Los chatbots de IA están mejorando a la hora de replicar preguntas, resumir documentos y resolver ecuaciones matemáticas, pero todavía se comportan en gran medida como asistentes aperos para un becario a la vez. No están diseñados para resolver el trabajo más complicado de la colaboración verdadero: coordinar personas con prioridades en competencia, realizar un seguimiento de decisiones de dispendioso plazo y perseverar alineados a los equipos a lo dispendioso del tiempo.

Humans&, una nueva startup fundada por ex alumnos de Anthropic, Meta, OpenAI, xAI y Google DeepMind, cree que cerrar esa brecha es la próxima gran frontera para los modelos de fundaciones. Esta semana, la compañía recaudó una ronda original de 480 millones de dólares para construir un “sistema nervioso central” para la peculio humana más IA. La startup “IA para empoderar a los humanosEl enfoque ha dominado la cobertura original, pero la anhelo verdadero de la compañía es más novedosa: construir una nueva cimentación maniquí básica diseñada para la inteligencia social, no solo la recuperación de información o la concepción de códigos.

“Parece que estamos terminando el primer muestra de escalamiento, donde los modelos de respuesta a preguntas fueron entrenados para ser muy inteligentes en verticales particulares, y ahora estamos entrando en lo que creemos que es la segunda ola de prohijamiento donde el consumidor o becario promedio está tratando de descubrir qué hacer con todas estas cosas”, dijo a TechCrunch Andi Peng, uno de los cofundadores de Humans y ex empleado de Anthropic.

El discurso de Humans& se centra en ayudar a introducir a las personas en la nueva era de la IA, yendo más allá de la novelística de que la IA les quitará sus trabajos. Ya sea que se trate de un simple discurso de marketing o no, el momento es crítico: las empresas están pasando del chat a los agentes. Los modelos son competentes, pero los flujos de trabajo no, y el desafío de la coordinación sigue en gran medida sin abordarse. Y a pesar de todo, la familia se siente amenazada y abrumada por la IA.

La empresa de tres meses, como varias de sus pares, ha rematado cultivar su sorprendente semilla gracias a esta filosofía y el pedigrí de su equipo fundador. Humans& todavía no tiene un producto, ni ha quedado claro qué podría ser exactamente, aunque el equipo dijo que podría ser un reemplazo para contextos multijugador o multiusuario como plataformas de comunicación (piense en Slack) o plataformas de colaboración (piense en Google Docs y Notion). En cuanto a los casos de uso y el notorio objetivo, el equipo hizo indirecta a aplicaciones tanto empresariales como de consumo.

“Estamos creando un producto y un maniquí centrado en la comunicación y la colaboración”, dijo a TechCrunch Eric Zelikman, cofundador y director ejecutante de Humans& y ex investigador de xAI, y agregó que la atención se centra en conseguir que el producto ayude a las personas a trabajar juntas y comunicarse de forma más efectiva, tanto entre sí como con herramientas de inteligencia sintético.

“Como cuando tienes que tomar una audacia de familia holgado, a menudo todo se reduce a que determinado lleve a todos a una sala, haciendo que todos expresen sus diferentes bandos sobre, por ejemplo, qué tipo de logotipo les gustaría”, continuó Zelikman, riéndose con su equipo mientras recordaban el tedio que consumía mucho tiempo de conseguir que todos se pusieran de acuerdo sobre un logotipo para la startup.

Zelikman añadió que el nuevo maniquí estará entrenado para hacer preguntas de una forma que parezca interactuar con un amigo o colega, determinado que está tratando de conocerte. Los chatbots actuales están programados para hacer preguntas constantemente, pero lo hacen sin comprender el valencia de la pregunta. Él dice que esto se debe a que se han optimizado para dos cosas: cuánto le gusta inmediatamente a un becario una respuesta que recibe y qué probabilidades hay de que el maniquí responda correctamente la pregunta que recibe.

Parte de la desatiendo de claridad sobre qué es el producto podría deberse a que los humanos aún no tienen exactamente una respuesta para eso. Peng dijo que los humanos están diseñando el producto anejo con el maniquí.

“Parte de lo que estamos haciendo aquí además es asegurarnos de que a medida que el maniquí mejore, seamos capaces de coevolucionar la interfaz y los comportamientos de los que el maniquí es capaz en un producto que tenga sentido”, dijo.

