El ex CTO de Operai Mira Murati ha anunciado el lanzamiento de Thinking Machines, una nueva compañía de investigación y productos de IA.
Con la misión de democratizar el acceso a la IA y crear sistemas que sean personalizables y capaces de trabajar en colaboración con los humanos, la startup está estableciendo objetivos ambiciosos para transformar cómo la IA se integra en la vida e industria cotidiana.
“Estamos construyendo un futuro en el que todos tengan acceso al conocimiento y las herramientas para que la IA funcione para sus necesidades y objetivos únicos”, explica la compañía.
Las máquinas de pensamiento tienen como objetivo abordar las brechas clave en el panorama de IA actual. Si bien las capacidades de IA han avanzado dramáticamente, quedan desafíos significativos para hacer que estas tecnologías sean accesibles y prácticas para un uso generalizado.
Actualmente, el conocimiento sobre los sistemas de IA de vanguardia se concentra entre unos pocos laboratorios de investigación seleccionados, lo que limita la comprensión pública y dificulta la innovación más amplia. La compañía destaca que los sistemas de hoy también son difíciles de personalizar para las necesidades y valores individuales, un obstáculo crítico para la adopción del mundo real.
Las máquinas de pensamiento ve la solución en la creación de sistemas de IA que se entienden más ampliamente, personalizables y capaces. La compañía planea combinar la apertura intelectual, la infraestructura avanzada y las innovadoras prácticas de seguridad de IA para capacitar tanto a los investigadores como a los usuarios finales.
El equipo de Murati aporta experiencia formidable a esta misión, que comprende científicos, ingenieros y tecnólogos responsables de crear algunas de las herramientas de IA más utilizadas, como el chatgpt de OpenAi, el personaje. AI y marcos de código abierto como Pytorch y Openi Gym.
Una piedra angular clave de la filosofía de la compañía es la colaboración. Las máquinas de pensamiento tienen la intención de mantener una cultura de apertura al compartir trabajos de investigación, publicaciones de blog técnicas y código con la comunidad de IA más amplia.
“El progreso científico es un esfuerzo colectivo”, afirma la compañía. “Creemos que avanzaremos más efectivamente en la comprensión de la humanidad de la IA al colaborar con la comunidad en general de investigadores y constructores”.
Este ethos de investigación abierta refleja una tendencia más amplia en el sector de la IA, donde la transparencia y el compromiso de la comunidad son vistos cada vez más como impulsores no solo de la innovación, sino también la confianza social en las tecnologías de IA.
A diferencia de muchas organizaciones centradas exclusivamente en crear IA autónoma, Thinking Machines también está poniendo un fuerte énfasis en la colaboración de Human-AI.
Los sistemas multimodales, la IA capaz de trabajar con una combinación de formatos como texto, video e imágenes, son fundamentales para esta visión centrada en el humano. Estos sistemas están diseñados para interactuar sin problemas con las personas, ayudando a los usuarios a aprovechar la IA para lograr objetivos específicos y resolver problemas significativos.
El enfoque en la personalización también distingue a las máquinas de pensamiento. El equipo prevé sistemas de IA que van más allá de los casos de uso estrecho, lo que permite diversas aplicaciones en campos que van desde la investigación científica hasta la ingeniería y el trabajo creativo.
La compañía está particularmente interesada en crear herramientas de IA que se adapten a la experiencia y situaciones individuales, lo que permite a los usuarios “hacer que la IA funcione para sus necesidades y objetivos únicos”.
Mientras que muchas nuevas empresas de IA se apresuran a implementar sistemas, Thinking Machines tiene como objetivo obtener las bases correctas. Esto se basa en dos pilares principales: inteligencia modelo e infraestructura de alta calidad.
El equipo de Murati está construyendo modelos AI fronterizos capaces de superar los límites de los campos como la programación y el descubrimiento científico. Estas tecnologías avanzadas podrían permitir aplicaciones revolucionarias, desde descubrir nuevas ideas científicas hasta lograr los avances de ingeniería.
Igualmente, la compañía se compromete a diseñar una infraestructura eficiente, segura y fácil de usar para impulsar la productividad y apoyar la próxima generación de sistemas de IA.
En lugar de optar por atajos, Thinking Machines está adoptando un enfoque metódico de paciente para maximizar el impacto a largo plazo.
