Tech y becas · Global, remoto, cierre presencial opcional en Los Ángeles

Doce mil dólares por ocho semanas investigando seguridad de IA, 100% remoto

La AI Alignment Foundation y AE Studio pagan 12.000 dólares por ocho semanas dedicadas a investigar seguridad en inteligencia artificial. El programa es completamente remoto, cubre cómputo en la nube y te asigna un research manager, aunque solo elige a seis personas por edición.

Equipo de Hallazgo · 5 de agosto de 2026 · 3 min de lectura

Verificado contra la fuente oficial. Cómo investigamos

Publicado el 5 de agosto de 2026. La información estaba vigente al momento de publicarse.

Doce mil dólares por ocho semanas investigando seguridad de IA, 100% remoto — Foto: Helena Jankovičová Kováčová · Pexels

En este artículo

Lo bueno
Lo que piden
La parte honesta
Cómo aplicar

Es un fellowship de investigación en alineamiento de IA que dura ocho semanas a tiempo completo y paga un estipendio de 12.000 dólares. No necesitas mudarte a ningún lado: todo el trabajo se hace de forma remota, con acceso a cómputo en la nube y créditos de API incluidos.

Lo que lo distingue de otros programas similares es el acompañamiento: cada participante tiene un research manager dedicado que lo guía a diario, además de una sesión de mentoría con el liderazgo del laboratorio y apoyo para llegar a una publicación técnica o un paper.

Tiene sentido para alguien con base sólida en machine learning y algo propio que mostrar, ya sea una tesis, un preprint o un proyecto de investigación independiente. No es para quien recién está empezando a leer sobre el tema.

La AI Alignment Foundation y AE Studio pagan 12.000 dólares por ocho semanas dedicadas a investigar seguridad en inteligencia artificial. El programa es completamente remoto, cubre cómputo en la nube y te asigna un research manager, aunque solo elige a seis personas por edición.

Lo bueno

Estipendio de 12.000 dólares por las ocho semanas completas
Cómputo en la nube con GPU y créditos de API cubiertos por el programa
Un research manager que te acompaña todos los días, más una sesión de mentoría con el liderazgo del laboratorio
Infraestructura de investigación lista para usar y guía para llegar a una publicación técnica o un paper académico
Viáticos cubiertos si decides asistir en persona al Demo Day de cierre en Los Ángeles

Lo que piden

Base sólida en machine learning, con algo propio que mostrar: tesis, preprint, proyecto de hackatón o investigación independiente
Interés real en alineamiento de IA, no solo haber leído sobre el tema
Disponibilidad de 40 horas semanales durante las ocho semanas, con inicio el 8 de septiembre de 2026
Postulación con CV, cuestionario y un video de cinco minutos, más una prueba técnica y una entrevista final
El plazo cierra el 17 de agosto de 2026, en horario Anywhere on Earth

La parte honesta

Costos ocultos

El programa no patrocina visa. Si quieres estar en el Demo Day presencial, la documentación para entrar a Estados Unidos corre por tu cuenta y ese trámite puede tardar más que las ocho semanas del fellowship. El estipendio se paga en bruto, así que en la mayoría de los países vas a declararlo como ingreso propio y pagar impuestos sobre él. Además, la dedicación es de tiempo completo, lo que en la práctica significa pausar cualquier otro trabajo durante dos meses.

Riesgos

Solo seleccionan a seis personas, así que la tasa de aceptación es muy baja frente al volumen de postulantes que suele recibir un programa así. El proceso incluye prueba técnica y entrevista, con decisiones a inicios de septiembre y arranque inmediato, lo que deja poco margen para organizar tu agenda. Además es un programa joven, sin un historial largo de ediciones previas que puedas revisar antes de postular.

Cómo aplicar

La postulación se hace en línea con CV, un cuestionario y un video de cinco minutos, seguida de una prueba técnica y una entrevista final si avanzas. Toda la información y el formulario están en la página del fellowship de la AI Alignment Foundation, en alianza con AE Studio. El plazo cierra el 17 de agosto de 2026.

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