Tres ex científicos de Google X apuntan a proporcionar efectivamente un segundo cerebro a través de una aplicación impulsada por la IA que gana el contexto escuchando todo lo que se dice en el fondo, en lugar del significado de ciencia ficción o cabeza. Su startup, Twinmind, ha recaudado $ 5.7 millones en fondos iniciales y ha lanzado una versión de Android y un nuevo modelo de discurso de IA. También hay una versión para iPhone.
Cofundado en marzo de 2024 por Daniel George (CEO) y sus antiguos colegas de Google X Sunny Tan y Mahi Karim (ambos CTO), TwinMind corre hacia el fondo y captura los discursos circundantes (con permiso del usuario) para desarrollar gráficos de conocimiento personal.
Al convertir el lenguaje hablado, las reuniones, las conferencias y las conversaciones en la memoria estructurada, la aplicación puede generar notas, tareas y respuestas con AI. Funciona fuera de línea, procesa el audio en tiempo real para transferir el dispositivo en el dispositivo y capturar continuamente el audio durante 16 a 17 horas sin drenar la batería del dispositivo, dice el fundador. La aplicación puede hacer una copia de seguridad de los datos del usuario, lo que le permite recuperar conversaciones en caso de que se pierda un dispositivo, pero los usuarios pueden optar por no participar. También admite la traducción en tiempo real en más de 100 idiomas.
Twinmind lo distingue de los tomadores de notas de la conferencia de IA como Otter, Granola y Firplies al capturar pasivamente el audio en segundo plano durante todo el día. Para hacer esto posible, el equipo creó un servicio de bajo nivel en Pure Swift, que se ejecuta de forma nativa en el iPhone. En contraste, muchos competidores usan nativos reaccionados y confían en el procesamiento basado en la nube. Esto limita la carrera a largo plazo de Apple en el fondo, dijo George en una entrevista exclusiva.
«Pasé entre seis y siete meses tratando de completar continuamente esta captura de audio el año pasado y encontrar muchos hacks alrededor del jardín amurallado de Apple», dijo a TechCrunch.
George dejó Google X en 2020, adquirió la idea para Twinmind en 2023, se desempeñó como vicepresidente de JPMorgan, solicitó líderes de IA y asistió a reuniones consecutivas todos los días. Para ahorrar tiempo, creó un script que capturó el audio, lo transcribió a un iPad y lo alimentó a Chatgpt. Impresionado por el resultado, lo compartió con un amigo y lo publicó a ciegas al respecto. De esa manera, construyó una aplicación que podría ejecutarse en un teléfono personal y reunió contextos útiles escuchando en silencio durante las reuniones.
Además de las aplicaciones móviles, TwinMind ofrece una extensión de Chrome que recopila un contexto adicional a través de la actividad del navegador. Vision AI le permite escanear visualmente pestañas abiertas e interpretar contenido desde una variedad de plataformas, incluidos correo electrónico, holgura, conceptos y más.
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La startup utilizó la extensión en sí como pasante finalista de más de 850 aplicaciones que recibió este verano.
«Abrimos todos los perfiles de LinkedIn y CVS de 854 solicitantes en la pestaña del navegador y les pedimos que clasificaran a los mejores candidatos en la extensión de Chrome», dijo George. «Hizo un trabajo increíble, y así es como contratamos a nuestros últimos cuatro pasantes».
Señaló que los chatbots de IA actuales (como ChatGPT de OpenAi y Claude de Anthrope) no pueden recopilar cientos de documentos y analizar información contextual de herramientas como LinkedIn y Gmail. Del mismo modo, los navegadores con IA como la compañía de perplejidad y navegadores no tienen la capacidad de desarrollar conocimiento a partir de conversaciones fuera de línea y reuniones en persona.
Actualmente, la startup tiene más de 30,000 usuarios, de los cuales aproximadamente 15,000 están activos cada mes. George dijo que el 20-30% de los usuarios de TwinMind también usan la extensión de Chrome.
Estados Unidos ha sido la ubicación más grande de Twin Minds hasta la fecha, pero las nuevas empresas también tienen tracción de India, Brasil, Filipinas, Etiopía, Kenia y Europa.