Las capacidades multimodales avanzadas son otra área de enfoque. Al integrar modalidades como el lenguaje, las imágenes y los datos sensoriales, la compañía tiene como objetivo construir sistemas capaces de una comunicación más rica e integración más profunda del mundo real.
Las máquinas de pensamiento también planea entrelazarse en la investigación y el diseño de productos, un enfoque que no solo informa la innovación, sino que también garantiza la relevancia y la usabilidad.
Los productos impulsarán el aprendizaje iterativo, permitiendo que el equipo obtenga ideas de la implementación del mundo real. Mientras tanto, las pruebas del mundo real solidificarán aún más el compromiso de la Compañía con la seguridad de la IA, combinando la investigación proactiva con un riguroso monitoreo posterior al despliegue.
El equipo de Murati describe tres principios clave para avanzar en la seguridad de la IA:
El equipo también reconoce que los avances más significativos a menudo provienen de “repensar nuestros objetivos, no solo optimizar las métricas existentes”.
Al medir el valor del mundo real, las máquinas de pensamiento espera crear sistemas de IA que realmente beneficien a la sociedad en una gama más amplia de casos de uso.
El lanzamiento de Máquinas de Thinking significa el próximo capítulo para Mira Murati, quien desempeñó un papel crucial en liderar algunos de los proyectos más exitosos de Openai.
La riqueza de experiencia de Murati, junto con un equipo de creadores de IA de clase mundial, pone la nueva aventura en una sólida posición para tener un impacto significativo en el sector. Al afirmar un compromiso con la apertura, la colaboración y el pensamiento a largo plazo, la startup puede proporcionar un antídoto a las críticas comunes del mundo de la IA que se mueve rápidamente, desde la opacidad hasta los riesgos éticos.
La misión es clara: capacitar a las personas en todas las industrias para aprovechar el potencial transformador de la IA, en sus términos.
(Foto de Nejc Soklič)
Ver también: Grok 3: el modelo de AI de la próxima generación de ‘Verdad’
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Si busca “CHATGPT” en su navegador, es probable que se tope en sitios web que parecen estar alimentados por OpenAI, pero no lo son. Uno de esos sitios, chat.chatbotapp.ai, ofrece acceso a “GPT-3.5” de forma gratuita y utiliza marca familiar.
Pero aquí está la cosa: no está dirigida por OpenAi. Y, francamente, ¿por qué usar un GPT-3.5 potencialmente falso cuando puedes usar GPT-4O de forma gratuita en el actual ¿Sitio de chatgpt?
Cuando el CEO de Google, Sundar Pichai, suba al escenario en la Conferencia de desarrolladores de Google I/O 2025 la próxima semana para entregar sus comentarios de apertura, espere que dos cartas dominen la discusión: la IA.
La inteligencia artificial se ocupa de gran parte del enfoque en Google en estos días, con características de IA que llegan a través de múltiples productos, proyectos centrados en la IA que capturan gran parte de la atención y predicciones del público sobre el futuro de la IA que asume muchos de los pronunciamientos públicos de la compañía.
Ya sea que se dé cuenta o no, la inteligencia artificial está en todas partes. Se encuentra detrás de los chatbots con los que hablas en línea, las listas de reproducción que transmites y los anuncios personalizados que aparecen en tu desplazamiento. Y ahora está tomando una personalidad más pública. Piense en Meta AI, que ahora está integrado en aplicaciones como Facebook, Messenger y WhatsApp; o Géminis de Google, trabajando en segundo plano en las plataformas de la compañía; o Apple Intelligence, lanzando a través de iPhones ahora.
AI tiene una larga historia, volviendo a una conferencia en Dartmouth en 1956 que primero discutió la inteligencia artificial como una cosa. Los hitos en el camino incluyen Eliza, esencialmente el primer chatbot, desarrollado en 1964 por el informático del MIT Joseph Weizenbaum y, saltando 40 años, cuando la función de autocompleta de Google apareció por primera vez en 2004.
Luego llegó 2022 y el ascenso de Chatgpt a la fama. Los desarrollos generativos de IA y los lanzamientos de productos se han acelerado rápidamente desde entonces, incluidos Google Bard (ahora Gemini), Microsoft Copilot, IBM Watsonx.ai y los modelos de LLAMA de código abierto de Meta.
