{"id":2649,"date":"2026-05-28T19:52:31","date_gmt":"2026-05-28T19:52:31","guid":{"rendered":"http:\/\/6a1889f182d7e9beaee959af"},"modified":"2026-05-28T19:52:31","modified_gmt":"2026-05-28T19:52:31","slug":"exinvestigadores-de-google-y-apple-quieren-crear-una-ia-que-nunca-deje-de-aprender","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2026\/05\/28\/exinvestigadores-de-google-y-apple-quieren-crear-una-ia-que-nunca-deje-de-aprender\/","title":{"rendered":"Exinvestigadores de Google y Apple quieren crear una IA que nunca deje de aprender"},"content":{"rendered":"<div class=\"media_block\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/6a1889f116c8d00b4eb392a8\/master\/pass\/Model-Behavior-Ex-Google-Apple-AI-Researchers-Want-to-Make-AI-That-Gets-Smarter-as-You-Use-It-Business.jpg\" class=\"media_thumbnail\"><\/div>\n<div><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/media.es.wired.com\/photos\/6a1889f116c8d00b4eb392a8\/16:9\/w_1280,c_limit\/Model-Behavior-Ex-Google-Apple-AI-Researchers-Want-to-Make-AI-That-Gets-Smarter-as-You-Use-It-Business.jpg\" class=\"ff-og-image-inserted\"><\/div>\n<p>Un grupo de investigadores de IA que anteriormente trabajaron en Google DeepMind, Apple, OpenAI y Meta Superintelligence Labs anunciaron el mi\u00e9rcoles el lanzamiento de una nueva <em>startup<\/em> llamada Trajectory, cuyo objetivo es ayudar a las empresas a mejorar regularmente sus productos de IA mediante el entrenamiento en interacciones con usuarios del mundo real.<\/p>\n<p><strong>Trajectory quiere construir una plataforma para la IA que pueda aprender continuamente<\/strong>, una capacidad que los investigadores han considerado durante mucho tiempo como una barrera importante para <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/en-la-era-de-la-inteligencia-artificial-el-conocimiento-es-rey\">el progreso de la IA.<\/a> OpenAI, Google y Anthropic han conseguido entrenar con \u00e9xito versiones cada vez m\u00e1s capaces de modelos de IA, especialmente en \u00e1mbitos como la codificaci\u00f3n, las matem\u00e1ticas y la ciencia. Sin embargo, estos sistemas dejan de ser m\u00e1s inteligentes una vez finalizado su entrenamiento. Aunque recientemente se han producido algunos avances en el aprendizaje continuo, las empresas tecnol\u00f3gicas han tenido dificultades para crear <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/aprendizaje-automatico-cris-en-la-ciencia\">productos de IA que aprendan de sus errores<\/a> en tiempo real. En diciembre de 2025, en NeurIPS, una de las mayores conferencias anuales sobre investigaci\u00f3n en IA, Richard Sutton, <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/el-premio-turing-reconoce-a-los-pioneros-que-transformaron-la-fisica-cuantica-en-computacion\">ganador del premio Turing<\/a>, afirm\u00f3 que el aprendizaje continuo es esencial para crear agentes superinteligentes.<\/p>\n<h2>Qui\u00e9nes son las caras de Trajectory<\/h2>\n<p>Trajectory ha recaudado 15 millones de d\u00f3lares en una ronda de financiaci\u00f3n inicial, alcanzando una valoraci\u00f3n posterior a la inversi\u00f3n de 115 millones de d\u00f3lares. La ronda fue liderada por la firma de capital riesgo Conviction, con la participaci\u00f3n de Bessemer Venture Partners, Radical VC y BoxGroup. Tambi\u00e9n participaron inversionistas individuales, entre ellos <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/el-jefe-de-ia-de-google-asegura-que-los-desarrolladores-siguen-siendo-necesarios\">el cient\u00edfico jefe de Google DeepMind<\/a>, Jeff Dean, y la denominada <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/fei-fei-li-madrina-de-ia-quiere-que-todos-seamos-constructores-de-mundos\">&#8220;madrina de la IA&#8221;<\/a>, la profesora de Stanford y CEO de World Labs, Fei-Fei Li.