Amazon adopta en gran medida una postura pasiva en la guerra por el talento de IA

• Amazon ha actuado en gran medida de forma pasiva en la competencia por asegurar talento de IA
• Según documentos internos, la estructura salarial, el deterioro de su reputación en IA y las restricciones al trabajo remoto son los principales obstáculos
• Por estas razones, Amazon queda en una posición vulnerable para asegurar talento de IA de alto nivel
• La política de asistencia presencial centrada en "hubs" de Amazon también funciona como otra limitación para captar talento que prefiere el trabajo remoto
• La empresa está explorando mejoras en su política de compensación y en una estrategia de contratación flexible

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Por qué Amazon ha sido pasiva en la guerra por el talento de IA

La posición actual de Amazon en la competencia por asegurar talento de IA

• La guerra por el talento de IA se está intensificando en todo Silicon Valley, pero Amazon ha mostrado principalmente una actitud de esperar y observar
• Según documentos internos confidenciales y testimonios de personas relacionadas, Amazon reconoce como obstáculos para captar talento un sistema salarial atípico, una reputación debilitada en el campo de la IA y una política estricta de asistencia presencial
• Como resultado, Amazon enfrenta presión para replantear su estrategia de contratación

Contenido de los documentos internos

• Los documentos fueron elaborados por el equipo de RR. HH. encargado de las áreas no minoristas (Amazon Web Services, publicidad, dispositivos, entretenimiento y el equipo general de inteligencia artificial)
• Se señala que "la contratación en IA generativa es difícil por la ubicación laboral, la compensación y la percepción de que la empresa va rezagada"
• Se considera que los competidores ofrecen paquetes de compensación más agresivos y amplios
• En casos recientes de incorporación masiva de talento en IA, quedó en evidencia que Amazon fue menos agresiva que competidores como Meta, Google, OpenAI y Microsoft

La postura oficial de Amazon

• Un vocero de Amazon afirmó que la empresa compensa de manera competitiva en el mercado y mantiene flexibilidad para atraer al mejor talento, pero
• Más tarde cambió de postura y dijo que la premisa del artículo era incorrecta, evitando dar una explicación detallada
• Amazon volvió a enfatizar que está desarrollando aplicaciones de GenAI rápidamente y que su compensación también es competitiva

El "door desk" y el sistema de compensación igualitario

• Amazon es famosa por su cultura de austeridad, y un ejemplo representativo es haber usado puertas baratas como escritorios
• Esa cultura orientada al ahorro entra en conflicto con la intensa competencia salarial en el campo de la IA
• Los documentos internos evalúan que, debido a bandas salariales rígidas y a una política de no aumentos, sus ofertas son inferiores a las de la competencia
• Advierten que la falta de aumentos salariales en algunos puestos clave se convierte en un obstáculo para contratar a los mejores talentos
• Si no logra asegurar ingenieros e investigadores de IA sobresalientes, persiste el riesgo de perder liderazgo tecnológico
• Amazon no ha logrado lanzar un producto de IA con gran éxito como ChatGPT de OpenAI o Claude de Anthropic
• El servicio de nube Bedrock AI ha mostrado ciertos avances, pero faltan casos con impacto global

Casos adicionales sobre salario y retención de talento

• El sistema salarial y de compensación de Amazon ha sido de forma continua una fuente de controversia
• Por ejemplo, en 2020 Brad Porter, VP del área de robótica, dejó la empresa tras el rechazo de un aumento salarial
• La estructura en la que la entrega de acciones se concentra hacia etapas posteriores (con menor compensación al inicio del empleo) no resulta atractiva para nuevos talentos
• La política de avanzar sin bonos en efectivo también se aplica incluso a altos ejecutivos

Las dificultades para asegurar talento en IA generativa

• Los documentos internos señalan que la competencia por personal del área de IA generativa se ha intensificado, especialmente para asegurar expertos en modelos de lenguaje grandes
• Según un informe de la firma de venture capital SignalFire, Amazon tiene una tasa de retención de ingenieros mucho más baja que Meta, OpenAI y Anthropic
• Jarod Reyes, responsable de la comunidad de desarrolladores en SignalFire, mencionó que los competidores de Amazon van más adelantados en modelos abiertos, investigación fundacional y herramientas de desarrollo
• Muchos ingenieros sienten inquietud sobre la dirección de Amazon y existe una tendencia a cambiar de trabajo

