Mira Murati trabaja en una IA que no reemplace a los trabajadores

Mira Murati sigue queriendo construir una superinteligencia de IA. Pero la exdirectora de Tecnología de OpenAI considera que la inteligencia humana es una parte fundamental de la ecuación.

En un momento de creciente preocupación por la IA, que elimina puestos de trabajo y aumenta el poder de unas pocas grandes empresas, la startup de Murati, Thinking Machines Lab, ofrece una visión radicalmente distinta de la tecnología. «En algún momento tendremos máquinas superinteligentes. Pero creemos que la mejor manera de asegurar realmente muchos futuros es mantener a los humanos en el bucle», dice Murati a WIRED.

Para Murati, la IA no debe eliminar al humano de la ecuación

Un enfoque más optimista, sugiere, es dejar que las personas construyan y personalicen sus propios modelos de IA de frontera, y luego trabajen con esos modelos para alcanzar sus objetivos.

Esta semana, Thinking Machines ha presentado un nuevo tipo de modelo de IA que, según afirma, apunta hacia una realidad más humana. Los «modelos de interacción» de la empresa están entrenados para comunicarse con una persona a través de una cámara y un micrófono. A diferencia de muchas interfaces de voz existentes, los nuevos modelos no se limitan a capturar y transcribir el habla para luego introducirla en un modelo de lenguaje que la procesa del mismo modo que un chatbot. Los modelos de interacción entienden de forma nativa la comunicación humana continua y desordenada, lo que significa que son más capaces de captar el significado de las pausas, las interrupciones y los cambios de tono. Esto les permite adaptarse sobre la marcha cuando alguien aclara un punto o cambia de tema. La empresa ha mostrado varios videos que demuestran estas capacidades, aunque los modelos no se han hecho públicos.

El enfoque de Murati contrasta con la forma en que la mayoría de las grandes empresas de IA parecen perseguir la superinteligencia en la actualidad. OpenAI, Anthropic y Google están desarrollando grandes modelos que realizan tareas cada vez más complejas, como escribir aplicaciones de software enteras desde cero a través de un mensaje de texto. Esto requiere poca ayuda de un humano.

Thinking Machines no es la única startup que imagina un futuro más humano. Otros laboratorios, como Humans&, también aspiran a desarrollar sistemas de IA que den prioridad a la colaboración humana. Algunos economistas destacados han pedido a los investigadores y empresas de IA que construyan sistemas de este modo, centrándose en la potenciación humana más que en su sustitución.

Murati y Thinking Machines

Murati dejó su puesto de directora de tecnología de OpenAI en 2024 para cofundar Thinking Machines con varios ingenieros destacados. Thinking Machines ha recaudado miles de millones de dólares para construir IA de vanguardia.

Hasta ahora, sin embargo, la empresa solo ha lanzado un producto. Tinker, lanzado en octubre de 2025, permite refinar un modelo de IA de frontera utilizando datos personalizados. Actualmente está disponible como API que investigadores e ingenieros pueden utilizar para perfeccionar modelos de código abierto.

Alexander Kirillov, miembro fundador del equipo de Thinking Machines y experto en IA multimodal, es decir, modelos que manejan audio y video además de texto, afirma que los nuevos modelos de interacción del laboratorio también tienen el potencial de permitir una IA más personalizada.

«El modelo percibe constantemente lo que estás haciendo y está constantemente ahí para poder responderte y darte información o buscar información o utilizar otras herramientas. Esto es algo que ninguno de los otros modelos actuales puede hacer. Los turnos en una conversación los determina un sistema mucho menos inteligente», afirma Kirillov.

Mira dice que todo forma parte de una visión más amplia de la IA: «Esto está mostrando la primera apuesta por la colaboración humana. Hacia dónde va esto es realmente amplificar las propias preferencias y valores de las personas, con IA realmente entendiendo la intención y prediciendo la intención».

Artículo originalmente publicado en WIRED. Adaptado por Alondra Flores.