Imagínate que pudieras decirle a una IA que controle el ordenador por ti y se encargue de mover el ratón, hacer clic y repetir tareas pesadas sin que tengas que estar delante. No hablamos solo de un bot que responde mensajes en el navegador, sino de algo que “toca” tu escritorio como si fuera una persona.
Eso es lo que está construyendo Simular, una startup en la que ya confían fondos como Felicis y el brazo de inversión de Nvidia. Su propuesta es clara: llevar la agentic AI en el ordenador a un punto donde puedas automatizar procesos largos y delicados, pero manteniendo control y confianza. Vamos a ver cómo funciona esta idea, quién está detrás y por qué grandes inversores han apostado fuerte por ella.
Si te preguntas qué hace exactamente Simular, la respuesta corta es que desarrolla agentes de IA para Mac OS y Windows capaces de controlar el ordenador completo, no solo una pestaña del navegador. Esto significa que vas a poder pedirle a la IA que abra programas, pulse botones, mueva el ratón y ejecute flujos de trabajo como lo harías tú.
La particularidad de esta IA que controla el ordenador es que no se limita a rellenar formularios en una web, sino que actúa sobre el sistema operativo. Piensa en acciones tan simples como copiar y pegar datos, descargar archivos o revisar documentos en diferentes ventanas. El agente de Simular entra ahí, imita tus pasos y los repite tantas veces como necesites.
Simular ya ha lanzado la versión 1.0 de su agente de IA para Mac OS. Este agente puede mover literalmente el ratón en pantalla, hacer clic en botones, seleccionar texto y completar tareas visuales como si tuviera “ojos” en tu escritorio. En lugar de ejecutar solo comandos internos, interpreta lo que ve en la interfaz y actúa.
Con este enfoque, vas a poder encadenar procesos que antes eran manuales, como recorrer aplicaciones, abrir documentos o trasladar datos. Tú mantienes la última palabra, porque el flujo se entrena y se fija a partir de tus propias correcciones, de forma que la IA que controla el ordenador por ti acaba haciendo justo lo que le pides.
Además del Mac, Simular está colaborando con Microsoft para desarrollar un agente de IA para Windows. La empresa forma parte de un grupo muy reducido de cinco compañías de “agentic AI” seleccionadas para el programa Windows 365 for Agents de Microsoft, junto con Manus AI, Fellou, Genspark y TinyFish.
Esta alianza apunta a que pronto vas a poder usar una IA que controle tu PC con Windows 10 u 11 de forma parecida a lo que ya ofrecen en Mac. La expectativa dentro de la propia Simular es que la adopción en Windows sea tan alta o incluso mayor, porque el entorno corporativo y de oficina sigue muy ligado a este sistema operativo.
La financiación que ha levantado Simular ayuda a entender por qué tanta gente está pendiente de estos agentes de IA que usan el ordenador como un humano. La compañía ha cerrado una ronda Series A de 21,5 millones de dólares liderada por Felicis, con la participación de NVentures, el brazo de inversión de Nvidia, South Park Commons y otros inversores relevantes.
Antes de esta Serie A, la startup ya había conseguido una ronda semilla de 5 millones de dólares. En total, la IA que controla el ordenador por ti que propone Simular acumula alrededor de 27 millones de dólares de inversión. Entre los inversores también aparecen Basis Set Ventures, Flying Fish Partners, Samsung NEXT, Xoogler Ventures y el podcaster e inversor ángel Lenny Rachitsky.
Esta combinación de fondos tecnológicos, corporaciones como Samsung y el respaldo de Nvidia envía un mensaje claro: la agentic AI en el escritorio se ve como un paso clave en la evolución de la automatización. Nvidia, por ejemplo, está muy interesada en todo lo que exprime al máximo el uso de modelos y cómputo.
Felicis y el resto de fondos no solo miran la idea, también miran al equipo. Ahí es donde la experiencia previa de los fundadores en DeepMind marca la diferencia. El nivel de exigencia en ese tipo de equipos es alto, y eso da cierta tranquilidad a los inversores que se la juegan en proyectos todavía jóvenes.
Cuando ves que alguien te promete una IA que controla el ordenador por ti, lo primero que seguramente piensas es: “Vale, ¿y quién ha hecho esto?”. En el caso de Simular, los fundadores vienen de uno de los centros más avanzados de investigación en IA del mundo.
