Cómo funciona Mercor y que contrata expertos para entrenar la IA

La inteligencia artificial (IA) necesita algo más que grandes cantidades de datos y capacidad de procesamiento para aprender a realizar tareas complejas lo que requiere conocimiento humano especializado. En ese espacio opera Mercor, una compañía que conecta a profesionales de distintas áreas con empresas que desarrollan modelos de IA y buscan mejorar sus respuestas y capacidades.

La startup anunció el 10 de noviembre una ronda de financiación Serie D de US$750 millones, con una valoración de US$20,000 millones. La operación atrajo a inversionistas como Benchmark, Felicis, NVIDIA, Salesforce, Zoom y fondos administrados por afiliadas de Apollo, entre otros.

Fundada en 2023 y con sede en San Francisco, Mercor comenzó como una plataforma de contratación impulsada por inteligencia artificial. Su negocio evolucionó hacia la selección de expertos que aportan conocimientos profesionales para entrenar, probar y mejorar modelos y agentes de IA. La empresa asegura que su red reúne a más de cinco millones de especialistas.

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¿Qué es Mercor y por qué vale US$20,000 millones?

Es una empresa tecnológica que funciona como intermediaria entre profesionales con experiencia en determinadas industrias y compañías que desarrollan inteligencia artificial. Su propuesta consiste en convertir el conocimiento de personas que trabajan o han trabajado en áreas como medicina, derecho, finanzas, ingeniería, consultoría y tecnología en información útil para mejorar los sistemas de IA.

El negocio responde a una necesidad de los desarrolladores: un modelo puede producir textos convincentes o resolver preguntas generales, pero eso no significa que sepa ejecutar correctamente una tarea profesional. Para acercarse a ese nivel necesita ejemplos, criterios de evaluación y retroalimentación de personas que conozcan el trabajo.

De igual forma, la valoración de US$20,000 millones se anunció junto con una ronda de inversión de US$750 millones. Se trata del valor atribuido a la compañía en esa operación privada, no de sus ingresos anuales ni de una capitalización bursátil, ya que Mercor no cotiza en bolsa. La cifra duplica la valoración de aproximadamente US$10,000 millones que había alcanzado en octubre de 2025, cuando cerró una ronda Serie C de US$350 millones.

¿Cómo funciona Mercor? Así conecta a los expertos con la inteligencia artificial

El proceso comienza cuando un laboratorio de IA o una empresa necesita mejorar un modelo para que pueda realizar tareas concretas. En lugar de depender únicamente de información general disponible en internet, puede recurrir a especialistas que conocen cómo se ejecuta ese trabajo en la práctica.

Mercor identifica profesionales con experiencia en el área requerida, evalúa sus conocimientos y los vincula con proyectos específicos. La plataforma explica que el proceso de incorporación incluye crear un perfil, completar evaluaciones y participar en una entrevista con IA que adapta sus preguntas a la experiencia del candidato.

Una vez seleccionados, los especialistas pueden recibir tareas como:

Revisar respuestas generadas por modelos de inteligencia artificial

Crear ejemplos que muestren cómo un profesional resolvería un problema

Comparar distintas respuestas y determinar cuál es más precisa

Elaborar criterios o rúbricas para evaluar la calidad de los resultados

Resolver ejercicios especializados que permitan comprobar si un modelo entiende una tarea

Por ejemplo, un médico puede revisar una respuesta sobre un procedimiento clínico y señalar errores o información incompleta. Un abogado puede evaluar si una explicación jurídica interpreta correctamente un concepto. Un ingeniero de software puede identificar fallos en un código o proponer una solución más eficiente. La función de estos expertos no es simplemente conversar con un chatbot. Su trabajo consiste en aplicar criterios profesionales para generar ejemplos y evaluaciones que permitan mejorar el comportamiento de los modelos.

¿Qué hacen los profesionales que trabajan para entrenar modelos de IA?

