Mira Murati no ha abandonado la idea de construir sistemas de inteligencia artificial cada vez más capaces. Pero su nueva apuesta se aleja del discurso más agresivo de automatización total. La exdirectora técnica de OpenAI quiere que la IA funcione como una herramienta de colaboración, no como una máquina diseñada para reemplazar trabajadores.
Desde Thinking Machines Lab, la startup que cofundó tras salir de OpenAI, Murati plantea una visión distinta a la de muchos laboratorios que compiten por modelos capaces de resolver tareas completas con una sola instrucción. Su idea es mantener a las personas dentro del proceso, permitiendo que puedan construir, personalizar y trabajar con modelos avanzados según sus propios objetivos.
El matiz importa en un momento de preocupación creciente por el impacto de la IA en el empleo. Buena parte del debate gira en torno a cuántos puestos pueden automatizarse y qué empresas concentrarán más poder con estas herramientas. Murati, en cambio, intenta colocar el foco en una pregunta distinta. Cómo diseñar sistemas que amplifiquen la capacidad humana sin borrar la intervención humana.
Modelos pensados para interactuar mejor con personas
Thinking Machines ha presentado un nuevo tipo de modelo que llama “modelos de interacción”. A diferencia de muchas interfaces de voz actuales, estos sistemas no se limitan a transcribir lo que una persona dice para pasarlo después a un modelo de lenguaje. Están diseñados para interpretar de forma más directa una conversación humana continua, con pausas, interrupciones, cambios de tono y aclaraciones sobre la marcha.
Esa diferencia puede parecer pequeña, pero apunta a un cambio importante. La comunicación humana rara vez es limpia y ordenada. Las personas dudan, corrigen una frase, se interrumpen, cambian de idea o mezclan gestos con palabras. Si una IA quiere colaborar de verdad, no basta con entender frases escritas como si fueran órdenes cerradas. Tiene que seguir el flujo real de una interacción.
La empresa ha mostrado videos con estas capacidades, aunque los modelos todavía no están disponibles públicamente. Alexander Kirillov, miembro fundador de Thinking Machines y especialista en IA multimodal, sostiene que el sistema puede percibir de forma constante lo que hace una persona y responder con información, herramientas o ayuda contextual.
Una vía distinta a la automatización total
El enfoque contrasta con la carrera principal de la IA actual. OpenAI, Anthropic y Google trabajan en modelos capaces de completar tareas cada vez más amplias, desde escribir código hasta construir aplicaciones completas a partir de instrucciones breves. En muchos casos, el atractivo comercial está precisamente en reducir la intervención humana.
Murati no niega que la IA vaya hacia sistemas mucho más potentes. De hecho, sigue hablando de máquinas superinteligentes. La diferencia está en cómo se llega hasta ahí y para qué se diseñan. En su visión, la forma más segura de abrir muchos futuros posibles pasa por mantener a los humanos en el bucle, no por dejarlos al margen.
Thinking Machines no es la única compañía que explora esta línea. Otros laboratorios también defienden una IA centrada en potenciar a las personas, una idea que algunos economistas han pedido priorizar frente a la sustitución directa de tareas. El reto es que el mercado suele premiar las herramientas que reducen costes de forma inmediata, y eso puede empujar a muchas empresas hacia la automatización antes que hacia la colaboración.
Personalizar la IA también forma parte del plan
Hasta ahora, Thinking Machines solo ha lanzado un producto. Tinker, presentado en octubre de 2025, permite ajustar modelos de IA de frontera con datos personalizados y está disponible como API para investigadores e ingenieros que quieran perfeccionar modelos de código abierto.
Ese producto encaja con la visión más amplia de Murati. No se trata de crear un modelo general que todos usen igual, sino de permitir que personas y equipos adapten la IA a sus necesidades, preferencias y formas de trabajar. Todavía falta ver si esa idea puede competir con la automatización pura, pero el mensaje es claro: el futuro no tiene por qué consistir en sacar al trabajador de la ecuación.
