Nvidia y Jeff Bezos acaban de meterle gasolina premium a una start-up con nombre de manifiesto: Humans&. La compañía ha cerrado una ronda seed de 480 millones de dólares y ya se mueve con una valoración de 4.480 millones, cuando apenas tiene tres meses de vida.
Esto no lo ha contado un “rumor de Twitter”: la cifra la publicó The New York Times, y encaja demasiado bien con la fiebre actual por “los elegidos” de la IA. En la ronda aparecen también SV Angel, GV y Emerson Collective (el fondo de Laurene Powell Jobs). Es decir, no es solo dinero: es una alineación de gente que suele oler tendencias antes que el resto.
Pero claro, cuando una empresa con unos 20 empleados se valora en miles de millones, la pregunta cae sola: ¿qué demonios están comprando aquí, producto o promesa?
El claim de Humans& es casi una respuesta directa al miedo colectivo: su filosofía dice que la IA debe empoderar a las personas en lugar de reemplazarlas. Su apuesta pasa por construir software para que la gente colabore entre sí, con una especie de “mensajería instantánea con IA” como interfaz principal.
Básicamente, imagina un chat donde no solo hablas, sino donde el sistema entiende el contexto, reparte tareas, recuerda acuerdos y convierte conversaciones en acciones sin que tengas que montar un Excel infernal.
A ello se le suma una idea que me parece más interesante que el típico “copiloto”: programar chatbots para que te pregunten por información clave y la almacenen para usos posteriores.
Es decir, no es solo responder prompts. Es construir memoria útil (y ojalá controlable) sobre cómo trabajas tú y cómo funciona tu equipo.
Evidentemente, si esto sale bien, estás ante el pegamento que falta en muchas organizaciones: menos reuniones, menos “¿quién tenía eso?”, y más ejecución.
Y es que parte del cheque se explica por el pedigrí. Humans& está fundada por gente que viene de donde se está cocinando la IA de verdad.
Andi Peng fue investigadora en Anthropic y trabajó en aprendizaje por refuerzo y en el post-entrenamiento de Claude 3.5 hasta 4.5. Es decir, sabe cómo se pule un modelo para que pase de “prometedor” a “usable en el mundo real”.
A ello se le suma Georges Harik, séptimo empleado de Google, que ayudó a construir sus primeros sistemas de publicidad. Y esto no es un detalle friki: es experiencia en escalar productos que conectan a millones de usuarios y mueven dinero de verdad.
En concreto, también están Eric Zelikman y Yuchen He, que venían de xAI y contribuyeron al desarrollo de Grok. El quinto cofundador, Noah Goodman, es profesor en Stanford en Psicología y Ciencias de la Computación. Es decir, aquí no solo hay ingeniería: hay obsesión por cómo piensa y decide el usuario.
Pero claro, fichar currículums no fabrica un producto. Lo que hace especial esta ola es que el mercado está premiando a los “breakaways”: ex-miembros de grandes labs que se van y montan su propia visión.
En concreto, Humans& dice que quiere replantear cómo se entrenan los modelos a escala y cómo interactúan las personas con la IA.
Es decir, no se conforman con “un LLM y ya”. Quieren sistemas que entiendan objetivos en el tiempo, que recuerden y que coordinen a varios agentes (o varias personas) sin volverse locos.
Y es que mencionan necesidades de innovación en aprendizaje por refuerzo de largo horizonte y multiagente, además de memoria y comprensión del usuario.
Básicamente, “largo horizonte” es que la IA no se quede en la respuesta del minuto, sino que sostenga planes: hoy decides algo, dentro de una semana te lo recuerda y ajusta el plan con nuevas señales.
Pero claro, eso choca con lo difícil: la memoria en IA no es solo guardar texto. Es decidir qué guardar, cuándo actualizarlo, cómo evitar errores, y cómo no convertirte en un sistema que inventa recuerdos.
A ello se le suma que quieren integrar muy de cerca ciencia y producto. Evidentemente, eso es lo que separa un demo bonito de una herramienta que usas ocho horas al día.
En concreto, TechCrunch dice que ha contactado con la empresa para pedir comentarios. Es decir, hay misterio: sabemos el “por qué” y el “quién”, pero el “cuándo lo pruebo” todavía no está sobre la mesa.
Y es que, aunque 480 millones en seed suene a locura, el artículo sostiene que no es una anomalía en el clima actual de financiación.
La mayor ronda seed (por ahora) se la llevó Thinking Machines Lab: 2.000 millones de dólares en julio con una valoración de 12.000 millones, liderada por Andreessen Horowitz.
Pero claro, ese caso también trae una advertencia: la salida de la mitad del equipo fundador en los últimos meses sugiere que tener capital y nombres famosos no garantiza éxito inmediato.
A ello se le suma otra megarronda: Unconventional AI levantó 475 millones en diciembre con una valoración de 4.500 millones, y está centrada en computación neuromórfica eficiente en energía.
En concreto, Lila Sciences cerró 200 millones en marzo para un laboratorio autónomo impulsado por IA, y LMArena recaudó 100 millones en mayo con valoración de 600 millones antes de anunciar una Serie A de 150 millones que la llevó a 1.700 millones.
Evidentemente, el patrón es claro: inversores comprando velocidad. Quieren estar dentro antes de que haya producto maduro, porque asumen que el ganador se lleva casi todo.
Pero claro, Humans& ahora tiene un listón altísimo: con esa valoración, ya no vale con “una app simpática”. Tiene que demostrar que la IA puede ser infraestructura social para equipos y comunidades.
Y es que si lo logran, no hablamos de otro chatbot. Hablamos de la capa que decide cómo trabajamos, cómo nos coordinamos y qué recordamos como organización.
Veremos si la competencia responde, pero una cosa está clara: esto solo es el principio de una era en la que las rondas seed parecen Series C… y en la que el verdadero producto no es la IA, sino la confianza de que el equipo sabe domarla.
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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