Startups que cierran venden datos a la IA por US$25.000

Un mercado que nació de la quiebra: los datos como último activo

Cuando Keelan Miskell empezó a cerrar su startup de criptomonedas, no creía que sus datos valieran gran cosa: los usuarios eran anónimos y la empresa tenía apenas unos años. Terminó cobrando cerca de US$25.000 por su base de código y una suma aún pendiente, cercana a US$15.000, por los datos de trabajo alojados en Google, Notion, Figma y Slack. "Al menos todo lo que estuvimos haciendo durante dos años y medio vale algo para alguien en algún lugar", dice.

La operación la intermedió SimpleClosure, parte de un sector en crecimiento: negocios que atienden a startups moribundas. Estimaciones de Carta y AngelList citadas por MIT Technology Review muestran que las disoluciones aumentaron entre 26% y 56% anual en los últimos años. Alrededor de ese fenómeno surgió un ecosistema de fin de vida —coaches, "doulas de la muerte" y firmas que resuelven los problemas legales, impositivos y operativos de quebrar—. Ahora ese mismo sector vende los restos de datos a los laboratorios de IA.

Cómo funciona Asset Hub, la plataforma que vende el código de startups cerradas

SimpleClosure sumó la venta de datos a sus servicios en abril. Su plataforma Asset Hub ayuda a los fundadores a vender código y datos de trabajo: correos, chats y documentos. Los compradores incluyen laboratorios de IA, proveedores que construyen espacios de trabajo simulados para entrenamiento y empresas tecnológicas maduras que desarrollan modelos propios.

Asset Hub gestionó más de 150 operaciones y espera devolver más de US$10 millones a startups para fines de 2026. Su CEO, Dori Yona, vio cómo estas transacciones, antes raras y "algo tabú", se volvieron rutinarias: el 47% de los acuerdos de SimpleClosure ya incluyen venta de código o datos.

El contexto de la compañía ayuda a dimensionar el fenómeno. SimpleClosure se fundó en 2023 en Los Ángeles y ha levantado algo más de US$20 millones de inversores como Infinity Ventures, TTV Capital, Anthemis, The LegalTech Fund y Carta, según Crunchbase News. En esa misma entrevista, Yona afirmó que en el primer trimestre de 2026 se cerraron 2,6 veces más empresas que en el mismo período de 2025, y que la plataforma ya ayudó a devolver más de US$200 millones a stakeholders.

Vale recordar el punto de partida: el proceso tradicional de cierre puede costar más de US$75.000 y tomar casi un año, según TechCrunch, y en Estados Unidos se cierran entre 700.000 y un millón de empresas cada año. Ese es el volumen que hoy alimenta el mercado de datos.

Su rival Sunset también tiene un negocio de reventa de datos en rápido crecimiento. Su fundador y CEO, Brendan Mahony, explica que Sunset valora los activos de un cliente moribundo según la cantidad de empleados, los años en operación, el volumen de datos y cómo el equipo usaba sus herramientas. "Estos datos de escape operativo son como las virutas de madera que todos pensaban que no valían nada, pero en realidad valen muchísimo", compara.

El caso Spirit Airlines: Google pagó US$10 millones por décadas de datos

La operación más grande conocida hasta ahora no salió de una startup, sino de una aerolínea en bancarrota. En agosto pasado, en el marco de la quiebra de Spirit Airlines, Google superó a la empresa de datos de IA Mercor y compró décadas de información de la compañía. El precio: US$10 millones.

Según Bloomberg Law, recogido por Yahoo Finance, Google ofreció US$10 millones frente a los US$7,5 millones de Mercor, y el Tribunal de Bancarrota del Distrito Sur de Nueva York designó a Mercor como comprador de respaldo. El paquete incluía 100 millones de correos, 500 millones de mensajes de Teams, 7.200 millones de registros de vuelos de competidores, 7.500 millones de registros de transacciones de pasajeros desde 2008 y más de 175.000 registros de empleados desde 1986. Quedaron fuera los 97,5 millones de perfiles de pasajeros y los 50,2 millones de registros del programa de fidelidad Free Spirit, y el tribunal exigió que un tercero limpiara la información personal identificable antes de la entrega.

Bloomberg informó en septiembre que la unidad de IA de SpaceX evalúa comprar datos de startups en dificultades.

Por qué los laboratorios de IA quieren datos de empresas muertas

La demanda surgió de golpe el año pasado, cuando los laboratorios de entrenamiento alcanzaron los límites de los conjuntos de datos públicos y sintéticos. Surge AI, por ejemplo, compra datos para construir "gimnasios de aprendizaje por refuerzo" donde los agentes de IA de sus clientes practican tareas, como depurar una arquitectura informática compleja o redactar escritos de apelación.

