Los chatbots de IA están mejorando en la respuesta a preguntas, la síntesis de documentos y la resolución de ecuaciones matemáticas, pero aún se comportan, en gran medida, como asistentes útiles para un usuario a la vez. No están diseñados para gestionar el trabajo más complejo de la colaboración real: coordinar a personas con prioridades contrapuestas, dar seguimiento a decisiones a largo plazo y mantener a los equipos alineados a lo largo del tiempo.

Humans&, una nueva startup fundada por exalumnos de Anthropic, Meta, OpenAI, xAI y Google DeepMind, cree que cerrar esa brecha es la próxima gran frontera para los modelos de base. Esta semana, la compañía recaudó una ronda de capital semilla de 480 millones de dólares para construir un «sistema nervioso central» para la economía de humanos más IA. El enfoque de la startup, «IA para empoderar a los humanos», ha dominado la cobertura inicial, pero la ambición real de la compañía es más novedosa: construir una nueva arquitectura de modelo de base diseñada para la inteligencia social, no solo para la recuperación de información o la generación de código.

“Parece que estamos terminando el primer paradigma de escalabilidad, donde los modelos de preguntas y respuestas se entrenaban para ser muy inteligentes en verticales específicas, y ahora entramos en lo que creemos que es la segunda ola de adopción, donde el consumidor o usuario promedio intenta averiguar qué hacer con todo esto”, Andi Peng, uno de los antiguos participantes de humanfounds&.

La propuesta de Humans& se centra en ayudar a las personas a entrar en la nueva era de la IA, superando la idea de que la IA les quitará el trabajo. Sea o no solo una cuestión de marketing, el momento es crucial: las empresas están haciendo la transición del chat a los agentes. Los modelos son competentes, pero los flujos de trabajo no, y el desafío de la coordinación sigue sin abordarse en gran medida. Y, a pesar de todo, las personas se sienten amenazadas y abrumadas por la IA.

La empresa de tres meses de vida, al igual que varias de sus competidoras, ha logrado recaudar su sorprendente capital semilla gracias a esta filosofía y al prestigio de su equipo fundador. Humans& aún no tiene un producto, ni se ha definido con claridad qué podría ser exactamente, aunque el equipo afirmó que podría ser un sustituto para entornos multijugador o multiusuario como plataformas de comunicación (como Slack) o plataformas de colaboración (como Google Docs y Notion). En cuanto a los casos de uso y el público objetivo, el equipo sugirió aplicaciones tanto empresariales como de consumo.

«Estamos desarrollando un producto y un modelo centrados en la comunicación y la colaboración», declaró Eric Zelikman, cofundador y director ejecutivo de humans& y exinvestigador de xAI. Añadió que el objetivo es que el producto ayude a las personas a trabajar juntas y comunicarse de forma más eficaz, tanto entre sí como con herramientas de IA.

«Como cuando hay que tomar una decisión en un grupo grande, a menudo se trata de reunir a todos en una sala y pedirles que expresen sus opiniones sobre, por ejemplo, qué tipo de logotipo les gustaría», continuó Zelikman, riendo entre dientes con su equipo al recordar el tedioso proceso de conseguir que todos se pusieran de acuerdo sobre un logotipo para la startup.

Zelikman añadió que el nuevo modelo estará entrenado para formular preguntas de forma similar a la interacción con un amigo o colega, alguien que intenta conocerte. Los chatbots actuales están programados para formular preguntas constantemente, pero lo hacen sin comprender el valor de la pregunta. Explica que esto se debe a que han sido optimizados para dos aspectos: cuánto le gusta al usuario la respuesta que recibe de inmediato y la probabilidad de que el modelo responda correctamente a la pregunta que recibe.

Parte de la falta de claridad sobre el producto podría deberse a que humans& aún no tiene una respuesta exacta. Peng explicó que humans& está diseñando el producto en conjunto con el modelo.

«Parte de lo que estamos haciendo aquí también es asegurarnos de que, a medida que el modelo mejora, podamos coevolucionar la interfaz y los comportamientos que el modelo es capaz de generar para convertirlos en un producto que tenga sentido», afirmó.

