La nuova frontiera della competizione per l’intelligenza artificiale non è (solo) nei modelli, nei data center o nella potenza di calcolo, ma nel capitale umano. O meglio, nel capitale superumano.
Ci riferiamo ai cosiddetti “individual contributors”, o IC, quei ricercatori d’élite in grado di spostare gli equilibri tecnologici con le loro intuizioni e il loro codice.
OpenAI, Google DeepMind e xAI se li contendono come se fossero stelle NBA. E per averli, o per non perderli, mettono sul piatto cifre da capogiro.
Benefit da film
Uno dei casi più eclatanti è quello raccontato da Noam Brown, protagonista di alcuni recenti avanzamenti nei modelli OpenAI dedicati al ragionamento matematico e scientifico. Che parla di offerte a dir poco cinematografiche: un pranzo con Sergey Brin, una partita di poker a casa di Sam Altman e persino un volo privato inviato da un investitore impaziente.
Alla fine ha scelto di restare in OpenAI, non per soldi ma perché l’azienda era pronta a supportare concretamente i progetti che lo motivavano. Ma è raro che la scelta venga fatta senza considerare i soldi. Anche perché per trattenere figure di questo calibro, le aziende offrono stipendi da superstar.
Pacchetti record e fughe milionarie
Secondo più fonti vicine alle aziende, i pacchetti salariali per i migliori ricercatori IA superano regolarmente i 10 milioni di dollari annui.
Google DeepMind, secondo Reuters avrebbe offerto a figure selezionate fino a 20 milioni di dollari l’anno, con stock grant extra e piani di maturazione accelerati rispetto ai classici 4 anni.
Il confronto con gli stipendi dei top engineer delle big tech tradizionali è impietoso: secondo i dati di Comprehensive.io, la media si ferma a 281.000 dollari di stipendio più 261.000 in equity.
Un’inezia, se si considera che nel settore IA l’élite è ormai valutata come 10.000 volte più efficace della media. Una metafora che lo stesso Sam Altman ha rilanciato su X, evocando ironicamente il passaggio dai “10x engineer” ai “10.000x researcher”.
sure 10x engineers are cool but damn those 10,000x engineer/researchers…
— Sam Altman (@sama) September 22, 2023
Il problema è che questi ricercatori sono pochissimi. Secondo chi conosce da vicino il settore, il numero di IC davvero capaci di fare la differenza si aggira tra le poche decine e qualche centinaio. Sono loro ad aver gettato le basi per l’attuale boom dell’IA generativa e sono loro che oggi fanno la fortuna, o la sfortuna, di un laboratorio.
Scouting alla “moneyball” per trovare i nuovi campioni dell’IA
Di fronte alla scarsità di talenti, le aziende hanno iniziato a usare strumenti sempre più sofisticati per scovarli. La società Zeki Data, ad esempio, applica tecniche di analisi prese in prestito dallo sport professionistico, come nel film Moneyball, per identificare talenti “non ovvi”.
Analizzando dati accademici e pubblicazioni, ha rivelato che aziende come Anthropic stanno reclutando figure provenienti da aree come la fisica teorica, mentre altri laboratori puntano su esperti di calcolo quantistico. In entrambi i casi, il valore aggiunto è nella capacità di risolvere problemi complessi con approcci fuori dagli schemi.
Anthropic, come altre aziende interpellate, ha preferito non commentare. Ma l’effetto di questo tipo di scouting si vede già: nuovi team si formano, startup emergenti si popolano di cervelli in fuga da colossi più strutturati, e il valore percepito di ogni ricercatore d’élite cresce.
La variabile Murati e il fattore incertezza
Un esempio di quanto sia delicato l’equilibrio nel reclutamento di alto livello è l’uscita da OpenAI dell’ex CTO Mira Murati. Dopo aver lasciato l’azienda, ha fondato una nuova startup e portato con sé 20 ex colleghi, reclutando poi anche da altri laboratori.
A oggi, secondo fonti Reuters, il suo team ha raggiunto le 60 persone. Non ha ancora un prodotto sul mercato ma sta comunque chiudendo un round di finanziamento da record, esclusivamente sulla base del talento raccolto.
In questo scenario, il potere delle idee passa allora sempre più attraverso chi le può realizzare. E a giudicare dai bonus milionari, dai voli privati e dalle strategie di scouting, oggi il futuro della IA generativa sembra passare per le risorse umane.
