Aunque los chatbots de IA están mejorando a la hora de responder preguntas, resumir documentos y resolver ecuaciones matemáticas, todavía actúan como asistentes útiles para un usuario a la vez. No están diseñados para gestionar el trabajo pesado de una colaboración real, como coordinar personas con prioridades en competencia, realizar un seguimiento de las decisiones a lo largo del tiempo y mantener alineados a los equipos a lo largo del tiempo.
Humans&, una nueva startup fundada por ex alumnos de Anthropic, Meta, OpenAI, xAI y Google DeepMind, cree que cerrar esa brecha es la próxima gran frontera para los modelos fundamentales. Esta semana, la compañía recaudó 480 millones de dólares en una ronda inicial para construir un «sistema nervioso central» para la economía humana-IA. Si bien el marco de la startup «IA que empodera a los humanos» ha dominado la prensa inicial, la ambición real de la compañía es mucho más radical: construir una nueva arquitectura modelo subyacente diseñada para la inteligencia social, no solo la recuperación de información o la generación de códigos.
«Parece que el primer paradigma de escalamiento, donde los modelos de respuesta a preguntas fueron entrenados para ser muy inteligentes en ciertas industrias, está terminando, y ahora estamos entrando en una segunda ola de adopción donde el consumidor o usuario promedio está tratando de descubrir qué hacer con todo esto», dijo a TechCrunch Andi Peng, uno de los cofundadores de Human& y ex empleado de Anthropic.
El discurso de Humans& va más allá de la narrativa de que la IA se lleva los trabajos de las personas y se centra en ayudar a llevar a las personas a una nueva era de la IA. Ya sea que se trate solo de una historia de marketing o no, el momento oportuno es fundamental a medida que las empresas pasan del chat a los agentes. Aunque el modelo es competente, el flujo de trabajo no lo es y los desafíos de coordinación siguen en gran medida sin resolver. Y a pesar de todo, la gente se siente amenazada y abrumada por la IA.
La empresa de tres meses de existencia, como muchas de sus pares, pudo generar una impresionante ronda de semillas gracias a esta filosofía y el pedigrí de su equipo fundador. Humans& aún no tiene un producto y no está claro qué es exactamente, pero el equipo dice que podría ser una alternativa para contextos multijugador o multiusuario, como plataformas de comunicación (piense en Slack) o plataformas de colaboración (piense en Google Docs o Notion). En cuanto a los casos de uso y los usuarios objetivo, el equipo sugirió aplicaciones tanto empresariales como de consumo.
«Estamos creando productos y modelos que se centran en la comunicación y la colaboración», dijo a TechCrunch Eric Zelikman, cofundador y director ejecutivo de human& y ex investigador de xAI, y agregó que el enfoque de la compañía es desarrollar productos que ayuden a las personas a colaborar y comunicarse de manera más efectiva entre sí y con herramientas de inteligencia artificial.
«De manera similar a cuando tienes que tomar una decisión en un grupo grande, alguien a menudo reúne a todos en una sala y les pide que expresen sus opiniones sobre, por ejemplo, qué tipo de logotipo quieren», continúa Zelikman, conversando con su equipo mientras recuerda el tedioso y lento proceso de lograr que todos se pongan de acuerdo sobre un logotipo para una startup.
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Zelikman agregó que el nuevo modelo estará entrenado para hacer preguntas que parezcan estar interactuando con un amigo o colega, alguien que está tratando de conocerlo. Los chatbots actuales están programados para hacer preguntas constantemente, pero lo hacen sin comprender el valor de las preguntas. Según él, esto se debe a que está optimizado para dos cosas. dos son la rapidez con la que al usuario le gusta una respuesta determinada y la segunda es la probabilidad de que el modelo responda correctamente la pregunta que recibe.
Una de las razones por las que no está claro cuál es el producto puede ser que los humanos aún no tienen una respuesta exacta. Peng dijo que los humanos y los modelos trabajan juntos para diseñar productos.
«Parte de lo que estamos haciendo aquí también es asegurarnos de que a medida que el modelo mejora, podamos co-evolucionar la interfaz y los comportamientos que el modelo puede realizar en un producto significativo», dijo.
Lo que está claro, sin embargo, es que los humanos no están intentando crear nuevos modelos que puedan conectarse a aplicaciones y herramientas de colaboración existentes. Las empresas emergentes quieren poseer la capa de colaboración.