Las tareas dependen del proyecto y de la especialidad requerida. Mercor trabaja con perfiles de diferentes sectores, desde médicos y abogados hasta analistas financieros, ingenieros, consultores y profesionales de operaciones empresariales. La empresa señala que no todos los proyectos exigen experiencia previa en inteligencia artificial. Lo que busca es conocimiento sólido en el campo correspondiente. Algunas posiciones requieren formación universitaria, años de experiencia o estudios avanzados, dependiendo de la complejidad del trabajo.

En su página de contratación, Mercor presenta oportunidades remotas y señala que la remuneración varía según la especialidad, la dificultad del proyecto y la demanda de profesionales. La compañía muestra una tarifa contractual promedio de alrededor de US$90 por hora, aunque ese monto no representa un pago garantizado para todos los participantes.

Los proyectos pueden durar semanas o meses y, según las necesidades del cliente y el desempeño, pueden extenderse o finalizar antes de lo previsto. Los profesionales reciben las condiciones de pago antes de comenzar cada trabajo.

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¿Cómo utiliza Mercor ese conocimiento para mejorar la IA?

La empresa trabaja en dos procesos principales: evaluación de modelos (evals) y entrenamiento posterior (post-training).

Las evaluaciones permiten medir si un sistema de IA puede completar una tarea con el nivel de calidad que necesita una empresa. Para ello, Mercor construye pruebas basadas en flujos de trabajo reales y utiliza expertos para definir qué debe considerarse una respuesta correcta, útil o suficientemente precisa. Esto es importante porque un modelo puede obtener buenos resultados en pruebas generales y, aun así, fallar cuando se enfrenta a los procedimientos, políticas y excepciones de una compañía específica.

Por su parte, el entrenamiento posterior, permite ajustar un modelo que ya existe para mejorar su desempeño en determinadas tareas. La retroalimentación de los especialistas ayuda a identificar errores y a orientar las respuestas hacia los estándares profesionales que se esperan.

Mercor también desarrolla entornos donde los agentes de IA pueden practicar procesos de trabajo. En julio de 2026 anunció la adquisición de Deeptune, una compañía que recreaba aplicaciones empresariales para que los agentes pudieran aprender a ejecutar tareas dentro de entornos simulados.

¿Quiénes contratan los servicios de Mercor?

La compañía comenzó trabajando con laboratorios que desarrollan modelos avanzados de inteligencia artificial y ahora busca ampliar su actividad hacia empresas de distintos sectores.

Entre sus clientes y usuarios se encuentran grandes desarrolladores de IA y compañías tecnológicas. TechCrunch informó en octubre de 2025 que entre sus clientes estaban OpenAI, Anthropic y Meta.

Con la nueva etapa de financiación, Mercor quiere llevar sus servicios a más empresas, incluidas grandes corporaciones que buscan desarrollar o adaptar sistemas de inteligencia artificial para sus propias operaciones.

¿En qué utilizará Mercor los US$750 millones?

La empresa explicó que los recursos de la ronda Serie D estarán destinados a ampliar su infraestructura de evaluación y entrenamiento posterior, fortalecer sus investigaciones y desarrollar más entornos donde los agentes de IA puedan practicar tareas profesionales complejas. La operación contó con participación de Benchmark, Felicis, Fundomo, fondos gestionados por afiliadas de Apollo, G Squared, General Catalyst, Glade Brook Capital, NVIDIA, Salesforce, Sapphire Ventures, StepStone Group, XTX Ventures y Zoom.

Asimismo, Mercor informó que amplió su presencia fuera de San Francisco con oficinas en Nueva York y Londres, con el objetivo de acercarse a los laboratorios y empresas con los que trabaja y captar talento en esos mercados. La apuesta de la compañía parte de una tendencia: a medida que los modelos de IA avanzan, las empresas necesitan comprobar si pueden realizar tareas que tienen valor económico y si cumplen con los estándares de cada industria.

Por eso, el negocio de Mercor no depende únicamente de desarrollar tecnología, sino de organizar el conocimiento de millones de profesionales para que los sistemas puedan aprender, practicar y demostrar que son capaces de realizar trabajos del mundo real.

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