- OpenAI y Sam Altman impulsan Merge Labs, que busca recaudar 250 millones de dólares con una valoración objetivo de 850 millones.
- Alex Blania (Tools for Humanity/Worldcoin) cofundará y dirigirá el proyecto; Altman no tendrá rol operativo diario.
- Objetivo: desarrollar interfaces cerebro-computadora con IA para interpretar señales neuronales y competir con Neuralink.
- El sector avanza: Neuralink mostró resultados en pacientes y un estudio de Stanford descifró habla interior con hasta un 74% de acierto y control de acceso cercano al 99%.
La nueva apuesta de OpenAI y Sam Altman pone el foco en los chips cerebrales y en una generación de interfaces cerebro-computadora capaces de traducir la actividad neuronal en acciones útiles. El movimiento abre un frente directo con quienes ya exploran esta frontera tecnológica.
Según reportes de prensa especializados, OpenAI respaldará la creación de Merge Labs, una compañía centrada en BCI que aspira a levantar 250 millones de dólares y alcanzar una valoración de 850 millones. La empresa será cofundada junto a Alex Blania (Tools for Humanity/Worldcoin) y aspira a integrar IA para decodificar señales del cerebro.
Merge Labs: objetivos, equipo y financiación
Las informaciones señalan que OpenAI canalizará parte del capital a través de su brazo inversor, mientras que Sam Altman figurará como cofundador pero sin papel en la gestión cotidiana. El plan comercial de Merge Labs se centra en desarrollar interfaces cerebro-computadora con decodificadores impulsados por IA.
Altman ha comentado en entrevistas que las interfaces neuronales son un área a explorar con especial interés, y que una meta razonable sería poder “pensar” una consulta y obtener una respuesta de un asistente como ChatGPT. Este enfoque sugiere un papel de la IA como capa de interpretación entre señal cerebral y salida útil.
Su estrategia de producto apunta a un “alto ancho de banda” entre mente y máquina, idea que permitiría pasar de prototipos experimentales a casos de uso de comunicación y control mucho más fluidos. Esto encaja con la hoja de ruta de BCI que busca reducir la brecha entre intención y acción en dispositivos digitales.
La visión de Altman sobre la fusión humano-máquina
Desde hace años, Altman afirma que la humanidad avanzará hacia una fusión funcional con los sistemas inteligentes. En su planteamiento, la IA sobrehumana, la mejora genética y las interfaces cerebro-máquina convergerán en varias décadas, empleando diferentes vías técnicas: desde electrodos implantados hasta asistentes conversacionales cada vez más integrados.
En ese contexto, un BCI respaldado por IA no sería solo una prótesis de comunicación: sería una extensión de la cognición humana. La clave reside en que los algoritmos aprendan a interpretar patrones neuronales con precisión y estabilidad, traduciendo intenciones en texto, puntería de cursor o control de dispositivos en tiempo real.
Competidores y estado del campo: Neuralink y la investigación académica
En la industria, Neuralink ha logrado hitos visibles con sus primeros pacientes. El caso de Noland Arbaugh, tetrapléjico, permitió controlar un ordenador mediante pensamiento para tareas como mover el cursor, navegar o jugar, aunque el sistema sufrió contratiempos por la retracción de filamentos, que fueron corregidos posteriormente con ajustes de software.
Más allá de las startups, la academia también aporta avances importantes. Un equipo de la Universidad de Stanford implantó microelectrodos en áreas motoras del habla y entrenó modelos de IA capaces de inferir frases pensadas —sin pronunciarlas— con aciertos de hasta el 74%, según un artículo publicado en la revista Cell.
Para reforzar la seguridad, ese mismo trabajo demostró un mecanismo de control de acceso que requería “activar” el sistema con una contraseña mental, logrando una precisión cercana al 99%. Estos hallazgos sugieren un camino para equilibrar utilidad y protección de la privacidad cognitiva.
Tecnología y posibles usos de una BCI apoyada por IA
El principio técnico consiste en que los implantes incorporan electrodos que registran señales neuronales, las cuales son procesadas y traducidas por algoritmos avanzados. La innovación radica en la capacidad de la IA para transformar esas señales en comandos útiles, con latencias reducidas y mayor robustez frente al ruido fisiológico.
Las primeras personas que se benefician de estas interfaces son aquellas con parálisis u otras patologías neurológicas, ya que un BCI puede facilitar la comunicación o el control de dispositivos. A medio plazo, la combinación de sensores más precisos y modelos más finos podría permitir interacciones naturales con ordenadores, prótesis o asistentes digitales.
Para las empresas del sector, el principal reto consiste en integrar hardware fiable, protocolos quirúrgicos seguros y decodificadores que aprendan y se adapten a cada usuario. La capacidad de personalización será esencial para mantener el rendimiento a largo plazo.
Riesgos, regulación y preguntas abiertas
Como tecnología sanitaria avanzada, las BCI deben pasar rigurosas evaluaciones regulatorias y demostrar aspectos como la seguridad quirúrgica, ciberseguridad completa y protección de datos neuronales. La implementación de contraseñas mentales, como la estudiada en Stanford, ejemplifica las posibles salvaguardas para evitar accesos no autorizados.
También existen importantes dudas éticas que incluyen aspectos relacionados con la privacidad mental y la esquema de acceso equitativo. La competencia de las empresas, con varias ya en avance, obliga a actuar con rigor científico y transparencia para mantener la confianza pública.
Con Merge Labs, OpenAI busca que la IA actúe como un traductor entre la intención humana y la acción digital, mientras que Neuralink y el campo académico continúan desarrollando la decodificación neuronal. La resolución de desafíos en seguridad, precisión y regulación determinará si estos chips cerebrales logran transformar la comunicación y abrir una nueva etapa de interacción mente-máquina.
