No todos los días una nueva startup de IA, dirigida por las mismas personas que crearon herramientas como ChatGPT, logra recaudar la asombrosa cifra de 2000 millones de dólares en financiación inicial. Especialmente cuando ni siquiera han lanzado un producto todavía. Cuando eso sucede, prestas atención. La startup en cuestión es Thinking Machine Lab.
Liderada por la ex-CTO de OpenAI, Mira Murati, y un equipo de ensueño de investigadores de IA, la compañía ha alcanzado una valoración de 12 000 millones de dólares y está generando el tipo de expectación que normalmente se ve con una nueva película de Marvel. Pero una vez que dejas de lado el bombo publicitario y las cifras desorbitadas, ¿qué es lo que Thinking Machine Lab está tratando de construir realmente? Vamos a despejar el ruido y a echar un vistazo claro a la empresa, su enfoque único, su primer producto y lo que todo esto significa para el futuro de la IA.
¿Qué es Thinking Machine Lab?
Fundada en febrero de 2025, Thinking Machine Lab es una empresa de investigación y productos de IA que comenzó cuando una gran parte del talento abandonó OpenAI. Su misión es solucionar algunos de los mayores problemas actuales de la IA, haciendo que los sistemas potentes sean más fáciles de entender, personalizar y usar para una gama más amplia de creadores e investigadores. Apuestan por la ciencia abierta y la colaboración, lo que supone un gran cambio respecto al enfoque cerrado y secreto que estamos viendo en muchos de los gigantes de la industria.
Esta audaz visión atrajo rápidamente una de las mayores rondas de financiación inicial en la historia del capital de riesgo. La inversión de 2000 millones de dólares fue liderada por Andreessen Horowitz e incluyó a titanes de la tecnología como NVIDIA, AMD y Cisco. Esa cantidad de dinero no es solo un voto de confianza en un equipo de estrellas; es una apuesta masiva por su forma completamente diferente de pensar sobre la IA.
Con esa cantidad de dinero, Thinking Machine Lab no es solo otra empresa que experimenta con la IA. Se está posicionando como un competidor directo de los grandes jugadores como OpenAI, Google DeepMind y Anthropic. Pero no solo están tratando de construir una versión más grande de lo que ya existe. Están tratando de cambiar las reglas del juego.
La nueva filosofía de Thinking Machine Lab: centrarse en el aprendizaje, no solo en la escala
Durante los últimos años, la estrategia principal en IA ha sido bastante simple: simplemente hacerlo más grande. La creencia predominante era que si tenías suficientes datos, suficiente poder de computación y un modelo lo suficientemente masivo, podías llegar a la inteligencia artificial general (IAG) a base de fuerza bruta. Thinking Machine Lab está aquí para decir: "No tan rápido".
Según el investigador de la empresa, Rafael Rafailov, el objetivo no es solo crear "razonadores de nivel divino". Se trata de construir "aprendices sobrehumanos". Señala un fallo importante en los mejores sistemas de IA de hoy en día: no aprenden realmente de sus experiencias. Puedes pasar toda una tarde enseñando a un asistente de codificación cómo resolver un problema complicado, pero cuando vuelves al día siguiente, empieza de cero otra vez. Como dice Rafailov, para la mayoría de las IA, "cada día es su primer día de trabajo".
Ese enfoque es increíblemente derrochador. En lugar de simplemente lanzar más datos y computación a un problema, Thinking Machine Lab se centra en el "metaaprendizaje", que es básicamente enseñar a una IA cómo aprender. El objetivo es construir sistemas que puedan recordar información, basarse en interacciones pasadas y mejorar con el tiempo, tal como lo hace una persona. Es un cambio sutil pero poderoso, de entrenar a una IA en qué pensar a darle la capacidad de aprender a pensar por sí misma. Esa idea es el núcleo de todo lo que están haciendo.
