El primero en 'boomerangear' entre empresas de IA: sin doctorado, disputado por los mejores laboratorios de Silicon Valley

marsbitPublicado a 2026-08-28Actualizado a 2026-08-28

Resumen

¿Quién es llamado el pionero del "cambio de trabajo tipo búmeran" en la industria de la IA? Es Barret Zoph, ex científico investigador senior de Google Brain, ex vicepresidente de investigación de post-entrenamiento de OpenAI, ex cofundador y CTO de Thinking Machines Lab, ex responsable de comercialización de OpenAI Codex, y actual vicepresidente de investigación de Google DeepMind. Su carrera es inusual, ya que ni siquiera tiene un doctorado. Tras graduarse en la USC en 2016, se unió a Google Brain, donde colaboró en la creación del campo de la Búsqueda de Arquitecturas Neuronales (NAS). Más tarde, contribuyó al Switch Transformer. En 2022, se unió a OpenAI, ascendiendo rápidamente a vicepresidente de investigación, enfocándose en el post-entrenamiento con aprendizaje por refuerzo, un paso clave para convertir modelos base en productos utilizables como ChatGPT. En 2025, cofundó Thinking Machines Lab con Mira Murati, pero dejó la empresa menos de un año después, regresando brevemente a OpenAI antes de unirse finalmente a Google DeepMind en 2026 como vicepresidente de investigación. Su movimiento se produce en un momento de gran agitación en el talento de IA. Google DeepMind enfrenta una importante fluctuación de personal, con una proporción de entrada/salida de talento senior que cayó de 12:1 en 2023 a 2:1 en 2026. Muchos investigadores clave se han ido a empresas como Anthropic, Meta u OpenAI. Las razones incluyen ofertas competitivas, descontento con la posición de Googl...

¿Quién es llamado el primer practicante del "job hopping en boomerang" en la industria de la IA?

Ante ti está el ex científico investigador senior de Google Brain, ex vicepresidente de investigación de posentrenamiento de OpenAI, ex cofundador y CTO de Thinking Machines Lab, ex responsable de comercialización de OpenAI Codex, y actual vicepresidente de investigación de Google DeepMind, Barret Zoph.

(Aquí no caben tantas personas.gif)

Si aún no recuerdas quién es, fue él quien demostró por primera vez al mundo la capacidad de videollamadas de ChatGPT durante la presentación de GPT-4o "Her".

Debido a problemas de latencia de red, incluso fue llamado "una mesa de madera" por ChatGPT.

Del pionero en búsqueda de arquitecturas neuronales al responsable de posentrenamiento

La carrera profesional de Barret Zoph no es muy convencional. Ni siquiera tiene un doctorado, y sin embargo ocupa cargos como vicepresidente de investigación y CTO.

En 2016, tras graduarse de la licenciatura en USC, se unió al programa Residency de Google Brain. En colaboración con Quoc Le, publicó "Neural Architecture Search with Reinforcement Learning", pudiéndose decir que participó en la creación del campo de la Búsqueda de Arquitecturas Neuronales (NAS).

Su trabajo no se detuvo en la búsqueda de arquitecturas.

En enero de 2021, en colaboración con William Fedus y Noam Shazeer, publicó Switch Transformer, el primer modelo que logró un entrenamiento estable a escala de billones de parámetros, considerado posteriormente como referencia estándar para el diseño de Transformers dispersos.

Tras dejar Google y unirse a OpenAI en 2022, ascendió rápidamente a vicepresidente de investigación, centrándose en la investigación del posentrenamiento con aprendizaje por refuerzo.

La fase de posentrenamiento abarca la alineación del modelo, seguimiento de instrucciones, uso de herramientas y el pulido de capacidades orientadas al usuario, siendo un paso clave para convertir un modelo base en un producto utilizable.

Posteriormente, USC lo incluyó en su material promocional oficial como uno de los exalumnos que "allanaron el camino para ChatGPT", junto a los dos autores de Transformer.