Lo que sí está claro es que humans& no pretende crear un nuevo modelo que se integre con las aplicaciones y herramientas de colaboración existentes. La startup quiere dominar la capa de colaboración.

La IA, sumada a las herramientas de colaboración en equipo y productividad, es un campo cada vez más atractivo. Por ejemplo, la startup Granola, una aplicación para tomar notas con IA, recaudó una ronda de financiación de 43 millones de dólares con una valoración de 250 millones de dólares al lanzar más funciones colaborativas. Varias voces destacadas también definen explícitamente la siguiente fase de la IA como una de coordinación y colaboración, no solo de automatización. El fundador de LinkedIn, Reid Hoffman, argumentó hoy que las empresas están implementando la IA de forma incorrecta al tratarla como pilotos aislados, y que la verdadera ventaja reside en la capa de coordinación del trabajo, es decir, en cómo los equipos comparten conocimientos y gestionan las reuniones.

“La IA reside en el flujo de trabajo, y las personas más implicadas en el trabajo saben dónde está realmente la fricción”, escribió Hoffman en redes sociales. “Ellos son quienes descubrirán qué debe automatizarse, comprimirse o rediseñarse por completo”.

Ese es el espacio donde humans& quiere vivir. La idea es que su modelo-producto actúe como el «tejido conectivo» de cualquier organización, ya sea una empresa de 10.000 personas o una familia, que comprenda las habilidades, motivaciones y necesidades de cada persona, así como la forma de equilibrarlas para el bien común.

Para lograrlo, es necesario repensar cómo se entrenan los modelos de IA.

«Estamos intentando entrenar el modelo de una manera diferente que implique la interacción y colaboración entre más humanos e IA», declaró Yuchen He, cofundador de humans& y exinvestigador de OpenAI. Añadió que el modelo de la startup también se entrenará mediante el refuerzo multiagente (RL) de horizonte largo.

El RL de horizonte largo está diseñado para entrenar al modelo para planificar, actuar, revisar y dar seguimiento a lo largo del tiempo, en lugar de simplemente generar una respuesta puntual. El RL multiagente se entrena para entornos donde participan múltiples IA o humanos. Ambos conceptos están cobrando impulso en trabajos académicos recientes, a medida que los investigadores impulsan los LLM más allá de las respuestas de chatbots hacia sistemas que pueden coordinar acciones y optimizar resultados en múltiples pasos.

“El modelo necesita recordar cosas sobre sí mismo, sobre ti, y cuanto mejor sea su memoria, mejor será la comprensión del usuario”, afirmó.

A pesar del excelente equipo que dirige el proyecto, existen numerosos riesgos. Humans& necesitará ingentes sumas de dinero para financiar la costosa tarea de entrenar y escalar un nuevo modelo. Esto significa que competirá con las principales empresas establecidas por recursos, incluido el acceso a la computación.

El mayor riesgo, sin embargo, es que Humans& no solo compite con los Notions y Slacks del mundo. Se acerca a los líderes de la IA. Y estas empresas están trabajando activamente en mejores maneras de facilitar la colaboración humana en sus plataformas, incluso cuando prometen que la IAG pronto reemplazará el trabajo económicamente viable. A través de Claude Cowork, Anthropic busca optimizar la colaboración en el trabajo; Gemini está integrado en Workspace, por lo que la colaboración basada en IA ya se está implementando dentro de las herramientas que la gente ya usa; y OpenAI ha estado presentando recientemente a los desarrolladores su orquestación multiagente y flujos de trabajo.

Crucificamente, ninguna de las principales empresas parece dispuesta a reescribir un modelo basado en inteligencia social, lo que o bien da ventaja a humans& o bien la convierte en un objetivo de adquisición. Y con empresas como Meta, OpenAI y DeepMind buscando el mejor talento en IA, las fusiones y adquisiciones son sin duda un riesgo.

Humans& declaró que ya ha rechazado a interesados ​​y no está interesada en ser adquirida.

«Creemos que esta será una empresa generacional y que tiene el potencial de cambiar fundamentalmente el futuro de cómo interactuamos con estos modelos», afirmó Zelikman. «Confiamos en nosotros mismos para lograrlo y tenemos mucha fe en el equipo que hemos reunido».