De la investigación a la realidad: presentamos Tinker, el primer producto de Thinking Machine Lab
Entonces, ¿cómo se traduce esta nueva filosofía en un producto real? La primera oferta de la compañía es una herramienta llamada Tinker, y nos da una idea bastante clara de su estrategia.
Tinker es una API y un conjunto de herramientas diseñadas para facilitar a los desarrolladores e investigadores la personalización de potentes modelos de IA de código abierto, como Llama de Meta. Este proceso se llama ajuste fino (fine-tuning), en el que tomas un modelo general y lo entrenas para que se convierta en un experto en una tarea específica, ya sea redactar contratos legales o responder preguntas médicas complejas.
Hasta ahora, el ajuste fino ha sido un gran dolor de cabeza. Era caro y complicado, y requería conocimientos especializados, toneladas de GPU y software sofisticado para llevarlo a cabo. Tinker se encarga de gran parte de ese trabajo pesado. Ofrece una interfaz sencilla que permite a los usuarios modificar modelos con solo unas pocas líneas de código, abriendo la puerta para que más personas se involucren en la investigación de IA de alto nivel.
Esto es muy importante porque empodera a los innovadores que no están en los grandes laboratorios tecnológicos. En lugar de quedarse atascados con las API de talla única de un puñado de empresas, ahora más personas pueden experimentar y construir su propia IA especializada. Es un primer paso para que las herramientas para construir la próxima generación de IA estén disponibles para todos.
Cómo tu empresa puede aplicar estas mismas ideas hoy
Aunque Thinking Machine Lab está creando para los mejores investigadores de IA del mundo, no necesitas un doctorado o una valoración de mil millones de dólares para llevar las mismas ideas de personalización y aprendizaje especializado a tu propio negocio. La verdadera magia de la IA ocurre cuando se adapta a tus necesidades específicas, y puedes empezar a hacerlo ahora mismo.
Así como Tinker ayuda a un investigador a ajustar un modelo para un problema científico específico, las empresas necesitan herramientas que puedan especializar la IA para sus propios flujos de trabajo, especialmente para cosas como la atención al cliente.
Aquí es exactamente donde encaja una plataforma como eesel AI. Está construida sobre los mismos principios fundamentales, pero está diseñada para equipos de negocios, no para científicos de IA.
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Personalización basada en tus datos. No tienes que entrenar un modelo de lenguaje masivo desde cero. eesel AI se vuelve inteligente aprendiendo directamente del conocimiento existente de tu empresa. Se conecta a tus tickets de soporte anteriores, artículos del centro de ayuda y documentos internos para entender la voz de tu marca y los problemas reales que enfrentan tus clientes.
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Accesible para todo el equipo. Tinker abre la IA para los desarrolladores, pero eesel AI la hace accesible para todos los demás. Es una plataforma de autoservicio con integraciones de un solo clic para herramientas que ya usas, como Zendesk, Freshdesk y Slack. Puedes tener un agente de IA potente y personalizado en funcionamiento en minutos, sin necesidad de ingenieros.
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Control total sobre su funcionamiento. El control que Tinker da a los investigadores sobre el proceso de entrenamiento es similar al control que eesel AI da a los gerentes de soporte. Tú decides exactamente qué tickets maneja la IA, creas acciones personalizadas para ella (como buscar información de pedidos en Shopify) e incluso moldeas su personalidad y tono. Esto asegura que la IA funcione como una verdadera extensión de tu equipo.
Precios de Thinking Machine Lab
Por ahora, no puedes simplemente ir y comprar Tinker. Solo está disponible de forma gratuita para un grupo selecto de usuarios beta, y todavía no hay información pública sobre precios. Esto es bastante típico para una empresa en fase inicial que todavía está inmersa en investigación y desarrollo. Su objetivo en este momento es poner la herramienta en manos de los investigadores para recopilar comentarios, no para ganar dinero.