Nick Heiner, que dirige ese trabajo en la empresa, busca archivos que reflejen variedad de situaciones, desde desacuerdos hasta decisiones difíciles. Su criterio es contraintuitivo: el historial de Slack de una empresa, si captura conversaciones con variedad y profundidad, puede valer más que el Slack, el correo y los calendarios de otra combinados.

Los archivos reales evitan errores comunes de los mundos sintéticos, como referencias a fechas que no existen. Pero no está claro cuánto mejoran el rendimiento: ninguna empresa publicó aún pruebas que comparen resultados de entrenamiento con datos reales frente a las alternativas. Los precios reflejan esa incertidumbre, dice Heiner, porque las valuaciones se basan en "tesis de investigación" que estiman cuántas tareas útiles salen de, por ejemplo, 100.000 líneas de código.

Los riesgos legales: datos "legalmente radiactivos"

Legalmente, el terreno es delicado. El sindicato de azafatas de Spirit se opuso a la venta por motivos de privacidad, y Greg Ewing, abogado que asesora a startups de IA, calificó esos datos como "legalmente radiactivos".

Los proveedores emplean científicos de datos para limpiar información personal identificable y excluir registros de recursos humanos, y los compradores dicen que también lo hacen. Pero Ewing señala detalles privados que acechan en correos y calendarios: citas médicas, arreglos para buscar a los chicos en la escuela, planes de salidas. Describe un "lejano oeste del entrenamiento de IA" que recién empieza a dar paso a acuerdos de licencia formales y usos verificados.

También está la pregunta de quién se beneficia con estas ganancias. Lo recaudado suele ir a acreedores senior e inversores, no a los empleados. Para Ifeoma Ajunwa, profesora de derecho de la Universidad de Emory y autora de The Quantified Worker, esto representa una forma de "capital capturado". El precedente legal permite la vigilancia para ayudar a los trabajadores a hacer su tarea, pero una vez que la empresa cierra, esa justificación desaparece. "Los empleadores deberían tener consentimiento expreso antes de vender los datos de los trabajadores", dice, aunque reconoce que no hay ley federal que prohíba esas ventas.

Qué significa esto para tu startup

Para un founder, la noticia cambia dos cosas: el valor de lo que construyó y la higiene con la que lo documenta.

• Trata tu código y tus datos de trabajo como activos con precio, no como residuo. SimpleClosure ya devolvió más de US$200 millones a stakeholders, según su CEO. Si tu empresa no despega, una base de código ordenada y un historial de Slack con conversaciones sustantivas pueden convertirse en un ingreso real en lugar de evaporarse en el cierre.
• Documenta desde el día uno pensando en una eventual venta. Sunset valora los activos según cantidad de empleados, años en operación, volumen de datos y uso de herramientas. Eso significa que la trazabilidad importa: correos, documentos y chats bien organizados valen más que un archivo caótico.
• Cuida el consentimiento y la privacidad de tu equipo. Los compradores exigen limpiar información personal identificable y abogados como Ewing advierten que los datos de trabajadores son "legalmente radiactivos". Tener políticas internas claras sobre qué se guarda, dónde y por cuánto tiempo reduce el riesgo legal en una eventual venta.
• No cuentes con ese dinero en tu runway. Los precios son dispares y se basan en tesis de investigación sin evidencia pública de mejora de rendimiento. Es un ingreso incierto, no una línea presupuestaria.

Conclusión

El mercado de datos de startups cerradas pasó de ser tabú a ser rutina en menos de dos años: el 47% de los acuerdos de SimpleClosure ya incluyen venta de código o datos, y Google pagó US$10 millones por los archivos de una aerolínea en quiebra. Para los founders hispanohablantes la lectura es doble: hay valor real en lo que se construye, incluso cuando el proyecto no sobrevive, pero también hay un vacío legal y ético que todavía nadie resolvió. Los precios probablemente se estabilicen el año próximo, salvo que primero explote una burbuja de la IA. Mientras tanto, la decisión práctica es simple: construir con orden y cerrar con transparencia.

Fuentes

• VirasoroVirtual: Las startups que cierran venden sus datos a laboratorios de IA
• MIT Technology Review: AI labs are buying data from dead startups to train their models
• Yahoo Finance: Google buys Spirit Airlines data for AI training for just $10 million
• Crunchbase News: A Better Way To Fail
• TechCrunch: SimpleClosure raises $1.5M to help companies shut down faster and cheaper