Desglosemos qué es la IA generativa, cómo difiere de la inteligencia artificial “regular” y si la Generación AI puede estar a la altura de las expectativas.
En esencia, la IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados para producir un nuevo contenido basado en patrones y datos que han aprendido. En lugar de solo analizar números o predecir tendencias, estos sistemas generan salidas creativas como texto, música de imágenes, videos y código de software.
Algunas de las herramientas de IA generativas más populares en el mercado incluyen:
El principal entre sus habilidades, ChatGPT puede crear conversaciones o ensayos similares a los humanos basados en algunas indicaciones simples. Dall-E y MidJourney crean obras de arte detalladas a partir de una breve descripción, mientras que Adobe Firefly se centra en la edición y el diseño de imágenes.
No toda la IA es generativa. Si bien Gen AI se enfoca en crear contenido nuevo, la IA tradicional se destaca por analizar datos y hacer predicciones. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes y el texto predictivo. También se usa para soluciones novedosas en:
La IA que venció a los grandes campeones humanos en el ajedrez y el juego de mesa no fue una IA generativa.
Es posible que estos sistemas no sean tan llamativos como la Generación AI, pero la inteligencia artificial clásica es una gran parte de la tecnología en la que confiamos todos los días.
Detrás de la magia de la IA generativa hay modelos de idiomas grandes y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos sistemas están capacitados en grandes cantidades de datos, como bibliotecas completas de libros, millones de imágenes, años de música grabada y datos raspados de Internet.
Los desarrolladores de IA, desde gigantes tecnológicos hasta nuevas empresas, son conscientes de que la IA es tan buena como los datos que lo alimenta. Si se alimenta de datos de baja calidad, la IA puede producir resultados sesgados. Es algo con lo que incluso los jugadores más grandes en el campo, como Google, no han sido inmunes.
La IA aprende patrones, relaciones y estructuras dentro de estos datos durante el entrenamiento. Luego, cuando se le solicita, aplica ese conocimiento para generar algo nuevo. Por ejemplo, si le pide a una herramienta Gen AI que escriba un poema sobre el océano, no solo extrae versos preescritos de una base de datos. En cambio, está usando lo que aprendió sobre la poesía, los océanos y la estructura del lenguaje para crear una pieza completamente original.
Es impresionante, pero no es perfecto. A veces los resultados pueden sentirse un poco apagados. Tal vez la IA malinterpreta su solicitud, o se vuelve demasiado creativo de una manera que no esperaba. Puede proporcionar con confianza información completamente falsa, y depende de usted verificarla. Esas peculiaridades, a menudo llamadas alucinaciones, son parte de lo que hace que la IA generativa sea fascinante y frustrante.
Las capacidades generativas de IA están creciendo. Ahora puede comprender múltiples tipos de datos combinando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El resultado se llama IA multimodal que puede integrar alguna combinación de texto, imágenes, video y habla dentro de un solo marco, ofreciendo respuestas más contextualmente relevantes y precisas. El modo de voz avanzado de ChatGPT es un ejemplo, al igual que el proyecto Astra de Google.
No hay escasez de herramientas de IA generativas, cada una con su talento único. Estas herramientas han provocado la creatividad, pero también han planteado muchas preguntas además del sesgo y las alucinaciones, como, ¿quién posee los derechos del contenido generado por IA? O qué material es un juego justo o fuera de los límites para que las compañías de IA los usen para capacitar a sus modelos de idiomas; vea, por ejemplo, la demanda del New York Times contra Openai y Microsoft.
Otras preocupaciones, no son asuntos pequeños, implican privacidad, responsabilidad en la IA, los profundos profundos generados por IA y el desplazamiento laboral.
“Escribir, animación, fotografía, ilustración, diseño gráfico: las herramientas de IA ahora pueden manejar todo eso con una facilidad sorprendente. Pero eso no significa que estos roles desaparezcan. Simplemente puede significar que los creativos deberán mejorar y usar estas herramientas para amplificar su propio trabajo”, Fang Liu, profesor de la Universidad de Notre Dame Dame y Coeditor-Chief de las transacciones de ACM en las transacciones de Probabilista, contó el aprendizaje en el poderoso de la máquina probabilística, le dijo a Cetnet.