Reacción de inversionistas y del mercado

• Algunos inversionistas también comparten preocupaciones similares
• Brian Nowak, de Morgan Stanley, planteó al CEO Andy Jassy su preocupación por el deterioro de la competitividad de AWS en IA y una posible caída de cuota de mercado
• Tras la respuesta de Jassy, se produjo una caída en el precio de la acción

El plan de respuesta de Amazon

• Amazon expresó su intención de responder mediante el refinamiento de su estrategia de compensación y ubicación, una mayor cantidad de eventos para destacar su trabajo en IA generativa y la operación de equipos dedicados de contratación dentro de unidades de negocio como AWS

La política centrada en "hubs" y las limitaciones para captar talento

• Hubo casos en los que cientos de trabajadores técnicos de la sede de Amazon se reunieron frente a las oficinas centrales por temas como la política de asistencia presencial
• La nueva política de asistencia centrada en "hubs" de Amazon exige trasladarse a la sede regional correspondiente, y no hacerlo puede implicar riesgo de despido
• Los documentos internos señalan que esta política obstaculiza la captación de talento capaz, incluidos especialistas en IA generativa
• Amazon también está explorando formas de ampliar los puestos con mayor flexibilidad de ubicación
• De hecho, se reporta que la falta de flexibilidad para trabajar desde casa facilita que los competidores le quiten talento a Amazon

Casos recientes de contratación y salidas

• El año pasado, Amazon fichó a David Luan, CEO de Adept, y actualmente lidera el AI agents lab de Amazon
• En cambio, también continúan las salidas de altos perfiles de IA, como el diseñador de chips de IA Rami Sinno y Vasi Philomin, VP a cargo del proyecto Bedrock
• Según un reclutador, cada vez más candidatos rechazan ofertas de empleo debido a la estricta política de regreso a la oficina (RTO)
• Aunque la competencia ofrezca salarios más bajos, hay una fuerte tendencia a preferirla si permite trabajar desde casa
• Bloomberg informó que Oracle contrató a más de 600 empleados de Amazon en los últimos dos años gracias a la política de RTO

La dificultad del cambio y una visión optimista

• Los documentos fueron elaborados a fines del año pasado, por lo que dejan abierta la posibilidad de algunos cambios posteriores
• Sin embargo, según múltiples personas relacionadas, no ha habido cambios sustanciales en la política de compensación
• En documentos oficiales sobre el sistema de compensación de ejecutivos, Amazon considera que, al haber sido una estrategia efectiva durante décadas, cambiar el sistema implica grandes riesgos
• También existe la visión de que la guerra por el talento de IA puede estar demasiado sobrecalentada y basarse en un sentimiento de inversión excesivo
• De hecho, ya se han dado casos en los que algunos talentos contratados por Meta con grandes sumas ya volvieron a cambiar de empleo

