De un cuaderno de la facultad a Silicon Valley: la apuesta de un argentino para cambiar la forma en que la IA
Andrés Mac Allister fundó The SEMQ Group a partir de una intuición matemática de 2010 que un profesor le dijo que no servía para nada. Hoy asegura que puede reducir hasta un 30% el costo operativo de la inteligencia artificial.
En 2010, Andrés Mac Allister anotaba en un cuaderno de la facultad una idea matemática que su profesor descartó de plano. "No sirve para nada", le dijo. Catorce años después, esa misma intuición es el núcleo de una startup que ya tiene servidores en Silicon Valley y promete bajar hasta un 30% los costos operativos de los modelos de inteligencia artificial.
The SEMQ Group, la empresa que fundó el ingeniero argentino, se basa en una reformulación de cómo se procesan los cálculos en las redes neuronales. En lugar de seguir el camino tradicional de multiplicaciones de matrices que domina la industria, su enfoque busca optimizar la forma en que la información fluye dentro del sistema, reduciendo drásticamente la demanda computacional sin sacrificar precisión.
"El problema de la IA actual no es solo el hardware, es cómo pensamos los algoritmos", explica Mac Allister. "Nuestra arquitectura permite que el modelo 'piense' de manera más eficiente, lo que se traduce directamente en menos GPUs necesarias para entrenar y operar".
El camino no fue lineal. Después de graduarse, Mac Allister trabajó en consultoría y en el sector fintech local antes de decidir apostar todo a su vieja anotación. En 2022 decidió mudarse a Estados Unidos con un prototipo bajo el brazo. Allí validó la idea con inversores que, a diferencia del profesor de facultad, vieron potencial en la propuesta.
Hoy The SEMQ Group ya cuenta con clientes en el ecosistema de IA californiano y está en conversaciones para integrar su tecnología en pipelines de grandes modelos de lenguaje. La promesa de reducción de costos del 30% no es un slogan: surge de benchmarks internos que comparan el consumo energético y de cómputo contra arquitecturas estándar como las basadas en transformers.
Desde el punto de vista macro, la innovación llega en un momento clave. El entrenamiento de modelos cada vez más grandes está generando un cuello de botella energético y de infraestructura que preocupa tanto a empresas tecnológicas como a gobiernos. Si la solución argentina logra escalar, podría aliviar parte de esa presión y, de paso, posicionar al talento local en un segmento de altísimo valor agregado.
Mac Allister mantiene un perfil bajo y evita las declaraciones grandilocuentes. Prefiere hablar de números y de experimentos replicables. "No estamos reinventando la rueda, estamos cambiando cómo gira", dice. La diferencia, según sus pruebas, se nota especialmente en la fase de inferencia, donde el ahorro de recursos es más pronunciado.
El caso ilustra un fenómeno que se repite en la Argentina de los últimos años: ideas que nacen en aulas o garages locales terminan resolviendo problemas globales. Mientras el país sigue discutiendo sus problemas macroeconómicos crónicos, un puñado de emprendedores sigue apostando a la frontera tecnológica con recursos limitados pero con una ventaja comparativa clara: la capacidad de pensar distinto.
Lo que empezó como una intuición descartada en un cuaderno universitario hoy compite en el mismo terreno que las grandes firmas de Silicon Valley. Si los resultados se confirman a escala, The SEMQ Group podría convertirse en uno de los pocos casos locales que logran impactar de verdad en la arquitectura misma de la inteligencia artificial.