En octubre de 2024, la ex directora de tecnología de OpenAI, Mira Murati, dejó su puesto. A principios de 2025, ella, Zoph y otras cuatro personas cofundaron Thinking Machines Lab.

Zoph asumió el rol de cofundador y CTO. Sin embargo, en menos de un año, aparecieron grietas.

En enero de 2026, Zoph, junto con otro cofundador, Luke Metz, y un empleado temprano, Sam Schoenholz, dejaron Thinking Machines Lab simultáneamente y regresaron a OpenAI.

Según informó The Wall Street Journal, Murati luego anunció a los empleados que había terminado la relación laboral con Zoph, citando "problemas de desempeño, comportamiento y confianza". El informe también reveló que Zoph mantuvo una relación no divulgada con un empleado durante su tiempo en la empresa, y sus responsabilidades fueron posteriormente reducidas.

Zoph dio una versión diferente:

Antes de ser despedido, Zoph, Metz y Schoenholz se presentaron personalmente ante Murati y solicitaron que Zoph tuviera el control total sobre todas las decisiones técnicas. Él afirma que Murati anunció el despido solo después de enterarse de sus planes de irse, y que la reducción de responsabilidades fue solo un arreglo temporal.

Tras su regreso a OpenAI, el rol de Zoph cambió. Ya no era responsable de la investigación técnica, sino que fue asignado para impulsar el uso del producto de programación Codex entre clientes empresariales.

Unos meses después, dejó OpenAI nuevamente para unirse a Google, retomando la responsabilidad de la investigación en aprendizaje por refuerzo y posentrenamiento.

El talento en IA se transfiere como jugadores de fútbol

El momento del regreso de Zoph a Google es un tanto revelador.

Google DeepMind se encuentra en medio de la agitación de personal más intensa de los últimos tres años.

A principios de agosto, el fundador Demis Hassabis renunció a sus funciones de gestión diaria, asumiendo el cargo de presidente de Google DeepMind y científico jefe de Alphabet.

El mismo día, Jeff Dean, con 27 años en Google, anunció su partida. Junto con colegas veteranos Sanjay Ghemawat, Oriol Vinyals y Quoc Le (quien trabajó con Zoph en los inicios de NAS), fundaron la empresa de investigación en IA Discovery Loop.

En junio anterior, Noam Shazeer, co-líder de Gemini y coautor de Transformer, dejó Google para ir a OpenAI, mientras que John Jumper, galardonado con el Premio Nobel de Química 2024 por su trabajo en AlphaFold, se fue a Anthropic.

El análisis de la empresa de inteligencia de datos Zeki Data muestra una tendencia más amplia:

La relación entrada/salida de talento de investigación e ingeniería avanzada en DeepMind cayó de aproximadamente 12:1 en el segundo trimestre de 2023 a aproximadamente 2:1 en el tercer trimestre de 2026. Es decir, por cada 2 personas contratadas, 1 se va.

En comparación, la tasa para Anthropic en el mismo período fue de 22:1, y para OpenAI de 5.7:1.

De quienes abandonan DeepMind, aproximadamente el 25% va a Anthropic, el 21% a Meta y el 14% a OpenAI.

Mientras tanto, la estructura organizacional también se está ajustando. Una reunión general del 6 de agosto reveló que algunos equipos pasarán de DeepMind a la estructura corporativa de Google, con Koray Kavukcuoglu, en su rol de vicepresidente senior, tomando las riendas del desarrollo del modelo Gemini y las operaciones diarias de investigación de vanguardia.

Este ciclo de contratación "que se asemeja más a las transferencias de deportes profesionales" en el mercado de talento de IA es común principalmente entre los principales líderes de investigación avanzada que realmente han dirigido entrenamientos a gran escala de modelos de vanguardia y procesos posteriores al entrenamiento, cuyo número es extremadamente limitado.

Los factores que impulsan estos movimientos van mucho más allá de la remuneración.

