Artículo de Julien Ricciarelli-Bonnal
26 octubre 2026
Lo esencial
La empresa estadounidense Micro1 ha anunciado su intención de dedicar 1.000 millones de dólares, durante doce meses, a adquirir y obtener licencias de datos operativos de otras compañías. Según una investigación publicada por Business Insider el 26 de octubre de 2026, los materiales buscados incluyen conversaciones de Slack, documentos de Google, historiales de CRM y archivos utilizados en el trabajo diario. Algunas empresas podrían recibir entre 100.000 y 2 millones de dólares por facilitar esta información. La iniciativa refleja una nueva etapa de la inteligencia artificial: después de aprender a partir de contenidos disponibles en Internet, los modelos buscan comprender cómo trabajan realmente los profesionales, cómo colaboran, toman decisiones y resuelven problemas dentro de sus organizaciones.
Durante los primeros años de expansión de la inteligencia artificial generativa, los grandes modelos se entrenaron utilizando enormes cantidades de libros, páginas web y otros contenidos digitales. Gracias a estos materiales desarrollaron capacidades para producir textos, explicar conceptos, analizar información y generar código. Sin embargo, conocer los principios de una actividad profesional no equivale necesariamente a saber desempeñarla dentro de una organización real.
El trabajo cotidiano rara vez sigue exactamente las instrucciones de un manual. Los proyectos sufren retrasos, aparecen desacuerdos, cambian los presupuestos y los equipos deben resolver situaciones que no estaban previstas. Una decisión comercial puede depender de varias conversaciones, de una autorización interna o de información que todavía no se encuentra disponible. Gran parte de ese conocimiento práctico permanece disperso entre mensajes, archivos y aplicaciones profesionales.
Esta dimensión del trabajo es precisamente la que empieza a interesar a las empresas que desarrollan inteligencia artificial. La nueva materia prima no consiste únicamente en documentos que explican cómo debería realizarse una tarea, sino en registros que muestran cómo las personas la ejecutan realmente y qué ocurre cuando deben adaptarse a circunstancias imprevistas.
Mil millones de dólares para acceder al funcionamiento de las empresas
El 9 de octubre de 2026, Micro1 anunció un compromiso de inversión de 1.000 millones de dólares durante los doce meses siguientes para adquirir y licenciar datos operativos empresariales. La iniciativa, denominada Company Data Partnerships, cuenta según la compañía con financiación de Citi y Hercules Capital. La cifra representa un compromiso anunciado, no una cantidad que ya se haya desembolsado íntegramente.
La investigación publicada por Business Insider el 26 de octubre permite comprender mejor el alcance comercial de este proyecto. Micro1 afirma que suele ofrecer entre 100.000 y 2 millones de dólares por los datos de una empresa mediana, aunque la remuneración depende de su complejidad, volumen y singularidad. Las conversaciones internas, los registros comerciales y los documentos utilizados para organizar proyectos figuran entre los materiales más interesantes.
Entre los ejemplos recogidos aparece VanHack, una compañía especializada en contratación que participó aportando información procedente de herramientas como Google Workspace, Confluence, Slack y su CRM. También figura MyPortal Marketing, una agencia que facilitó archivos de diseño y documentación sobre sus procedimientos internos. Estos casos muestran que la demanda puede alcanzar actividades comerciales y administrativas muy diferentes, sin que ello permita considerar esos importes como ingresos garantizados para cualquier empresa.
La particularidad de este mercado es que los archivos fueron creados originalmente con otra finalidad. Los empleados intercambiaron mensajes para solucionar problemas, redactaron documentos para preparar decisiones y actualizaron registros para gestionar clientes. Ahora, una parte de esa actividad acumulada puede adquirir un segundo valor económico como material para desarrollar sistemas de inteligencia artificial.
