El pasado octubre, los fundadores de Mercor se convirtieron en los multimillonarios autodidactas más jóvenes de la historia.
Pero empezaron reclutando ingenieros en hackatones de India, los evaluaron mediante un concurso de programación y los conectaron por WhatsApp.
@mercor_ai es un mercado de talento impulsado por IA que recluta, evalúa y conecta especialistas (médicos, abogados, ingenieros, doctores) para entrenar y evaluar modelos de IA de los principales laboratorios, fundado por Brendan Foody, Adarsh Hiremath y Surya Midha.
Este es el episodio 1 de cold start.
Cold start es una serie donde cubro los mecanismos y palancas de crecimiento que usaron las empresas para explotar en popularidad.
La mayoría de los fundadores hoy empiezan con una ventaja incorporada: un ex empleado de Apple, un ex inversionista de capital de riesgo o un ex fundador.
Pero el resto de nosotros no.
Esta serie cubrirá todas las estrategias de crecimiento no escalables que hicieron despegar a las empresas: vender cajas de cereal para sobrevivir, hacer cajas de regalo artesanales para conseguir los primeros clientes o convertir hermandades universitarias en usuarios.
Al final, tendrás una idea clara de exactamente cómo cada empresa pasó de 0 a 1 y qué pasos puedes copiar.
Historia de la fundación
Brendan Foody (CEO) creció en Menlo Park y adoptó el emprendimiento en octavo grado revendiendo donas de Safeway.
Compraba donas a $5 la docena y las vendía a $2 cada una, redujo su precio a $1 durante dos semanas para sacar del negocio a un competidor y movió su puesto 20 pies fuera del terreno escolar cuando el director intentó cerrarlo \[Foody, 20VC].
En la preparatoria, Brendan inició un negocio de consultoría en la nube que ayudaba a las empresas a obtener hasta $25,000 en crédito de startups de AWS, creando los sitios web y presentando los formularios necesarios para solicitar el programa de AWS \[First Block].
La historia de Adarsh y Surya comenzó mucho antes: se conocieron a los 10 años como los únicos estudiantes de primaria que querían competir en debates. Competirían hasta la preparatoria, donde conocieron a Brendan en el equipo de debate de Bellarmine College Prep \[Hiremath, 20VC].
La idea de Mercor surgió en 2021, en un viaje de graduación del último año, cuando Brendan se quejaba de que no podía encontrar desarrolladores lo suficientemente rápido para sus clientes de consultoría en AWS. Adarsh y Surya se dieron cuenta de que algunos de los mejores ingenieros del mundo estaban en India, mal pagados e ignorados.
Este fue el inicio de Mercor.
2022: Despegue
- ¿Cómo consiguieron sus primeros clientes?
- ¿Qué patrocinios aceptaron?
- ¿Cómo encontraron a sus primeros ingenieros?
Tácticas de crecimiento ingeniosas
Mercor comenzó como una agencia de desarrollo de software en enero de 2022.
Sus primeros clientes llegaron a través de los compañeros de clase de Brendan en Georgetown. Si una empresa quería crear una funcionalidad o sistema, acudía a Mercor, que tenía el talento para hacer el trabajo a un precio asequible [The Hoya].
Las startups en etapa temprana pagaban a Mercor para crear un MVP, los ingenieros en India lo construían y los tres fundadores se quedaban con las ganancias [GlobeNewswire].
Brendan también usó su red en Mercor para ayudar a sus amigos a crear aplicaciones virales, lo que sirvió como otro motor de distribución. Brendan trabajó con un amigo en un proyecto llamado Hoyadle, una versión derivada del juego en línea Wordle. Aunque su amigo nunca le pagó directamente a Brendan, Mercor comenzó a aparecer junto a Hoyadle en artículos.
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Trabajar con aplicaciones/empresas virales servirá como su propia distribución. Todos persiguen grandes logos (OAI, Meta, etc.), pero no debes subestimar la atención que traen los proyectos pequeños (ejemplo: JMail).
Brendan continuó estas tácticas de crecimiento en el campus presentando Mercor al Desafío de Emprendimiento de Georgetown, ganando el gran premio universitario de $10,000 y llevándolos a emitir su propio comunicado de prensa para anunciar un mes proyectado de $40,000 en ingresos.