“También ofrece una forma para las personas que tal vez carecen de la habilidad, como alguien con una visión clara que no puede dibujar, pero que puede describirlo a través de un aviso. Así que no, no creo que interrumpa a la industria creativa. Con suerte, será una co-creación o un aumento, no un reemplazo”.
Otro problema es el impacto en el medio ambiente porque la capacitación de grandes modelos de IA utiliza mucha energía, lo que lleva a grandes huellas de carbono. El rápido ascenso de la Generación AI en los últimos años ha acelerado las preocupaciones sobre los riesgos de la IA en general. Los gobiernos están aumentando las regulaciones de IA para garantizar el desarrollo responsable y ético, especialmente la Ley de IA de la Unión Europea.
Muchas personas han interactuado con los chatbots en el servicio al cliente o han utilizado asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que ahora están en la cúspide de convertirse en Gen AI Power Tools. Todo eso, junto con las aplicaciones para ChatGPT, Claude y otras herramientas nuevas, es poner ai en sus manos. Y la reacción pública a la IA generativa se ha mezclado. Muchos usuarios disfrutan de la conveniencia y la creatividad que ofrece, especialmente para cosas como escribir ayuda, creación de imágenes, soporte de tareas y productividad.
Mientras tanto, en la encuesta global de IA 2024 de McKinsey, el 65% de los encuestados dijo que sus organizaciones usan regularmente IA generativa, casi el doble de la cifra reportada solo 10 meses antes. Industrias como la atención médica y las finanzas están utilizando Gen AI para racionalizar las operaciones comerciales y automatizar tareas mundanas.
Como se mencionó, existen preocupaciones obvias sobre la ética, la transparencia, la pérdida de empleos y el potencial del mal uso de los datos personales. Esas son las principales críticas detrás de la resistencia a aceptar la IA generativa.
Y las personas que usan herramientas de IA generativas también encontrarán que los resultados aún no son lo suficientemente buenos para el tiempo. A pesar de los avances tecnológicos, la mayoría de las personas pueden reconocer si el contenido se ha creado utilizando Gen AI, ya sean artículos, imágenes o música.
AI ha secuestrado ciertas frases que siempre he usado, por lo que debo autocorrectar mi escritura a menudo porque puede parecer una IA. Muchos artículos escritos por AI contienen frases como “en la era de”, o todo es un “testimonio de” o un “tapiz de”. La IA carece de la emoción y la experiencia que viene, bueno, ser una vida humana y viviente. Como explicó un artista en Quora, “lo que AI hace no es lo mismo que el arte que evoluciona de un pensamiento en un cerebro humano” y “no se crea a partir de la pasión que se encuentra en un corazón humano”.
La IA generativa no es solo para técnicos o personas creativas. Una vez que obtienes la habilidad de darle indicaciones, tiene el potencial de hacer gran parte del trabajo preliminar por ti en una variedad de tareas diarias.
Digamos que está planeando un viaje. En lugar de desplazarse por páginas de resultados de búsqueda, le pide a un chatbot que planifique su itinerario. En cuestión de segundos, tiene un plan detallado adaptado a sus preferencias. (Ese es el ideal. Por favor, verifique siempre sus recomendaciones).
Un propietario de una pequeña empresa que necesita una campaña de marketing pero que no tiene un equipo de diseño puede usar una IA generativa para crear imágenes llamativas e incluso pedirle que sugiera copia publicitaria.
No ha habido un avance tecnológico que haya causado tal boom desde Internet y, más tarde, el iPhone. A pesar de sus desafíos, la IA generativa es innegablemente transformadora. Está haciendo que la creatividad sea más accesible, ayudando a las empresas a racionalizar los flujos de trabajo e incluso inspirar formas completamente nuevas de pensar y resolver problemas.
Pero quizás lo más emocionante es su potencial, y estamos rascando la superficie de lo que estas herramientas pueden hacer.
ChatGPT es probablemente el ejemplo más popular de IA generativa. Le das un aviso y puede generar texto e imágenes; Código de escritura; Responder preguntas; resumir el texto; borrador de correos electrónicos; y mucho más.
La IA generativa crea contenido nuevo como texto, imágenes o música, mientras que la IA tradicional analiza los datos, reconoce patrones o imágenes y hace predicciones (por ejemplo, en medicina, ciencia y finanzas).
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