Mercados y negocios
Barret Zoph, despedido de Thinking Machines, aterriza en Google
Barret Zoph, cofundador de Thinking Machines despedido de la startup antes de regresar brevemente a OpenAI, asumió un puesto de vicepresidente de investigación en Google.
El juego de sillas musicales entre los ejecutivos de IA continúa. Barret Zoph, cofundador de la startup de IA Thinking Machines, quien dejó la empresa a principios de este año para reincorporarse a OpenAI, encontró otro empleo.
Zoph pasó dos años en OpenAI antes de irse en octubre de 2024 para cofundar Thinking Machines junto con Mira Murati, quien había dejado el laboratorio de IA el mes anterior. En enero, Zoph y otro cofundador de Thinking Machines, Luke Metz, se fueron de manera dramática de la startup para regresar a OpenAI; más tarde se reveló que Zoph había sido despedido.
Su regreso a OpenAI tampoco duró. Zoph pasó solo cinco meses allí, a cargo de liderar las ventas empresariales de IA, antes de dejar la empresa en junio. Ahora asumió un puesto de vicepresidente de investigación en Google, una empresa en la que ya había trabajado antes. “Esperamos que Barret regrese a Google y aporte su experiencia en aprendizaje por refuerzo y post-entrenamiento a Gemini”, dijo un portavoz de Google al Wall Street Journal.
Las razones detrás de permanencias tan cortas entre los ejecutivos de IA no siempre son claras, pero la rotación en toda la industria ha sido alta, especialmente en OpenAI, que ha perdido una cantidad significativa de personal clave en los últimos ocho meses, pese a prepararse para una salida a bolsa y seguir siendo uno de los actores más poderosos de la tecnología. Las salidas de su directora de operaciones y, más recientemente, de uno de sus principales ejecutivos de centros de datos se suman a ese patrón.
Por qué importa
La trayectoria de Zoph —despedido de una startup que él mismo cofundó, un segundo paso de cinco meses por OpenAI, y ahora un puesto de VP de investigación en Google— es un caso de estudio acelerado de lo delgada que se ha vuelto la capa de lealtad entre los investigadores de los laboratorios de IA de vanguardia, cuya escasa experiencia en post-entrenamiento y aprendizaje por refuerzo les da margen para moverse incluso después de una salida forzada y pública.