Mira Murati, directora ejecutiva de Thinking Machines, explicó en Bloomberg Tech, en junio de 2026, el cambio de paradigma que su empresa está impulsando en la interacción con la IA.
Según Murati, los modelos actuales siguen un esquema “por turnos”, en el que el usuario habla, el modelo responde y, mientras genera la respuesta, queda “sordo y ciego”, es decir, durante ese intervalo de tiempo, la IA no percibe lo que la persona está haciendo.
Los “modelos de interacción” que desarrolla Thinking Machines Lab rompen con esa lógica. Están diseñados para operar de forma continua: captan audio, texto y vídeo de manera permanente y responden en microturnos de 200 milisegundos. Esto les permite reaccionar al instante a señales visuales o auditivas y mantener una conversación fluida y casi humana.
En mayo de 2026, la compañía presentó una versión preliminar de TML-Interaction-Small, el primero de estos modelos. A diferencia de los asistentes de IA actuales, este modelo puede escuchar y hablar al mismo tiempo, y alcanza una latencia de toma de turno de apenas 0,40 segundos. Entre sus aplicaciones más inmediatas está la traducción simultánea de muy baja latencia que permite una comunicación más natural entre personas que hablan distintos idiomas.
Riesgos asociados a los modelos de interacción
Que los modelos estén diseñados para no dejar de percibir señales comporta riesgos importantes para la privacidad.
Mientras estén activos, estos dispositivos captarán todo lo que ocurre alrededor del usuario. Por tanto, el espacio en el que se encuentre podría estar vigilado de forma continua. Si hay otras personas en ese espacio, sus voces, rostros y comportamientos también pueden ser procesados, aunque no hayan dado su consentimiento. En muchos casos, ni siquiera sabrán que están siendo analizados.
La observación continua permite realizar inferencias muy profundas sobre la vida privada de las personas, por ejemplo, podría deducir el estado de ánimo, el nivel de estrés o posibles problemas de salud a partir del tono de voz, las pausas, la postura u otras señales corporales.
También hay que tener presente que un modelo que nunca deja de prestar atención genera un volumen enorme de datos. Cuanto mayor sea la cantidad de información recogida, mayor será la superficie de exposición y más difícil será garantizar que no se utilice de forma indebida.
Otro riesgo asociado tiene que ver con la ciberseguridad. Un sistema que recibe de forma continua audio y vídeo es un objetivo atractivo para los ciberataques. Una brecha de seguridad no solo podría filtrar mensajes o conversaciones, sino también horas de vida privada grabada, analizada o almacenada por el sistema. Esto plantea la necesidad de medidas estrictas de cifrado, minimización de datos, control de acceso y transparencia sobre qué información se conserva y durante cuánto tiempo.
A continuación, les dejo la entrevista de Mira Murati en Bloomberg Tech.
Conclusión
No debemos desconocer los riesgos para la privacidad asociados a los modelos de IA más avanzados. Solo conociendo los riesgos seremos capaces de mitigarlos o prevenirlos.
