En marzo de este año, una joven de 24 años decidió dejar la Universidad de Stanford, fichar a genios de Meta y Google Brain y lanzar un negocio de matemáticas con inteligencia artificial en plena ola de despidos tech. Esa combinación de riesgo, talento y algoritmos está poniendo a Axiom Math en el radar de todo el sector, pero la parte más llamativa aún no es esa.
Esa joven se llama Carina Hong, es becaria Rhodes y hasta hace unos meses era estudiante de posgrado en Stanford, en plena carrera académica clásica. Hoy dirige en Estados Unidos una startup de inteligencia artificial especializada en matemáticas avanzadas que quiere ir mucho más lejos que un simple chatbot. Lo interesante es qué está intentando construir exactamente y por qué grandes expertos han apostado por seguirla.
La idea central de Axiom Math es clara: crear un sistema matemático basado en inteligencia artificial capaz de atacar problemas complejos que llevaban décadas sin respuesta. No se trata solo de hacer cuentas más rápido, sino de desarrollar una especie de “superinteligencia matemática” que razone, demuestre teoremas y abra nuevas vías de investigación. Falta un detalle clave para entender la magnitud de la apuesta: quién se ha subido al barco.
En pocos meses, Axiom Math ha reunido un equipo de 17 personas donde destacan antiguos investigadores del laboratorio FAIR de Meta, de los grupos de GenAI de Meta y de Google Brain, que se fusionó con DeepMind en 2023. Entre ellos está Shubho Sengupta como director de tecnología (CTO), junto a perfiles como Francois Charton, Aram Markosyan y Hugh Leather, todos con trayectoria anterior en Meta. A este núcleo se suma el matemático Ken Ono, que fue profesor de Hong y ahora trabaja con ella en la empresa.
Este fichaje de talento no se ha producido en el vacío. El laboratorio FAIR de Meta, conocido por sus avances en inteligencia artificial, vivió durante este año una oleada de recortes y salidas de figuras clave, incluida la marcha de Yann LeCun. Ese contexto liberó perfiles muy valiosos y Hong, con una propuesta enfocada en matemáticas e IA, logró canalizar parte de ese talento hacia su proyecto cuando muchas grandes tecnológicas estaban replegándose.
La fundadora cuenta que, al principio, la oficina de Axiom Math era poco más que una mesa plegable y un sofá prestado. Nada de instalaciones espectaculares ni beneficios llamativos. Algunos de los mejores investigadores y matemáticos aceptaron sumarse. Según Hong, lo hicieron porque veían la “superinteligencia matemática” como un posible legado profesional y porque el reto intelectual pesaba más que la competencia de salarios en el sector tecnológico tradicional.
Esa apuesta empezó a traducirse en recursos muy rápido. En septiembre, Axiom Math anunció una ronda de financiación semilla de 64 millones de dólares, una cifra considerable para una empresa tan joven. Según la propia compañía, ese dinero servirá para acelerar el desarrollo de algoritmos capaces de superar límites históricos en matemáticas y reforzar la infraestructura de inteligencia artificial necesaria para manejar estos problemas complejos de forma sistemática.
La parte que más está dando que hablar es que Axiom Math afirma haber resuelto ya dos problemas planteados por el matemático Paul Erdős, uno de los nombres más influyentes del siglo XX. Esos problemas llevaban resistiéndose a investigadores de todo el mundo desde hace décadas. La comunidad académica quiere ver los detalles técnicos y las pruebas completas antes de dar la batalla por cerrada, algo habitual en este tipo de anuncios tan ambiciosos.
La facilidad con la que Axiom Math ha atraído talento de primer nivel encaja con una tendencia de fondo. Sam Altman, CEO de OpenAI, lleva tiempo defendiendo que nunca ha sido tan accesible para los jóvenes lanzar una empresa tecnológica, incluso si no han terminado la universidad. Según Altman, el dominio de la inteligencia artificial está empezando a sustituir a muchas competencias técnicas tradicionales que antes marcaban la diferencia en el mercado laboral.
La historia de Carina Hong se ajusta muy bien a esa visión. Tenía una trayectoria académica impecable, con una beca Rhodes y plaza de posgrado en Stanford, pero eligió romper el guion y convertir la inteligencia artificial en el motor central de su carrera.
Axiom Math muestra cómo la generación Z ya no ve la elección como “o universidad o empresa”, sino como un continuo en el que puedes pasar de un laboratorio universitario a dirigir una startup global en cuestión de meses.
Ese cambio también afecta a cómo se define el talento en el sector tecnológico. Antes, dominar un lenguaje de programación concreto o un framework muy usado podía asegurar un puesto estable. Ahora, el foco se desplaza hacia el entendimiento profundo de modelos de inteligencia artificial, de cómo entrenarlos y de cómo aplicarlos a problemas reales, desde motores de recomendación hasta matemáticas puras. En este contexto, una empresa de matemáticas con IA deja de ser algo exótico para convertirse en un laboratorio de la próxima generación de habilidades.
Si Axiom Math logra consolidar su sistema de “superinteligencia matemática”, vas a poder ver varios efectos en cadena. Por un lado, acelerar la resolución de problemas que hoy consumen años de trabajo humano. Por otro, abrir aplicaciones nuevas en ámbitos donde los errores casi no están permitidos, como la criptografía moderna o la validación de grandes infraestructuras de software y hardware. Quedan muchas preguntas abiertas sobre cómo se integrarán estas soluciones en la práctica diaria.
En los próximos meses, las señales clave serán tres: la publicación detallada de las supuestas soluciones a los problemas de Erdős, la entrada de socios industriales en áreas como verificación de chips o finanzas cuantitativas y la capacidad de Axiom Math para seguir atrayendo investigadores de alto nivel pese a la fuerte competencia. Si ves anuncios de colaboraciones con grandes fabricantes de hardware o bancos de inversión, será una pista clara de que su apuesta empieza a aterrizar en la economía real.
Por ahora, la trayectoria de Carina Hong y Axiom Math deja un mensaje muy directo: con 24 años, puedes abandonar una ruta académica prestigiosa, montar una empresa de matemáticas con inteligencia artificial, fichar a expertos de Meta y Google Brain y convencer a inversores para poner 64 millones de dólares sobre la mesa.
Esta combinación de juventud, visión y dominio de la inteligencia artificial está redefiniendo cómo se innova en matemáticas y abre un nuevo camino para quienes quieren que su próximo proyecto no sea una simple app, sino un salto real en cómo pensamos los números.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
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