TwinMind se dirige a la audiencia general, pero el 50-60% de los usuarios son actualmente expertos, alrededor del 25% son estudiantes y el 20-25% restante lo usa para fines personales.
George le dijo a TechCrunch que su padre se encuentra entre las personas que escriben autobiografía utilizando Twinmind.
Uno de los inconvenientes clave de la IA es su potencial para socavar la privacidad del usuario. Sin embargo, George argumentó que TwinMind está diseñado para funcionar sin modelos de capacitación en los datos del usuario y sin enviar grabaciones a la nube. A diferencia de muchas otras aplicaciones de toma de notas de IA, TwinMind no puede acceder a las grabaciones de audio más tarde por los usuarios: el audio se elimina en el lugar, solo el texto transcrito se guarda localmente en la aplicación, señaló.
La experiencia de Google X ayudó a acelerar las cosas
El cofundador de Twinmind trabajó en una variedad de proyectos en Google X durante varios años. George le dijo a TechCrunch que está trabajando en seis proyectos, incluido Iyo. Esa experiencia ayudó al equipo de TwinMind rápidamente a moverse de un concepto a otro.
«Google X fue en realidad el lugar perfecto para comenzar su propia empresa», dijo George. «Hay proyectos como 30-40 startups en cualquier momento. Nadie más, seis nuevas empresas en la etapa temprana durante dos o tres años, al menos no en un período tan corto».
Antes de unirse a Google, George trabajó en aplicar el aprendizaje profundo a la astrofísica de las ondas gravitacionales como parte del grupo LIGO ganador del Premio Nobel en el Centro de Aplicaciones de Supercomputación de la Universidad de Illinois. Obtuvo su doctorado en IA a la edad de 24 años en solo un año. Esto nos llevó a la hazaña de participar en el laboratorio de Stephen Wolfram en 2017 como investigador de aprendizaje profundo e IA.
Sus primeras conexiones con Wolfram se convirtieron en un círculo completo unos años más tarde. Escribió su primer cheque en Twinmind y marcó su primera inversión de inicio. La reciente ronda de semillas fue dirigida por empresas simplificadas con la participación de otros inversores, incluidos Sequoia Capital y Wolfram. La ronda son valores gemelos con $ 60 millones después del dinero.
Modelo de Twin Mind Ear-3
Además de las extensiones de aplicaciones y del navegador, TwinMind también presenta el modelo TwinMind EAR-3, el sucesor del EAR-2 existente, que admite más de 140 idiomas en todo el mundo y tiene una tasa de error de palabras de 5.26%. El nuevo modelo también puede reconocer diferentes altavoces en la conversación, con una tasa de error de marcación de altavoz de 3.8%.
El nuevo modelo de IA es una combinación ajustada de varios modelos de código abierto entrenados con datos de Internet liberados por los humanos, incluidos podcasts, videos y películas.
«Cuantos más idiomas apoyemos, más los modelos entrenan una gama más amplia de altavoces, por lo que descubrimos que los modelos son más adecuados para comprender los acentos y los dialectos locales», dijo George.
El modelo costará alrededor de $ 0.23 y estará disponible para desarrolladores y empresas a través de la API durante las próximas semanas.
A diferencia de Ear-2, Ear-3 es de mayor tamaño y funciona en la nube, por lo que no admite una experiencia completa fuera de línea. Sin embargo, si Internet se ha ido, la aplicación cambiará automáticamente a Ear-2 y luego volverá a Ear-3 cuando regrese, dijo George.
Con la introducción del EAR-3, TwinMind ofrece una suscripción profesional de $ 15 por mes, con una ventana de contexto de hasta 2 millones de tokens y soporte por correo electrónico dentro de las 24 horas. Sin embargo, la versión gratuita todavía tiene todas las características existentes, incluida la transcripción de tiempo ilimitada y el reconocimiento de voz en el dispositivo.
La startup actualmente tiene un equipo de 11 miembros. Contratarán a varios diseñadores para mejorar la experiencia del usuario y establecer un equipo de desarrollo comercial para vender la API. Además, hay planes para gastar algo de dinero en atraer nuevos usuarios.
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