Humans& Recauda $480 Millones para un Modelo de IA que Revoluciona la Colaboración en Equipos

Una Startup con Alumnos de Gigantes de la IA Enfoca su Modelo en la Inteligencia Social

Mientras los chatbots de IA mejoran en tareas individuales, la coordinación social y la colaboración en equipos siguen siendo un desafío mayor. Humans&, una nueva startup fundada por ex empleados de Anthropic, Meta, OpenAI, xAI y Google DeepMind, acaba de recaudar $480 millones en una ronda de seed para abordar precisamente este problema.

Más Allá del Asistente: Hacia un «Sistema Nervioso Central» para la Colaboración

La ambición de Humans& va más allá de crear otro asistente inteligente. La compañía busca construir un «sistema nervioso central» para la economía humana-plus-IA, con un nuevo modelo de arquitectura fundacional diseñado específicamente para la inteligencia social.

«Creemos que estamos terminando el primer paradigma de escalado, 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 adopción», explicó Andi Peng, cofundadora y ex empleada de Anthropic.

Un Producto Centrado en la Comunicación y la Toma de Decisiones Grupales

Aunque el producto final aún no está definido, los fundadores han señalado que podría actuar como un reemplazo para contextos multiusuario como plataformas de comunicación (Slack) o colaboración (Google Docs, Notion). El enfoque está en ayudar a las personas a trabajar juntas de manera más efectiva, tanto entre ellas como con las herramientas de IA.

Eric Zelikman, cofundador y CEO, ilustró el objetivo con un ejemplo cotidiano: «Cuando tienes que tomar una decisión grupal grande, a menudo se reduce a que alguien lleve a todos a una sala, que todos expresen sus diferentes posturas sobre, por ejemplo, qué tipo de logotipo les gustaría». El modelo de Humans& buscaría optimizar y agilizar este tipo de procesos tediosos.

Un Entrenamiento Revolucionario: Refuerzo de Largo Horizonte y Multi-Agente

Para lograr su objetivo, Humans& planea entrenar su modelo de una manera radicalmente diferente. Yuchen He, cofundador e investigador anterior de OpenAI, detalló que utilizarán aprendizaje por refuerzo de horizonte largo (long-horizon RL) y multi-agente (multi-agent RL).

• Horizonte Largo: Entrena al modelo para planificar, actuar, revisar y seguir adelante en el tiempo, no solo dar una buena respuesta puntual.
• Multi-Agente: Prepara al modelo para entornos donde múltiples IAs y/o humanos interactúan.

«El modelo necesita recordar cosas sobre sí mismo, sobre ti, y cuanto mejor sea su memoria, mejor será su comprensión del usuario», añadió He.

Competencia Feroz y una Declaración de Independencia

El camino no será fácil. Humans& no solo compite con herramientas de colaboración establecidas, sino con los gigantes de la IA como Anthropic (con Claude Cowork), Google (con Gemini en Workspace) y OpenAI (con orquestación multi-agente).

A pesar de los riesgos y del interés de posibles adquirientes, la startup ha dejado claro su objetivo de independencia. «Creemos que esta será una empresa generacional, y pensamos que esto tiene el potencial de cambiar fundamentalmente el futuro de cómo interactuamos con estos modelos», afirmó Zelikman. «Confiamos en nosotros mismos para hacer eso, y tenemos mucha fe en el equipo que hemos reunido aquí».