles de neurociencia como Akshay Jagadeesh hasta el creciente salto de académicos hacia startups, visible en eventos como el EBRAINS Summit 2025.
La lógica detrás de esta oleada de contrataciones responde a dos urgencias centrales para la industria: el consumo energético y la interpretabilidad. Mientras el cerebro humano opera con apenas 20 vatios, los modelos actuales requieren cantidades descomunales de energía. Acercarse a la eficiencia biológica se ha convertido en un objetivo estratégico. Al mismo tiempo, las herramientas de la neurociencia para entender procesos de decisión complejos permiten arrojar luz sobre las “cajas negras” algorítmicas, una exigencia cada vez más importante para empresas, reguladores y usuarios.
Este interés se traduce en cifras astronómicas: rangos salariales de 150.000 a 350.000 dólares anuales en diversos laboratorios de IA, con casos en OpenAI donde los paquetes totales alcanzan varios millones. Para muchos investigadores, estas ofertas superan ampliamente lo que podrían obtener en el ámbito académico. En el trasfondo, esta competencia feroz revela la urgencia por encontrar la próxima ventaja tecnológica. Silicon Valley, consciente de que la próxima gran innovación podría estar en un laboratorio universitario, está dispuesto a vaciarlo a golpe de talonario.