Contratación de ingenieros
Para conseguir ingenieros, Mercor recurrió a los IIT (Institutos Indios de Tecnología) utilizando el arbitraje de compensación para superar las ofertas de las grandes empresas tecnológicas.
Comenzaron asociándose con los clubes de programación de los IIT para obtener referencias directas, luego patrocinaron hackatones en los IIT con un premio en efectivo y "una oportunidad de trabajar en Mercor".
Para estas competencias, otorgaron 3,000, 2,000 y 1,000 rupias a los primeros lugares, sumando alrededor de $71 en total.
Esto podría parecer un pago muy bajo, pero las ofertas de las grandes tecnológicas en India pagaban el equivalente a unos $5 por hora, lo que permitía a Mercor superar sus ofertas por su tiempo \[1-to-100].
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Recluta en áreas donde puedas ofrecer una ventaja injusta. En este caso, Mercor podía superar los salarios de las grandes tecnológicas según la geografía; otras alternativas podrían ser oportunidades laborales, conexiones, etc.
Mercor también publicó anuncios en Facebook para buscar candidatos, un método de contratación que a menudo se pasa por alto.
Uno de los mejores ingenieros de Mercor llegó a través de uno de estos anuncios. Había reprobado la entrevista manual de Adarsh, le envió un mensaje largo analizando exactamente lo que había hecho mal, luego fue contratado y se convirtió en uno de sus mejores ingenieros \[20VC].
2023: Escalando un giro
- ¿Cómo ocurrió realmente el giro de Mercor?
- ¿Cómo gestionaron un mercado sin producto?
- ¿Cómo llegaron a $1M de ARR sin marketing?
El 1 de enero de 2023, Mercor se relanzó como un mercado de talento.
Las startups pagaban alrededor de $500 por semana y Mercor las conectaba con un ingeniero en India, tomando aproximadamente el 30 por ciento \[Fortune].
Este giro ocurrió de forma natural, impulsado por la demanda de sus clientes. A medida que los ingenieros seguían creando software excepcional, Mercor se hizo conocido por su gente, no por los productos que construían.
Los clientes de Mercor comenzaron a preguntar si podían contratar a sus ingenieros directamente, omitiendo la parte de software de la agencia.
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No temas pivotar hacia la demanda del cliente. Pinterest comenzó como un catálogo de compras, pero después de que la gente lo usara para coleccionar y guardar artículos, eso se convirtió en el producto.
Al inicio del giro, casi todas las conexiones se hacían manualmente.
Brendan y Surya revisaban personalmente los currículums y realizaban las entrevistas \[Foody, VectorShift]. Conectaban a estos fundadores e ingenieros a través de WhatsApp y usaban software extremadamente simple como Google Sheets para organizar y PandaDoc para enviar contratos.
sitio web antiguo de mercor en 2023
El equipo de Mercor también creó competencias y desafíos de programación para filtrar rápidamente a los solicitantes. Lo presentaron como una forma de practicar programación que te consigue trabajo, permitiendo a los empleadores ver directamente a los mejores talentos.
competencias de programación de mercor
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Crear momentos compartibles dentro de un producto es extremadamente importante. Ya sea una animación de carga única o un elemento para presumir (ejemplo: Spotify Wrapped), la gente se siente naturalmente inclinada a publicarlo.
En este camino, comenzaron a descubrir señales en los solicitantes. Por ejemplo, Brendan se dio cuenta de que los candidatos que habían estudiado en el extranjero en países occidentales tenían muchas más probabilidades de trabajar bien con empresas estadounidenses, una correlación que encontraron manualmente y luego codificaron \[VectorShift].
Eventualmente, el proceso manual se rompió, así que automatizaron el sistema usando una versión de GPT-4 con ingeniería de prompts para calificar los perfiles en el formulario de Google y usaron un entrevistador de IA para hacer preguntas técnicas.
Este proceso se volvió tan bueno que las empresas pidieron comprar el entrevistador de IA como producto independiente, lo cual Mercor obviamente rechazó \[VectorShift].
Lado de la empresa
En marzo de 2023, el sitio web de Mercor no permitía que las empresas se registraran al instante y empezaran a contratar; las obligaba a solicitar.
Mercor configuró un sistema de solicitud donde solo las empresas aprobadas podían acceder a la red de ingenieros, haciendo que el talento se sintiera premium y exclusivo.