El CEO y cofundador, Ang Li, es científico especializado en aprendizaje continuo y trabajó anteriormente en DeepMind, la división de IA de Google. El otro cofundador, Jiachen Yang, es experto en aprendizaje por refuerzo y también procede de DeepMind, donde ambos participaron en proyectos ligados a productos reales, como Waymo.
Algo interesante es que el trabajo del equipo en DeepMind no se quedaba solo en artículos académicos. Sus modelos se aplicaban a productos de Google, incluido Waymo, el proyecto de coches autónomos. Esto les obligaba a pensar en sistemas que no solo fueran “inteligentes”, sino que también fueran estables, auditables y seguros.
Esta mentalidad es clave para construir agentes de IA para Mac OS y Windows que hagan miles de acciones seguidas sin romper nada importante. Ellos mismos reconocen que Simular está todavía en fase temprana y que hay bastante trabajo por hacer para pulir la experiencia y ampliar los casos de uso.
La palabra agentic AI se está usando cada vez más, pero a veces de manera confusa. En el contexto de Simular, hablamos de agentes que completan tareas complejas de forma autónoma, con una intervención humana baja, y que se mueven por el ordenador como si fueran una persona frente a la pantalla.
En lugar de limitarse a responder a preguntas, estos agentes pueden planificar pasos, abrir programas, esperar a que se cargue una ventana, comprobar datos y seguir adelante. La IA que controla el ordenador no solo genera texto, sino que ejecuta acciones físicas dentro del entorno digital.
Uno de los grandes retos de la agentic AI es que muchas tareas reales no se resuelven en tres clics. Pueden requerir miles o incluso millones de pasos discretos. Imagina un proceso que recorra cientos de archivos, abra páginas distintas o gestione formularios complejos una y otra vez.
El problema es que los grandes modelos de lenguaje (LLM) que suelen usarse detrás de estas soluciones tienden a “alucinar” en una parte de los casos. Una sola alucinación en cualquiera de esos pasos puede invalidar todo el trabajo del agente. Cuantos más pasos encadenas, más aumenta estadísticamente la probabilidad de que aparezca un error.
Para que una IA que controla el ordenador por ti sea realmente útil en tareas largas, no basta con que sea “lista”: tiene que ser fiable. Si cada cien veces se equivoca de botón o interpreta mal un dato, el ahorro de tiempo se convierte en un dolor de cabeza. Ahí entra la forma particular en que Simular enfoca las alucinaciones.
Una solución típica que se comenta en el sector es hacer que el LLM pase de ser no determinista a determinista, forzando que sus respuestas sean siempre las mismas con los mismos datos de entrada. Eso reduce la variabilidad y los fallos, pero también limita la capacidad creativa y la flexibilidad del modelo para resolver problemas nuevos.
Simular propone combinar lo mejor de las dos aproximaciones. Al principio, el agente de IA explora libremente distintas formas de acabar una tarea, mientras tú, como usuario, vas corrigiendo el rumbo. El sistema itera sobre la tarea, ajustando detalles hasta que el resultado coincide con lo que quieres.
En el momento en que se encuentra una trayectoria de éxito, el usuario puede “bloquear” ese flujo de trabajo. A partir de ahí, se convierte en un workflow determinista y repetible, que el agente podrá ejecutar cada vez igual. Li lo describe como dejar que el agente busque trayectorias exitosas y, cuando una funciona, traducirla a código que siempre se comporta igual.
Para diferenciarse de otras herramientas, Simular describe su solución como “neuro symbolic computer use agents”, o agentes de uso de ordenador neuro-simbólicos. Esta definición apunta a que no se basan solamente en un gran modelo de lenguaje enchufado a una interfaz bonita.
La empresa insiste en que no es simplemente un “wrapper” de LLM que envía y recibe datos de un modelo externo. En su lugar, la IA que controla el ordenador por ti combina esa parte neuronal del LLM con componentes simbólicos más clásicos y más predecibles, que son los que acaban ejecutando las tareas repetidas.
Su estrategia para reducir las alucinaciones se basa en que el LLM genera código que luego se vuelve determinista. Si un flujo de trabajo funciona una vez bajo supervisión, la idea es que ese mismo código funcione igual en ejecuciones posteriores, sin depender de nuevas llamadas creativas al modelo de lenguaje.