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Opinión de Hacker News

• Creo que la forma en que Zuckerberg tira decenas de miles de millones de dólares en cada moda del momento ha hecho que la gente se imagine que todas las grandes tecnológicas tienen que quemar dinero así. Pero en realidad otras empresas están actuando de forma mucho más estratégica. Microsoft está siendo agresiva por su alianza con OpenAI, y Google ya era de por sí un centro clave de investigación en IA. Pero Amazon o Apple no están en una posición tan natural, así que no necesariamente tienen que gastar a lo loco. Espero que solo las empresas con una buena estrategia hagan inversiones masivas, y que el resto entre después, cuando el mercado madure, vía adquisiciones o alianzas tecnológicas. Cuando se enfríe la fiebre por la IA, Zuck probablemente se irá a gastar dinero en la siguiente moda
  • En general estoy de acuerdo, pero creo que Amazon sí está muy nerviosa por quedarse atrás en este sector. En la última presentación de resultados, el CEO dio una respuesta larguísima y defensiva a una pregunta de analistas sobre por qué se están rezagando en IA. Según reportes internos, los líderes están entrando en pánico y presionando a los equipos para que saquen soluciones de IA lo más rápido posible. Dentro de Amazon casi no hay talento real de liderazgo en IA, y la gente top cada vez más se va de la empresa o ni siquiera llega a entrar. Creo que deberían enfocarse en lo que Amazon sí hace bien, como logística o infraestructura, pero la sensación es que la dirección actual está dando vueltas sin un plan claro
  • Como la mayoría de los LLM van a correr en la nube, los proveedores generales de cloud como Amazon, Microsoft y Google obviamente van a estar en el negocio de servir modelos. Pero eso no significa que tengan que crear sus propios modelos. Cada vez parece más probable que los LLM terminen convirtiéndose en productos intercambiables, casi comoditizados, a medida que convergen los datasets, y al final lo importante será el acceso al cliente. Construir un LLM SOTA requiere dinero, pero las barreras de entrada para el negocio cloud son mucho más altas, así que el punto de contacto con el cliente me parece más importante. Amazon ya colabora muy de cerca con Anthropic tanto en entrenamiento como en servicio, y como ambas están enfocadas en B2B, esa dirección estratégica se siente natural
  • Creo que Amazon está apostando por invertir en infraestructura: ahí es donde está el dinero, donde están las máquinas. Parece que ya se dieron cuenta de que ninguna empresa tiene una muralla defensiva realmente diferenciada, y como cualquiera puede comprar cómputo, están enfocándose estratégicamente en eso
  • Me gustó el concepto de Apple Intelligence, donde todos los procesos y datos se manejan sobre todo on-device. Me da pena que todavía no se haya concretado bien una dirección donde la IA se procese directamente en el dispositivo sin depender de la nube. Ojalá se haga realidad pronto, y por ese objetivo incluso me parecería bien que Apple invirtiera un poco más
  • Si Amazon tiene una ventaja, creo que está en la capacidad ociosa de cómputo de AWS. Pero esa es un área que puede aprovechar incluso sin contar con talento extraordinario en IA
• Hay mucha evidencia de que en el campo de los LLM casi no existen barreras metodológicas de entrada. Al final, el diferenciador es el poder de cómputo: hardware y energía. Empresas como xAI o DeepSeek lograron en poco tiempo modelos que compiten con los líderes. Si es así, entonces una mejor estrategia que pagar salarios astronómicos al mejor talento es comprar GPU y energía para ofrecer servicios de cómputo. Además, Amazon ya está acostumbrada a hacer inversiones gigantes y operar infraestructura a gran escala en retail, así que en vez de meter miles de millones en un negocio de IA de AWS todavía no probado, parece más razonable gastar ese dinero en expandir la logística real
  • Parece que parte de la dirección cree que si se mete suficiente cómputo, tarde o temprano va a salir AGI. Personalmente no creo que los LLM conduzcan a inteligencia general, pero desde la lógica de comprar un boleto de lotería para capturar el futuro mercado de AGI, se entiende por qué están invirtiendo capital enorme. Zuckerberg llegó a hablar de “señales de que la IA se mejora a sí misma”; si realmente cree eso, entonces la contratación agresiva de talento y la expansión de centros de datos en Meta también se pueden ver como una apuesta al futuro
  • Si de verdad no hubiera barreras metodológicas en LLM, entonces surge la duda de por qué Meta todavía no ha sacado un modelo SOTA. DeepSeek tampoco ha usado recursos especialmente superiores a los de otras grandes empresas chinas de IA. Alibaba y Baidu llevan más tiempo invirtiendo y tienen más dinero y cómputo que DeepSeek, pero no lograron lo que sí hizo DeepSeek