Las conversaciones muestran lo que los manuales no explican
Un modelo puede estudiar miles de documentos sobre negociación comercial y aprender a identificar objeciones, preparar propuestas o establecer prioridades. Pero puede seguir teniendo dificultades para reconocer cuándo un cliente carece de presupuesto, por qué una oportunidad debe abandonarse o cómo resolver una excepción que necesita la intervención de varios departamentos.
La diferencia reside en la continuidad de los acontecimientos. Un procedimiento describe las etapas previstas para realizar una tarea. Un historial de conversaciones permite observar los cambios de criterio, las comprobaciones y las decisiones que se produjeron realmente. En un CRM, el valor no se encuentra únicamente en los nombres de los clientes o el importe de los contratos, sino también en las interacciones que explican por qué una operación terminó de una determinada manera.
Micro1 pretende aprovechar esos registros mediante varios mecanismos. Puede transformar datos internos para conceder licencias a desarrolladores de modelos, recoger información sobre el funcionamiento de agentes de IA desplegados en empresas y construir entornos simulados basados en historiales de trabajo. Estos entornos permiten estudiar cómo responde un sistema cuando dispone de información incompleta, debe seguir una secuencia de acciones o necesita tomar decisiones en un contexto empresarial concreto.
El objetivo está relacionado con el desarrollo de la IA agéntica. Un asistente puede redactar un correo electrónico correctamente sin comprender si debe enviarlo, qué autorización necesita o qué consecuencias podría generar. La automatización de actividades profesionales exige algo más que producir respuestas convincentes. Requiere interpretar relaciones entre tareas, limitaciones y responsabilidades, capacidades que los registros operativos podrían contribuir a desarrollar.
El verdadero valor puede encontrarse en las decisiones acumuladas
Las organizaciones poseen conocimientos que no siempre aparecen en sus manuales. Parte de su experiencia reside en las soluciones que los empleados han encontrado durante años, en las adaptaciones de sus procedimientos y en las decisiones tomadas para responder a situaciones particulares. Esa información está distribuida entre personas, documentos y sistemas digitales que originalmente no fueron diseñados para formar un archivo único de conocimiento.
Una conversación entre un comercial y un técnico puede explicar por qué se modificó una propuesta antes de presentarla al cliente. Los comentarios de un documento pueden mostrar qué alternativas se descartaron. Un historial de asistencia técnica permite observar qué soluciones funcionaron cuando las respuestas habituales resultaron insuficientes. Aislados, estos elementos parecen rutinarios; considerados conjuntamente, pueden describir cómo una empresa convierte información en decisiones.
Por eso, el volumen de almacenamiento no determina necesariamente el valor de los datos. Miles de mensajes repetitivos pueden aportar menos información que una secuencia bien documentada de decisiones complejas. La calidad de los registros, su profundidad histórica, la relación entre diferentes aplicaciones y la posibilidad de comprender los resultados son aspectos relevantes. Micro1 incluye precisamente la complejidad de los procesos y la singularidad del conocimiento operativo entre sus criterios de valoración.
La consecuencia económica resulta significativa. Hasta ahora, las empresas consideraban principalmente sus datos como recursos para mejorar su productividad, comprender a sus clientes y organizar sus actividades. El nuevo mercado introduce otra posibilidad: comercializar una parte de la experiencia acumulada. Lo que adquiere valor ya no es únicamente la información que una organización posee, sino también la manera en que sus profesionales han aprendido a utilizarla.
¿Quién puede vender unas conversaciones construidas por muchas personas?
La aparición de compradores interesados en estos registros plantea preguntas que no se resuelven únicamente mediante el acuerdo entre dos empresas. Los archivos internos pueden contener comunicaciones de empleados, información facilitada por clientes, documentación de proveedores y materiales sometidos a obligaciones de confidencialidad. Disponer de acceso a esos registros no implica necesariamente contar con todos los derechos para autorizar su reutilización comercial.