Según entrevistas de Fortune a varios empleados actuales y anteriores de DeepMind, las razones detrás de las partidas incluyen:

La caza agresiva de talento por parte de competidores con ofertas lucrativas, la insatisfacción con la posición de Google en la carrera de IA, la baja moral interna y el atractivo de las acciones previas a la OPV de OpenAI y Anthropic.

A medida que Google enfoca más estrechamente el centro de DeepMind en la comercialización de Gemini, algunos investigadores creen que la exploración científica pura, abierta y a largo plazo se está viendo reducida, y este era precisamente el activo central que atraía al talento académico a DeepMind en sus inicios.

Enlaces de referencia:

[1]https://x.com/barret_zoph/status/2092790775524516206

[2]https://viterbischool.usc.edu/news/2023/03/attention-is-all-you-need-usc-alumni-paved-path-for-chatgpt/

Este artículo proviene del WeChat público "Qubit", autor: Meng Chen

Preguntas relacionadas

Q¿Quién es Barret Zoph y por qué se le considera una figura destacada en la IA?

ABarret Zoph es un investigador de IA conocido como el 'primer ejemplo de salto laboral en bumerán' en la industria. A pesar de no tener un doctorado, ha ocupado cargos clave como científico investigador sénior en Google Brain, vicepresidente de investigación de posentrenamiento en OpenAI, cofundador y CTO de Thinking Machines Lab, y actualmente es vicepresidente de investigación en Google DeepMind. Es reconocido por su trabajo pionero en la Búsqueda de Arquitectura Neuronal (NAS) y por su papel en el desarrollo de ChatGPT.

Q¿Qué es la 'Búsqueda de Arquitectura Neuronal (NAS)' y cuál fue la contribución de Zoph?

ALa Búsqueda de Arquitectura Neuronal (NAS) es un campo de investigación que utiliza algoritmos, como el aprendizaje por refuerzo, para diseñar automáticamente arquitecturas de redes neuronales óptimas. Barret Zoph, en colaboración con Quoc Le, es coautor del artículo fundacional 'Neural Architecture Search with Reinforcement Learning' en 2016, lo que se considera una contribución clave para establecer y popularizar este campo.

Q¿Qué causó la salida de Barret Zoph de Thinking Machines Lab y su regreso a OpenAI en 2026?

AEn 2026, Zoph y otros dos colegas dejaron Thinking Machines Lab después de que surgieran tensiones internas. Según el Wall Street Journal, la CEO Mira Murati terminó la relación laboral de Zoph citando problemas de 'rendimiento, comportamiento y confianza', incluida una relación no revelada con un empleado. Zoph ofreció una versión diferente, afirmando que él y sus colegas habían pedido a Murati que le otorgara plena autoridad sobre las decisiones técnicas, y que fue despedido después de que ella se enteró de sus planes de irse.

Q¿Por qué se describe el mercado de talento de IA como similar al de las 'transferencias de deportistas profesionales'?

AEl artículo describe el mercado de talentos de IA de élite como similar a las transferencias deportivas debido a la alta movilidad y competencia por un grupo muy reducido de investigadores líderes con experiencia en el entrenamiento a gran escala de modelos avanzados y en procesos de posentrenamiento. Estos profesionales son escasos y muy solicitados, y sus movimientos entre empresas como Google, OpenAI y Anthropic a menudo implican no solo salarios altos, sino también autonomía, visión del proyecto y atractivos paquetes de acciones previos a la OPV.

QSegún el artículo, ¿cuáles son las principales razones de la alta rotación de talentos en Google DeepMind?

ASegún entrevistas de Fortune con empleados actuales y anteriores de DeepMind, las principales razones de la alta rotación incluyen: ofertas financieras muy altas de la competencia, insatisfacción con la posición de Google en la carrera de IA, baja moral interna y el atractivo de las acciones de OpenAI y Anthropic antes de su posible salida a bolsa. Además, algunos investigadores sienten que el enfoque comercial en Gemini está reduciendo el espacio para la exploración científica pura y a largo plazo que originalmente atraía al talento a DeepMind.

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