  • La verdadera barrera defensiva, en orden, es talento, datos y cómputo. El despliegue de cómputo ya prácticamente está llegando a su límite, y ahora importan mucho más los datos de calidad, los métodos de experimentación y el entorno de construcción
  • Amazon parece querer dar la impresión de actuar de forma estratégica, pero en realidad sigue fallando en asegurar al mejor talento de IA. Si uno fuera talento realmente fuerte, hay razones de sobra para elegir Anthropic, OpenAI o Google DeepMind antes que Amazon. Basta ver el caso después de la adquisición de Adept, donde el talento se fue, y además AWS va bastante atrás de Azure en la frontera de IA. GCP también está creciendo más rápido y tiene mejores perspectivas a futuro
  • La barrera de entrada en LLM es obvia. Este sector es extremadamente intensivo en capital, y aunque parezca que hay muchos jugadores, en realidad eso solo es posible gracias a inversiones enormes. No creo que este boom vaya a durar para siempre. Estratégicamente, decidir si conviene invertir fuerte ahora no es nada fácil. Si algunas empresas siguen lanzando modelos open-weight competitivos, hay que contemplar la posibilidad de que el liderazgo en I+D por sí solo no termine siendo una gran ventaja competitiva. Amazon ya tiene suficiente capacidad de cómputo, así que puede sacar cierto beneficio de este mercado con menos riesgo sin tener que hacer una inversión tan profunda
• Me pregunto si Amazon quiere ser un innovador en IA o más bien un proveedor de infraestructura que habilita la IA. AWS ya permite que miles de empresas operen sus negocios. También diseñó sus propios chips, como los CPU ARM Graviton y los chips de IA Trainium, y cualquiera puede usarlos a través de AWS. Al final, creo que Amazon gana mucho más haciendo posible que distintas IA se usen en AWS que compitiendo directamente con algoritmos de IA propios
  • La estrategia actual se parece a vender picos y palas durante una fiebre del oro
  • Si uno revisa lo que dicen los VP relacionados, se nota que Amazon está enfocada en democratizar la IA. El VP Swami apunta a esa democratización, y la dirección estratégica de la empresa va en ese sentido. (Referencia: blog sobre la colaboración entre AWS y Mistral AI)
  • Creo que Amazon también entiende que, por ahora, la IA es en su mayoría un negocio que quema dinero. No hay necesidad de meterse a la pelea hoy si más adelante pueden entrar cuando ya aparezca una solución clara. Total, si necesitan un modelo, siempre pueden traerlo y usarlo, y muchas cosas pueden correr en sus propios servidores, así que el costo de oportunidad no parece tan alto
  • También tienen robots hechos por ellos mismos, y en su web venden robots de terceros. Creo que con la IA la están viendo de forma parecida. Desarrollan cosas propias, pero también hay un campo enorme para aplicaciones. Por ejemplo, alguna vez un bot me dio información incorrecta y terminé devolviendo un producto; todavía falta mucho para mejorar esa experiencia del cliente
• En el ecosistema actual de IA no existe lock-in. Pero si en el futuro la IA se convierte en un acompañante que gestione toda mi vida y acumule mis datos personales, mis recuerdos, entonces el lock-in podría volverse extremo. Cambiar de proveedor de IA podría sentirse casi como un divorcio, como perder la mitad de los recuerdos de tu vida. Ahora mismo eso todavía está limitado por los problemas de memoria de contexto, pero si algún día llega a existir una verdadera “IA compañera de vida” que incluya hasta el historial completo de conversaciones, creo que el mercado y sus jugadores podrían cambiar muchísimo
  • Pero este problema de memoria quizá no se resuelva tan fácil. Últimamente han aumentado las ventanas de contexto, pero que sean más largas no significa que toda esa información siga siendo igual de útil. Yo frecuentemente noto una caída clara en el desempeño del modelo alrededor de los 100 mil tokens. Incluso hoy, ya es difícil sacarles jugo de forma realmente precisa dentro de los límites actuales, así que después de 100 mil tokens termino comprimiendo la información
  • Si al final los datos son solo texto, entonces legalmente también se puede pedir portabilidad. Si uno quiere, podría copiar todo el historial de conversaciones y moverlo a otra IA sin demasiada dificultad
  • Yo metí mis conversaciones viejas en mi sistema RAG y las uso con un LLM nuevo. Lo gestiono con Claude Desktop o Cursor, y como yo mismo administro los logs y la memoria del LLM, cambiar de modelo no me pesa nada
  • ¿Quién querría actuar siempre en función de todas sus conversaciones pasadas? A veces uno crece gracias a los errores y al olvido. Cargar con todos los recuerdos toda la vida me parece más bien un escenario distópico