Lo que está claro, sin requisa, es que los humanos no están intentando crear un nuevo maniquí que pueda conectarse a aplicaciones y herramientas de colaboración existentes. La startup quiere poseer la capa de colaboración.

La IA más las herramientas de productividad y colaboración en equipo son un campo cada vez más candente; por ejemplo, la aplicación emergente para tomar notas de IA Granola recaudó una ronda de 43 millones de dólares con una valoración de 250 millones de dólares al propalar más funciones de colaboración. Varias voces de detención perfil además están enmarcando explícitamente la próxima período 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 mal la IA al tratarla como pilotos aislados y que la verdadera influencia está en la capa de coordinación del trabajo, es asegurar, cómo los equipos comparten conocimientos y organizan reuniones.

“La IA vive en el nivel del flujo de trabajo y las personas más cercanas al trabajo saben dónde está efectivamente la fricción”, Hoffman escribió en las redes sociales. “Ellos son los que descubrirán lo que debería automatizarse, comprimirse o rediseñarse totalmente”.

Ese es el espacio donde los humanos quieren proceder. La idea es que su modelo-producto-barra actuaría como el “tejido conectivo” en cualquier estructura (ya sea una empresa de 10.000 personas o una clan) que comprenda las habilidades, motivaciones y evacuación de cada persona, así como además cómo todas ellas pueden equilibrarse para el admisiblemente del conjunto.

Para presentarse allí es necesario repensar cómo se entrenan los modelos de IA.

“Estamos tratando de entrenar el maniquí de una forma diferente que involucrará a más humanos e IA interactuando y colaborando juntos”, dijo a TechCrunch Yuchen He, cofundador de humanos y ex investigador de OpenAI, y agregó que el maniquí de la startup además se entrenará utilizando estudios de refuerzo (RL) de múltiples agentes y de dispendioso horizonte.

La RL de dispendioso horizonte está destinada a entrenar el maniquí para planificar, proceder, revisar y realizar un seguimiento a lo dispendioso del tiempo, en empleo de simplemente originar una buena respuesta única. Entrenamientos de RL con múltiples agentes para entornos donde hay múltiples IA y/o humanos en el circuito. Uno y otro conceptos están ganando impulso en trabajo normativo nuevo a medida que los investigadores impulsan los LLM más allá de las respuestas de los chatbots en dirección a sistemas que puedan coordinar acciones y optimizar los resultados en muchos pasos.

“El maniquí necesita memorar cosas sobre sí mismo, sobre usted, y cuanto mejor sea su memoria, mejor será la comprensión del becario”, dijo.

A pesar del equipo sideral que dirige el espectáculo, hay muchos riesgos por delante. Los seres humanos necesitarán enormes sumas de monises en efectivo para financiar la costosa tarea de entrenar y ampliar un nuevo maniquí. Eso significa que competirá con los principales actores establecidos por los medios, incluido el paso a la computación.

Sin requisa, el veterano peligro es que los humanos no estén simplemente compitiendo con los Notions y Slacks del mundo. Viene por los mejores perros de la IA. Y esas empresas están trabajando activamente en mejores formas de permitir la colaboración humana en sus plataformas, incluso cuando juran que AGI pronto reemplazará el trabajo económicamente viable. A través de Claude Cowork, Anthropic pretende optimizar la colaboración en el estilo de trabajo; Gemini está integrado en Workspace, por lo que la colaboración basada en IA ya se produce internamente de las herramientas que la familia ya utiliza; y OpenAI por último ha estado presentando a los desarrolladores su orquestación y flujos de trabajo de múltiples agentes.

Fundamentalmente, nadie de los principales actores parece dispuesto a reescribir un maniquí basado en la inteligencia social, que o admisiblemente da a los humanos una superioridad o lo convierte en un objetivo de adquisición. Y con empresas como Meta, OpenAI y DeepMind al acecho de los mejores talentos en IA, las fusiones y adquisiciones son ciertamente un peligro.

Humans& le dijo a TechCrunch que ya rechazó a las partes interesadas y que no está interesado en ser adquirido.

“Creemos que esta será una empresa generacional y creemos que tiene el potencial de cambiar fundamentalmente el futuro de la forma en que interactuamos con estos modelos”, dijo Zelikman. “Confiamos en nosotros mismos para lograrlo y tenemos mucha fe en el equipo que hemos reunido aquí”.

Esta publicación se publicó originalmente el 22 de enero de 2026.