En la feroz carrera por la inteligencia artificial, hay un nombre cuya ausencia ha sido especialmente notable: Apple. Pero eso podría estar a punto de cambiar.
El lunes, Apple anunció que Tim Cook dejará el cargo de consejero delegado en septiembre y que el veterano ejecutivo de ingeniería de hardware John Ternus asumirá el mando de la compañía, valorada en 4 billones de dólares.
Aunque no es una figura ampliamente conocida por el gran público, Ternus ha estado involucrado en varios lanzamientos clave de productos en Apple, incluida la actualización del Mac Mini, que posteriormente ganó popularidad por su capacidad para ejecutar agentes de IA en local, como Open Claw, según informó The Wall Street Journal. Graduado por la Universidad de Pensilvania, también supervisó la transición de los ordenadores Mac de los chips de Intel al Apple Silicon y se le atribuye el liderazgo en el desarrollo de los AirPods, hoy una pieza clave del ecosistema de la compañía.
Sin embargo, Ternus tiene por delante un desafío enorme en un momento crucial para Apple. Aunque las ventas del iPhone siguen creciendo, todas las miradas —y oídos— están puestas en la función de IA más visible de la compañía: su asistente de voz Siri, conocido por su falta de fiabilidad y por haber estado limitado históricamente a funciones básicas como poner temporizadores o dar el parte meteorológico. Según Bloomberg, los esfuerzos de la empresa por lanzar una versión renovada de Siri se han encontrado con obstáculos.
Todo apunta a que Apple ha optado por no invertir grandes sumas en el desarrollo de modelos propios y, por ahora, ha recurrido a Gemini de Google y a ChatGPT de OpenAI para impulsar sus capacidades de IA. Ternus deberá decidir si esta es la estrategia adecuada a largo plazo, mientras la compañía sigue perdiendo terreno en el desarrollo de inteligencia artificial.
The Forbes AI 50 2026
Por si te lo perdiste, Forbes ha publicado su octava edición anual de la lista AI 50, en colaboración con Mayfield, que destaca a las empresas privadas de inteligencia artificial más prometedoras del mundo.
Hay muchos nombres conocidos, como Anthropic, Harvey y ElevenLabs, pero este año también se incluyen nuevas apuestas destacadas, como Gamma, una herramienta de presentaciones; Chai Discovery, centrada en el descubrimiento de fármacos; y la neoyorquina Rogo, que desarrolla IA para banqueros e inversores.
Además, se ha lanzado por primera vez la lista AI 50 Brink, que reúne a startups en fases tempranas con potencial para competir en el futuro con las compañías más consolidadas.
Ahora, pasemos a los titulares.
Grandes movimientos
Algunas compañías poco habituales están sacando partido del boom de la inteligencia artificial. El último ejemplo: Allbirds, una marca de calzado en dificultades, que anunció la semana pasada que venderá sus activos de calzado y su marca en un giro estratégico para convertirse en una empresa de infraestructura de computación para IA.
Solo el anuncio bastó para que el precio de sus acciones —que se había desplomado cerca de un 83% desde su salida a bolsa— se disparara un 800%.
Dilemas de datos
Tras rastrear y absorber prácticamente todos los datos disponibles en internet para entrenar sus modelos, los gigantes de la inteligencia artificial necesitan más. Ahora están recurriendo a mensajes de Slack, tickets de Jira, hilos de correo electrónico y bases de código de startups desaparecidas, según informó Forbes.
En algunos casos, estas startups están vendiendo esos datos por cientos de miles de dólares, mientras las empresas de IA buscan nuevas fuentes de entrenamiento en lugares poco convencionales.
Humanos de la IA
Arthur Mensch, cofundador y CEO de la empresa francesa de IA Mistral AI, tiene una propuesta sencilla pero contundente: los países deberían controlar su propio destino en inteligencia artificial, en lugar de depender de gigantes estadounidenses como OpenAI o Anthropic para acceder a modelos avanzados.
Por eso Mistral desarrolla sus propios modelos de código abierto, permitiendo a las empresas inspeccionar o modificar el código, ejecutarlos de forma local y segura, y entrenarlos con sus propios datos.
