Bloomberg Live: Thinking Machines, de Mira Murati, desarrolla una IA que "escucha" entre líneas, y ese es precisamente el objetivo
Bloomberg Tech 2026, San Francisco — 4 de junio de 2026
Mira Murati presentó su argumento público más sólido hasta la fecha sobre la razón de ser de Thinking Machines Lab y lo que realmente está construyendo. En una conversación con Emily Chang de Bloomberg durante el evento Bloomberg Tech 2026, la ex CTO y cofundadora de OpenAI expuso una tesis técnica y filosófica que contradice directamente la forma en que compiten actualmente los principales laboratorios de IA. La premisa central es engañosamente sencilla, pero arquitectónicamente significativa: los modelos de IA actuales son sordos y ciegos mientras procesan información, y ese es un defecto de diseño fundamental que merece ser resuelto desde cero.
El modelo de interacción: una nueva arquitectura, no una funcionalidad
El dato más concreto y relevante para los inversores que surgió de la conversación fue la descripción de Murati sobre los "modelos de interacción" de Thinking Machines, que la empresa presentó recientemente como la primera demostración pública de su dirección de investigación. No se trata de una actualización de un chatbot. La distinción que ella establece es arquitectónica. Los modelos de frontera actuales, explica, funcionan por turnos: el usuario habla, el modelo procesa y el modelo responde. Durante la inferencia, el sistema está efectivamente aislado del mundo. "Mientras están pensando, es casi como si fueran sordos y ciegos", afirmó Murati. "No pueden percibir nada más de lo que está sucediendo".
Thinking Machines está construyendo algo estructuralmente distinto: un modelo basado en el tiempo que ingiere continuamente audio, texto y video, y genera resultados de forma constante, segmentados en ventanas de 200 milisegundos. Esa granularidad es la que permite al sistema detectar interrupciones, conversaciones simultáneas, pausas y las señales ambientales que dotan a la comunicación humana de un gran ancho de banda. "Hay mucha información en nuestras interacciones cuando estamos en silencio, cuando pensamos o cuando nos interrumpimos", señaló. La ambición práctica es cerrar la brecha entre cómo se comunican los humanos entre sí y cómo lo hacen con las máquinas, algo que Thinking Machines no considera un detalle de experiencia de usuario, sino un requisito previo para una colaboración significativa entre humanos e IA y, en última instancia, para su alineación.
La apuesta estratégica que los grandes laboratorios no están haciendo
Murati fue cautelosa al no posicionar a Thinking Machines como un competidor directo en la carrera por los benchmarks. En cambio, identificó un nicho específico que, a su juicio, está estructuralmente desatendido: acercar la inteligencia artificial al ámbito donde reside realmente el conocimiento humano. El camino dominante que siguen OpenAI, Anthropic, Google y Meta, según su perspectiva, es altamente autónomo y minimiza deliberadamente la dependencia del "caos de la realidad". Admite que es un enfoque válido y rápido, pero argumenta que deja de lado toda una dimensión de valor.
"Los sistemas de IA más avanzados son las herramientas para el pensamiento más increíbles que la humanidad pueda tener", dijo, trazando una analogía con la invención de los números modernos que reemplazaron a los romanos: una prótesis cognitiva tan poderosa que desbloqueó categorías enteras de las matemáticas. La tesis estratégica de Thinking Machines es que los sistemas de IA diseñados para una colaboración humana genuina, en lugar de para la ejecución autónoma de tareas, no solo serán más útiles en la práctica, sino que también producirán mejores resultados de alineación como consecuencia. Este último punto es relevante para los inversores que intentan evaluar el riesgo regulatorio y de seguridad en el sector: Murati sostiene que la arquitectura centrada en la colaboración es en sí misma una solución técnica a la alineación, no solo una postura ética.