Micro1 asegura aplicar procedimientos destinados a eliminar o transformar información identificativa, mantener separados los datos de distintas empresas y limitar su conservación. Son medidas relevantes, pero su eficacia debe examinarse en función de las condiciones concretas. Eliminar nombres y direcciones no garantiza siempre que resulte imposible reconocer a una persona mediante su cargo, los acontecimientos descritos o la combinación de varios elementos contextuales.
En la Unión Europea, esta distinción tiene consecuencias jurídicas importantes. Los datos verdaderamente anonimizados y los datos personales pseudonimizados reciben tratamientos diferentes. Estos últimos pueden continuar sujetos al Reglamento General de Protección de Datos, con obligaciones relacionadas con la base jurídica del tratamiento, la transparencia y las transferencias internacionales. También pueden existir restricciones contractuales o derechos de terceros que deban respetarse.
Las decisiones de los directivos pueden afectar además a personas que contribuyeron a generar esos registros sin imaginar que acabarían formando parte de una transacción comercial. No significa que todas estas operaciones sean ilícitas o incompatibles con los intereses de los trabajadores. Significa que su legitimidad no puede evaluarse exclusivamente atendiendo al precio ofrecido y a la voluntad de la dirección.
Monetizar la experiencia empresarial también exige protegerla
Para algunas organizaciones, la oportunidad económica puede resultar atractiva. Años de información acumulada podrían generar ingresos adicionales sin necesidad de desarrollar un producto nuevo. Sin embargo, el beneficio real depende también de los costes de extracción, revisión, preparación y protección de los datos, así como de las posibles consecuencias de permitir su explotación externa.
Las condiciones contractuales adquieren una importancia decisiva. Una empresa debe comprender qué usos autoriza, quién podrá acceder a los materiales, durante cuánto tiempo y con qué restricciones. También debe conocer si la licencia es exclusiva, cómo se gestionarán las solicitudes de eliminación y qué derechos conserva sobre la información original y los materiales derivados de ella.
La cuestión se relaciona con otras transformaciones recientes del uso empresarial de la inteligencia artificial. Al analizar quién asume las consecuencias económicas cuando los agentes de IA comienzan a actuar de forma autónoma, examinamos cómo la ampliación de las capacidades tecnológicas obliga a definir responsabilidades que antes podían parecer secundarias. La comercialización de datos operativos plantea una exigencia parecida, aunque en una etapa anterior: determinar qué puede compartirse y quién debe responder de esa decisión.
No todos los conocimientos de una empresa deberían valorarse exclusivamente por la cantidad que un tercero está dispuesto a pagar. Una metodología comercial particular, una relación estratégica o determinadas decisiones internas pueden constituir ventajas competitivas cuya difusión tenga consecuencias a largo plazo. La oportunidad de monetización debe examinarse, por tanto, dentro de una gobernanza de IA para empresas que contemple tanto las posibilidades económicas como las responsabilidades asociadas a la información.
La iniciativa de Micro1 revela una nueva etapa en la evolución del mercado de datos para inteligencia artificial. Los contenidos públicos han permitido construir sistemas capaces de explicar conceptos y generar respuestas. Los registros internos ofrecen otra clase de conocimiento: muestran cómo las personas toman decisiones cuando deben enfrentarse a límites, conflictos y situaciones que no aparecen resueltas de antemano.
Todavía no está demostrado que estos datos permitan construir agentes capaces de reproducir de forma fiable el juicio profesional, ni que los acuerdos comerciales anunciados terminen generando los beneficios esperados. Pero su valorización económica señala una transformación que las organizaciones difícilmente podrán ignorar.
Durante años, las empresas han escuchado que sus datos eran valiosos porque les permitían comprender mejor su propia actividad. Ahora descubren que pueden interesar a quienes desean enseñar a las máquinas cómo funciona esa actividad. La pregunta ya no es solamente cuánto vale el conocimiento acumulado, sino qué parte de él conviene compartir cuando ese conocimiento constituye también una de las principales fuentes de diferenciación de la empresa.
Escrito por Julien Ricciarelli-Bonnal
26 octubre 2026