Y, por ahora, la estrategia parece funcionar. La compañía, valorada en 14.000 millones de dólares, alcanzó los 200 millones en ingresos en 2025 y prevé generar 80 millones mensuales para diciembre.
Ética + Derecho
Los centros de datos de inteligencia artificial se han convertido en un objetivo tentador en contextos de conflicto, según informó Forbes.
En abril, la Guardia Revolucionaria de Irán publicó una lista de posibles objetivos que incluía instalaciones propiedad de Microsoft, Amazon y Oracle, así como Stargate UAE, la joint venture valorada en más de 30.000 millones de dólares entre OpenAI, Oracle, SoftBank y la firma de inversión G42, con sede en el Golfo.
En marzo, ataques con drones dañaron centros de datos de Amazon en Baréin y Emiratos Árabes Unidos, interrumpiendo servicios. Como consecuencia, las empresas están incrementando significativamente su inversión en seguridad de centros de datos, desde sistemas antidrones hasta barreras para vehículos.
Análisis en profundidad
HED: Los fundadores multimillonarios de 23 años de Mercor se enfrentan a fraude interno e infiltración norcoreana.
Durante una reunión general celebrada a principios de este año en la startup de etiquetado de datos Mercor, su entonces CEO multimillonario de 22 años, Brendan Foody, proyectó una diapositiva con una sola palabra: fraude.
Un empleado había malversado fondos de la empresa, explicó ante su equipo de más de 200 personas. El responsable ya había sido despedido. No habría tolerancia para este tipo de comportamiento, afirmó Foody, según cuatro personas familiarizadas con la reunión.
Foody no identificó al empleado ni reveló la cantidad sustraída durante el encuentro. Sin embargo, Forbes ha sabido que el responsable era uno de los primeros empleados y gerente principal de la cuenta de Anthropic, una de las más importantes de la empresa, donde los colaboradores de Mercor generan datos de entrenamiento para ayudar a desarrollar Claude.
Varios exempleados de Mercor señalaron que este directivo había incorporado a su hermano y a su padre como “expertos” y les había transferido cientos de miles de dólares en supuestos pagos de bonificaciones. Fue denunciado a finales de diciembre, tras descubrirse que a los colaboradores se les había pagado más de lo facturado a Anthropic en varios proyectos de generación de datos, según dos fuentes. Añadieron que Anthropic no tenía conocimiento de lo ocurrido.
Mercor logró finalmente recuperar los pagos fraudulentos y el incidente no supuso ningún coste para sus clientes, según explicó a Forbes su portavoz, Heidi Hagberg. El antiguo responsable de la cuenta de Anthropic —a quien Forbes no identifica— declinó hacer comentarios. Anthropic tampoco quiso pronunciarse.
Se trata solo de uno de los episodios dentro de lo que más de una docena de exempleados describen como una serie de fallos operativos en Mercor, una startup de rápido crecimiento que ha reclutado a 50.000 expertos altamente cualificados —doctores, abogados, banqueros, científicos y programadores— para crear datos de entrenamiento para grandes laboratorios de IA como OpenAI.
Hasta ahora, el crecimiento ha sido notable: a principios de este año, la tasa anualizada de ingresos de Mercor superó los 1.000 millones de dólares, lo que equivale a unos 83,3 millones mensuales, según una fuente cercana a la empresa.
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Comportamiento de los modelos
Aron D’Souza, empresario australiano que ayudó a financiar la demanda que llevó a la quiebra al medio Gawker, está lanzando una nueva startup llamada Objective.
La compañía utiliza un panel de modelos de IA de empresas como OpenAI, Google y xAI, junto con antiguos agentes de las fuerzas de seguridad, para recopilar pruebas y evaluar la veracidad de las afirmaciones en investigaciones periodísticas, según informó TechCrunch.
La startup planea cobrar 2.000 dólares por evaluar reportajes críticos. Sin embargo, algunos expertos advierten de que esto podría dificultar la publicación de investigaciones que responsabilizan a instituciones y figuras poderosas, ya que muchas de ellas dependen de fuentes confidenciales.
Este artículo se ha publicado originariamente en Forbes.com