  • Para lograr una IA compañera de por vida, haría falta un salto en la “memoria agéntica”. La memoria misma podría volverse modular y el lock-in tal vez ni siquiera sería necesario. Es totalmente imaginable una solución descentralizada donde yo conserve la propiedad de mis datos, pueda dar acceso solo a la IA que yo quiera y retirarlo fácilmente
• Estoy de acuerdo con la interpretación de que la guerra por el talento en IA es una mala estrategia nacida del hype y del sobrecalentamiento de los inversionistas. Si pensamos en casos como DeepSeek, que se convirtió en líder de la industria con poca inversión y sin un gran avance teórico, me parece tonto meterse a competir de forma forzada ahorita. Lo más sensato sería observar hasta que el tablero se estabilice, aprender de lo que otros ya probaron y diseñar sistemas pensando más en eficiencia y rentabilidad que en rendimiento máximo. Amazon, al final, ya tiene recursos de GPU y puede jugar el papel de vender picos y palas en esta fiebre del oro, así que no necesita competir directamente en modelos de IA
  • Creo que Amazon incluso puede esperar tranquilamente hasta que alguien saque una solución de IA que realmente se pueda vender. Habrá casos como chatbots de atención al cliente, pero si la demanda real no es tan grande, en vez de implementarlo ellos mismos los clientes simplemente podrían llevar su propio modelo
  • Estoy de acuerdo en que la IA es importante, pero no me parece equilibrado que ahora se estén yendo billones de dólares casi solo a los LLM, mientras otras tecnologías transformadoras como baterías revolucionarias, fusión nuclear o terapia génica reciben comparativamente mucho menos inversión. No comparto la idea de que DeepSeek no aportó avances teóricos; MLA y GRPO sí dieron resultados reales muy buenos
  • Después de usar en trabajo real modelos basados en DeepSeek para tareas de software, no puedo estar de acuerdo con la opinión anterior
• Creo que AWS está dejando pasar una gran oportunidad en esta ola de GenAI. En la práctica trato seguido con AWS y con temas de MLOps/GenAI, y los tres especialistas que atendían nuestro lado se fueron a competidores en menos de un año. En el re:Invent de Londres tampoco hubo anuncios particularmente nuevos en GenAI. El año anterior había mucha expectativa con Bedrock, pero no lograron materializarla. Más allá de AWS, también cuesta entender por qué todavía no lograron integrar un asistente de IA en Alexa
  • El servicio Alexa+ basado en IA saldrá pronto. Está planeado como un plan pago de 20 dólares al mes enlace relacionado
  • Prácticamente ya resolvieron eso con Alexa+. Ofrece conversaciones mucho más naturales e inteligentes que la Alexa anterior, y responde teniendo en cuenta el contexto de la pregunta en tiempo real. Por la naturaleza de los dispositivos Echo, me impresionó que sea mucho más fácil hablar con una IA por voz sin tener que abrir una app de ChatGPT y cambiar al modo voz
  • Probé AWS Q una vez, y fuera de que el nombre es simpático, no tiene absolutamente ninguna utilidad real
  • El proyecto del robot doméstico Astro también está prácticamente cancelado. Por lo que se sabe internamente y por el ambiente dentro de la empresa, Astro era solo un testbed para investigar robots autónomos de almacén, y en cuanto cumplió ese propósito desarmaron al equipo
  • Sobre el término, me pregunto si MLOps es el equivalente de DevOps para machine learning o si se parece más a FLOPS dedicado a ML. Como sea, sí parece que Amazon está perdiendo expertos reales frente a startups
• AWS históricamente ha fijado precios alineados con productos open source o con licencia como PostgreSQL, MS-SQL o Redis. De la misma manera, en Bedrock su estrategia es incluir el licenciamiento en el costo para que puedas usar directamente modelos de varios proveedores de IA, y así ganar cuota de mercado sin desarrollar uno propio. Infraestructura, networking y base de usuarios: con ese rol debería bastar
• Amazon sigue invirtiendo mucho en I+D. Históricamente ha operado bajo el principio de hacer muchos experimentos y aceptar muchos fracasos, así que aunque hoy no tenga una narrativa vistosa en IA, a largo plazo probablemente va a fortalecer su músculo en este campo. Se enfocará en casos reales de clientes y dará resultados con una visión de más largo plazo
• De hecho creo que Amazon puede ser una de las empresas que más se beneficie de la IA. Por ejemplo, una conversación con soporte al cliente: “Creo que la búsqueda está rota. Si busco wwvb watch, me salen relojes que no tienen nada que ver.” “¿Qué navegador web está usando? ¿Podría intentar con Chrome?”. O sea, la calidad misma de la búsqueda está fatal