La inteligencia artificial y las herramientas de productividad y colaboración en equipo son áreas que están recibiendo cada vez más atención. Por ejemplo, Granola, la aplicación emergente para tomar notas de IA, recaudó 43 millones de dólares con una valoración de 250 millones de dólares para lanzar más funciones de colaboración. Varias voces destacadas también están enmarcando claramente la próxima etapa de la IA como una de coordinación y colaboración, en lugar de solo automatización. El fundador de LinkedIn, Reid Hoffman, argumentó hoy que las empresas se equivocan al adoptar la IA al tratarla como un piloto solitario, y que el uso real radica en la capa de coordinación del trabajo: cómo los equipos comparten conocimientos y organizan reuniones.
«La IA vive en el nivel del flujo de trabajo, y las personas más cercanas al trabajo saben dónde radica realmente la fricción», escribió Hoffman en las redes sociales. «Descubren lo que debería automatizarse, comprimirse o rediseñarse por completo».
Es un espacio donde los humanos quieren vivir. La idea es que los productos modelo de la empresa actúen como «tejido conectivo» en cualquier organización, ya sea una empresa de 10.000 empleados o una familia, entendiendo las habilidades, motivaciones, necesidades de cada persona y cómo equilibrarlo todo en beneficio del conjunto.
Para llegar allí, debemos repensar cómo entrenamos los modelos de IA.
«Estamos tratando de entrenar modelos de una manera diferente, donde más humanos e IA interactúan y colaboran», dijo a TechCrunch Yuchen He, cofundador de Human& y ex investigador de OpenAI, y agregó que los modelos de la startup también se entrenan utilizando aprendizaje de refuerzo (RL) de múltiples agentes a largo plazo.
Long-Horizon RL tiene como objetivo entrenar modelos para planificar, actuar, corregir y realizar un seguimiento a lo largo del tiempo, en lugar de producir buenas respuestas de una vez por todas. Entrenamientos de RL con múltiples agentes para entornos donde hay múltiples IA o humanos en el circuito. Ambos conceptos han cobrado impulso en investigaciones académicas recientes a medida que los investigadores impulsan los LLM más allá de las respuestas de los chatbots y hacia sistemas que pueden coordinar acciones y optimizar resultados en muchos pasos.
«El modelo tiene que recordar cosas sobre sí mismo y sobre usted, y cuanto mejor lo recuerde, mejor comprenderá al usuario», afirmó.
A pesar de contar con un personal talentoso a cargo del espectáculo, existen muchos riesgos por delante. Los humanos necesitan cantidades infinitas de dinero en efectivo para financiar los costosos esfuerzos de entrenar y expandir nuevos modelos. Esto significa competir con actores grandes y establecidos por los recursos, incluido el acceso a la informática.
Pero el mayor riesgo es que los humanos no sólo compitan con conceptos y pantalones en todo el mundo. El líder de la IA está por llegar. Y estas empresas están trabajando activamente en mejores formas de permitir la colaboración humana en sus plataformas, incluso cuando afirman que los empleos económicamente viables pronto serán reemplazados por AGI. A través de Claude Cowork, Anthropic tiene como objetivo optimizar la colaboración en la forma en que trabajamos. Gemini está integrado en Workspace, por lo que la colaboración impulsada por la IA ya se está produciendo dentro de las herramientas que la gente ya utiliza. OpenAI ha estado presentando recientemente a los desarrolladores la orquestación y los flujos de trabajo de múltiples agentes.
Es importante destacar que ninguna empresa importante parece dispuesta a reescribir modelos basados en la inteligencia social que den a los humanos una ventaja o los conviertan en objetivos de adquisición. Y con empresas como Meta, OpenAI y DeepMind al acecho de los mejores talentos en IA, las fusiones y adquisiciones son ciertamente un riesgo.
Humans& le dijo a TechCrunch que ya rechazó a las partes interesadas y no tiene intención de ser adquirido.
«Creemos que esta será una empresa multigeneracional y creemos que tiene el potencial de cambiar fundamentalmente el futuro de la forma en que interactuamos con estos modelos», dijo Zelikman. «Creo que podemos hacerlo y tengo mucha confianza en el equipo que hemos reunido aquí».
Esta publicación se publicó originalmente el 22 de enero de 2026.
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