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Incluso si el sistema interno no está completamente desarrollado, hacer que la experiencia se sienta exclusiva → se siente como un producto premium.
Una vez que un cliente incorporaba a un ingeniero, Mercor se mantenía involucrado en el proceso de reclutamiento.
Normalmente, contratar a un contratista individual en India implica contratos, formularios de impuestos y transferencias de divisas para la startup; Mercor manejaba todo este proceso, eliminando el mayor obstáculo para usar talento en el extranjero.
Al mantenerse involucrado en este proceso, podían monitorear la experiencia del cliente: quién extendía su contrato, quién se iba, quién recibía un aumento. Usaban esos datos para ajustar su modelo de IA y mejorar las predicciones de coincidencia, y finalmente lo usaron para crear un entrevistador de IA.
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Haz que sea lo más fácil posible para alguien usar tu producto (elimina obstáculos). Trabajar de cerca con los equipos durante todo el proceso proporciona datos sobre qué tan bien se adopta tu producto.
Hasta ese momento, Mercor estaba completamente autofinanciado. Conseguían clientes a través de una comunidad llamada Prod, una comunidad de fundadores dirigida por estudiantes.
Casi todos los clientes iniciales de su mercado de talento provenían de Prod, incluyendo @Etched, una startup de chips de IA que ahora vale más de $10 mil millones. Dependieron casi exclusivamente de Prod y de las referencias en cadena de sus clientes para toda su salida al mercado.
Mercor no usó cuentas de redes sociales corporativas hasta enero de 2024, cuando lanzaron plataformas como X, Instagram y YouTube para anunciar su recaudación de $3.6 millones de General Catalyst.
A partir de ese momento, Mercor despegó.
2024-Ahora: Velocidad de escape
En 2024, Mercor comenzó a conseguir empresas más grandes.
OpenAI, en particular, se concretó después de que Brendan enviara un correo electrónico en frío a Shaun VanWeelden, jefe de operaciones de datos humanos de OpenAI.
VanWeelden puso a prueba a Brendan para encontrar ganadores de Olimpiadas de Matemáticas; Mercor entregó 25 en un día. Mercor se convirtió en el mayor proveedor de datos de OpenAI en nueve meses, y eventualmente contrató al propio VanWeelden \[SF Standard].
En junio de 2025, Meta compró el 49% de Scale AI (el mayor competidor de Mercor), lo que cuadruplicó la tasa de ejecución de Mercor \[20VC]. Los clientes de Scale AI no querían que sus datos fueran enviados a un competidor como Meta, por lo que Mercor terminó creciendo exponencialmente.
Hoy, Mercor opera con una tasa de ingresos de aproximadamente $2 mil millones y se informa que está en conversaciones para recaudar $500 millones a una valoración de $20 mil millones \[Forbes, julio de 2026].
Reflexiones
Mercor aprovechó al máximo su proximidad para pasar de 0 a 1.
Sus compañeros de clase se convirtieron en sus primeros clientes, usaron comunidades de creadores como Prod para expandirse y pivotaron el producto según la demanda de los clientes.
Estrategias de crecimiento como estas no implican trucos llamativos en redes sociales o videos de lanzamiento, sino que se centran profundamente en una necesidad específica y encadenan referencias para conseguir contratos más grandes.
En situaciones como estas, el producto no tiene que estar en un punto perfecto para adoptar usuarios.
Hacer cosas que son "no escalables" proporciona información sobre qué partes del proceso son más importantes de automatizar, revelando las mayores prioridades para construir... o incluso pivotar hacia ellas.
Su manual de jugadas:
- Utilizar redes sociales: comunidades de estudiantes (Prod) y compañeros de clase para tus clientes iniciales
- Encontrar oportunidades de arbitraje: buscar en grupos pasados por alto (hackatones de IIT, anuncios de Facebook) donde puedas superar las opciones locales
- Seguir el tirón del cliente: analizar las funciones con más tracción y no tener miedo de pivotar hacia ellas
- Empezar... incluso manualmente: entregar el valor a mano primero para descubrir lo que realmente importa, luego automatizarlo
- Eliminar la fricción: manejar cualquier obstáculo que impida a los clientes usar tu producto
- Crear exclusividad: limitar el acceso para que el producto se sienta exclusivo/premium
- Aprovechar las cadenas de referencias: anclarse en un cliente grande (como OpenAI), superar las expectativas y escalar hacia empresas