Una pieza clave es que el código determinista que ejecuta la tarea repetible queda en manos del usuario final, no del LLM en tiempo de ejecución. Esto significa que puedes inspeccionarlo, auditarlo y entender qué hace en cada paso. Según Ang Li, esto ayuda a que los usuarios confíen más, porque no se trata de una “caja negra” que decide sola.
La parte teórica está bien, pero seguramente quieras saber qué tareas reales están automatizando ya estos agentes de IA de escritorio. Aunque Simular reconoce que su tecnología está todavía en fase temprana, ya cuenta con varios clientes beta que la han puesto a trabajar en contextos muy concretos.
Estos primeros casos ayudan a ver para qué te podría servir a ti una IA que controla el ordenador por ti, sobre todo si pasas gran parte del día delante de hojas de cálculo, paneles web o documentos PDF repetitivos.
Uno de los usos más claros es la automatización de tareas repetitivas que normalmente te roban horas sin aportar valor. Por ejemplo, copiar y pegar datos entre sistemas diferentes, pasar información de un PDF a una hoja de cálculo o actualizar listados en un CRM sin integración directa.
Con el agente de Simular, puedes enseñar una vez la secuencia: abrir la hoja, localizar las celdas, pegar los valores y guardar. Luego bloqueas ese flujo de trabajo y dejas que la IA lo repita por ti. Tú sigues teniendo el control del código y puedes ajustar pequeños cambios cuando cambie el formato o el origen de los datos.
Entre los primeros clientes beta de Simular hay un concesionario de coches que automatiza las búsquedas de números VIN. En lugar de que una persona esté tecleando identificadores de vehículos en distintas plataformas para revisar historiales, el agente recorre los portales, introduce los VIN y recoge la información.
Este tipo de flujo, compuesto por muchas acciones pequeñas pero repetidas hasta el infinito, es un ejemplo perfecto de dónde brilla una IA que controla el ordenador por ti. El humano se reserva las decisiones, mientras que el agente se encarga del trabajo mecánico más aburrido.
Otro caso de uso que ya se está probando son las asociaciones de propietarios (HOAs) que necesitan extraer información concreta de contratos en PDF. Normalmente, esto implica revisar documento tras documento, buscar cláusulas y copiar datos a un sistema de gestión o a una base de datos interna.
Con Simular, la agentic AI abre cada PDF, localiza los apartados relevantes, copia los textos o campos clave y los pega en el lugar correcto. En vez de revisar línea a línea, tú supervisas los primeros flujos, corriges si algo no encaja y, una vez fijados, dejas que la IA de escritorio haga el resto.
Más allá del producto comercial, Simular también cuenta con un proyecto open source para Mac OS que ha servido como campo de pruebas para muchas automatizaciones reales. Aunque por ahora solo está disponible en este sistema, ya se ha usado para tareas muy variadas.
En particular, se han construido automatizaciones para creación de contenidos, ventas y marketing. Por ejemplo, preparar borradores de posts a partir de datos de campañas, actualizar dashboards de rendimiento o generar listados de leads a partir de diferentes fuentes. Todo ello apoyado por esta idea de que la IA puede manejar el escritorio por ti.
Si usas a diario varias herramientas web, hojas de cálculo y documentos, es fácil que tengas procesos que encajen muy bien con una IA que controle el ordenador por ti. El truco está en identificar secuencias que sigues siempre igual: abrir un archivo, limpiar datos, volcar resultados y notificar a alguien.
A partir de ahí, la propuesta de Simular es que tú enseñes el camino al agente una o dos veces, corrijas pasos erróneos y luego conviertas esa trayectoria en código determinista. En ese momento, la agentic AI en tu escritorio pasa de ser un experimento curioso a una herramienta que quita trabajo real de tu día a día.
En conjunto, Simular intenta demostrar que una IA que controla el ordenador por ti puede ir más allá de un simple chatbot y convertirse en un agente fiable que completa procesos complejos. Su mezcla de exploración con LLM, generación de código determinista y control por parte del usuario final busca reducir las alucinaciones sin perder flexibilidad.
Con 27 millones de dólares levantados, fundadores con trayectoria en DeepMind y casos reales en Mac OS mientras trabajan con Microsoft para llevar sus agentes a Windows, la apuesta es clara: que la próxima ola de productividad no esté solo en el navegador, sino en todo tu ordenador.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
Estoy loco por la Inteligencia Artificial y la automatización.
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