Aunque eso tiene sentido para un laboratorio de I+D, las empresas necesitan conocer los costes. Para tomar decisiones inteligentes y gestionar presupuestos, se necesitan precios claros y predecibles. Es una de las diferencias clave entre una herramienta de investigación experimental y una plataforma lista para su uso empresarial en el mundo real.
El futuro es la IA especializada
Thinking Machine Lab es más que otra startup con mucha financiación. Representa un posible cambio en la forma en que funciona la industria de la IA. Con su equipo de primer nivel y su visión clara, está preparada para mover la conversación de una carrera de fuerza bruta por el tamaño hacia un enfoque más inteligente en el aprendizaje eficiente y la personalización profunda.
La conclusión principal aquí es bastante clara: el verdadero poder de la IA no reside en crear un único y gigantesco modelo que pueda hacerlo todo. Reside en construir sistemas más pequeños y eficientes que puedan adaptarse fácilmente a necesidades y conjuntos de datos específicos.
Mientras Thinking Machine Lab es pionera en esa frontera para los investigadores, las empresas pueden, y deben, aplicar estas mismas ideas hoy. Las herramientas ya están aquí para construir una IA especializada que pueda resolver problemas reales, automatizar flujos de trabajo y hacer que tu equipo sea más eficiente.
Da el siguiente paso con la IA especializada
No necesitas un laboratorio de investigación de 2000 millones de dólares para construir una IA personalizada para tu equipo. Con eesel AI, puedes crear un agente de IA especializado que aprende de tu conocimiento y resuelve los problemas de los clientes al instante. Puedes empezar en solo unos minutos.
Este vídeo ofrece una visión general de Tinker, el primer producto lanzado por la nueva empresa de Mira Murati, Thinking Machine Lab.
Preguntas frecuentes
Thinking Machine Lab tiene como objetivo hacer que los potentes sistemas de IA sean más fáciles de entender, personalizar y usar para una gama más amplia de creadores e investigadores. Se centran en la ciencia abierta y la colaboración, abordando los problemas de complejidad y accesibilidad limitada en la IA actual.
La empresa atrajo esta masiva inversión gracias a su liderazgo por parte de la ex-CTO de OpenAI, Mira Murati, y un equipo de ensueño de investigadores de IA. Inversores como Andreessen Horowitz, NVIDIA, AMD y Cisco vieron un potencial significativo en su visión y enfoque únicos de la IA.
Thinking Machine Lab desafía la idea de que forzar la IAG con datos masivos y computación es el único camino. En su lugar, se centran en el 'metaaprendizaje', enseñando a la IA cómo aprender y recordar de las experiencias, lo que lleva a 'aprendices sobrehumanos' en lugar de solo 'razonadores de nivel divino'.
Tinker es el primer producto de la empresa, una API y un conjunto de herramientas diseñadas para simplificar el ajuste fino (fine-tuning) de potentes modelos de IA de código abierto. Ejemplifica su filosofía al hacer accesible la personalización avanzada, empoderando a más desarrolladores e investigadores para especializar modelos de IA sin necesidad de recursos extensos.
Actualmente, Tinker solo está disponible de forma gratuita para un grupo selecto de usuarios beta, y todavía no hay información pública sobre precios. Esto es típico de una empresa en fase inicial centrada en la investigación y la recopilación de comentarios antes de un lanzamiento comercial más amplio.
Thinking Machine Lab se diferencia al priorizar el 'metaaprendizaje' y los sistemas eficientes y adaptables por encima de la pura escala y la computación de fuerza bruta. También enfatizan la ciencia abierta y la accesibilidad a la personalización de potentes IA, en contraste con los enfoques a menudo cerrados de los jugadores más grandes.
La visión a largo plazo es cambiar la industria de la IA de una carrera por modelos monolíticos y gigantes hacia la construcción de sistemas más pequeños y eficientes. Estos sistemas se adaptarían fácilmente a necesidades y conjuntos de datos específicos, fomentando un futuro de IA especializada y profundamente personalizada.