Sobre OpenAI, la crisis de la junta directiva y lo que haría diferente
Chang presionó a Murati sobre la crisis de la junta directiva de OpenAI en noviembre de 2023, incluido el testimonio bajo juramento en el que Murati declaró que temía un riesgo catastrófico para la empresa. Murati no se retractó. "Creo que es muy probable que OpenAI hubiera implosionado", dijo tajantemente al ser consultada sobre qué habría ocurrido si no hubiera intervenido. Confirmó que compartió críticas fundamentales sobre el liderazgo de Sam Altman cuando la junta se lo solicitó, que asumió el cargo de CEO interina cuando se le pidió y que cambió de rumbo cuando concluyó que la decisión original de la junta amenazaba la supervivencia de la empresa. "En cada momento, tuve muy claro lo que tenía que hacer".
Lo único que dice que haría diferente en retrospectiva es dedicar más tiempo a la planificación de la transición y a la transparencia. "No se pensó mucho en acompañar al equipo ni en proporcionar continuidad". La franqueza es notable. Sin embargo, lo que resulta más interesante estructuralmente para los inversores es su comentario general sobre la gobernanza de la IA. Murati argumenta explícitamente que la conversación de la industria sobre seguridad está demasiado centrada en el carácter de los líderes individuales y no lo suficiente en el diseño institucional. "La moralidad no lo es todo; hay que pensar en las estructuras de toma de decisiones, la transparencia y la gobernanza", afirmó. Esa visión del mundo se refleja directamente en el compromiso declarado de Thinking Machines con un enfoque más abierto en su laboratorio.
Talento, capital y la realidad de construir desde cero
Los informes sobre acuerdos de compensación de nueve cifras en Thinking Machines han circulado ampliamente, al igual que las noticias sobre algunas salidas de alto perfil. Murati reconoció ambos hechos sin rodeos. Describió la creación de un laboratorio de IA de frontera desde cero como la compresión de cinco a diez años de turbulencia normal de una startup en apenas unos meses. "Siempre que tienes algo bueno, algo malo vendrá con ello". Sobre la compensación, fue mesurada: "Las cifras elevadas captaron la imaginación de la gente porque, obviamente, son muy grandes. Pero creo que para las personas más solicitadas, esa no es la historia principal". Si esto es cierto o una aspiración, se pondrá a prueba en los próximos doce meses, a medida que los proveedores de nube (hyperscalers) sigan extendiendo grandes cheques a los mejores investigadores.
Sobre la ronda de financiación de la empresa —ampliamente reportada como una de las más grandes en la historia de las startups de IA—, Murati se mostró notablemente pragmática. "Estamos orgullosos de ello, pero no es un gran logro. No nos propusimos batir ningún récord". El punto más relevante para dimensionar los requisitos de capital: fue directa al señalar que Thinking Machines no es una empresa normal y necesita un capital sustancial para construir la infraestructura y los fundamentos científicos requeridos para tener una posición creíble en el desarrollo de la IA de frontera.
Qué sigue y la visión a cinco años
Murati confirmó que los modelos de interacción lanzados recientemente son explícitamente un primer paso, y que Thinking Machines espera mostrar "capacidades incrementadas en el modelo" y productos adicionales en los próximos meses. Evitó dar plazos específicos o benchmarks, pero el mensaje fue claro: la empresa está en modo de ejecución y pretende dejar que la tecnología hable por sí misma en lugar de centrarse en la narrativa. Se espera una vista previa más amplia de su trabajo en modelos de frontera para finales de este año.
Al ser presionada sobre una visión a cinco años en caso de que Thinking Machines tenga un éxito superior a las expectativas, declinó pronosticar productos específicos o posiciones de mercado, cambiando el enfoque hacia una perspectiva que combina la filosofía y la estrategia: un futuro donde las personas conserven un sentido genuino de agencia y posibilidad, independientemente de cuánto transforme la IA la naturaleza del trabajo. Es una visión difícil de someter a pruebas de estrés en comparación con un modelo de ingresos, pero es consistente en todo momento: la bicicleta tándem, como ella la llama, donde "ambas manos están en el volante", en lugar de un sistema que supere autónomamente a la civilización a la que se supone que debe servir.