<\/p>\n<p>El CEO y cofundador de Trajectory, Ronak Malde, fue investigador de IA en Windsurf y posteriormente se convirti\u00f3 en uno de los pocos empleados que se unieron a Google DeepMind cuando esta empresa contrat\u00f3 a los mejores talentos de la <em>startup<\/em> de programaci\u00f3n en una operaci\u00f3n de 2400 millones de d\u00f3lares el a\u00f1o pasado. Los otros cofundadores de Trajectory son Arjun Karanam, exinvestigador de IA en Apple que trabaj\u00f3 en los Vision Pro, y Michael Elabd, quien trabaj\u00f3 anteriormente en la <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/google-presenta-gemini-robotics-ia-para-robots-humanoides\">divisi\u00f3n de rob\u00f3tica de Google DeepMind.<\/a><\/p>\n<p>Malde explica a WIRED que algunos productos l\u00edderes de <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/hice-codigo-con-ia-para-notion-sin-tener-idea-de-programacion\">codificaci\u00f3n con IA<\/a>, como Cursor, ya est\u00e1n implementando una versi\u00f3n inicial de aprendizaje continuo: utilizan datos reales sobre c\u00f3mo interact\u00faan los usuarios con sus productos para realizar mejoras posteriores al entrenamiento y lanzar actualizaciones peri\u00f3dicas del modelo. Argumenta que esta es una de las razones principales por las que los productos de codificaci\u00f3n con IA han despegado tan r\u00e1pidamente, y tambi\u00e9n explica por qu\u00e9 los principales laboratorios de IA se han apresurado a desarrollar sus propias aplicaciones de <em>vibe coding<\/em>. Con Trajectory, Malde y su equipo de 11 investigadores e ingenieros esperan aplicar una t\u00e9cnica similar para mejorar las herramientas basadas en IA fuera del \u00e1mbito de la programaci\u00f3n.<\/p>\n<p>&#8220;Incluso la IA m\u00e1s potente de hoy en d\u00eda sigue siendo est\u00e1tica. El modelo de IA que usaste ayer va a cometer los mismos errores hoy. Lo que estamos haciendo es construir la plataforma para que todas las empresas puedan alcanzar el aprendizaje continuo&#8221;, afirma Malde.<\/p>\n<h2>Trajectory empieza con un modelo de c\u00f3digo abierto<\/h2>\n<p>El reto de aplicar esta l\u00f3gica a otros \u00e1mbitos radica en que la programaci\u00f3n es f\u00e1cilmente verificable (el c\u00f3digo funciona o no), pero algunas industrias tienen definiciones menos estrictas de \u00e9xito. <strong>Karanam afirma que parte de lo que ofrece la plataforma de Trajectory es ayudar a optimizar un modelo de IA seg\u00fan las necesidades espec\u00edficas de cada empresa.<\/strong><\/p>\n<p>En lugar de partir de un modelo est\u00e1ndar de OpenAI o Anthropic, Trajectory hace que los clientes comiencen con un modelo de c\u00f3digo abierto que ha sido post-entrenado para un producto de IA espec\u00edfico que la empresa tiene en mente. En el caso de Decagon, un cliente que crea <a href=\"https:\/\/es.wired.com\/articulos\/como-la-ia-se-adueno-del-trabajo-mas-odiado-del-mundo\">agentes de atenci\u00f3n al cliente con IA<\/a>, Trajectory registra los casos en los que su IA se queda corta, por ejemplo, un cliente que intenta hacer una devoluci\u00f3n y su consulta es devuelta a un humano, y utiliza esos casos para volver a entrenar un nuevo modelo cada semana. Trajectory afirma que estos modelos entrenados superan a los de los laboratorios de vanguardia en tareas espec\u00edficas que son cruciales para el producto de la empresa.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Un grupo de investigadores de IA que anteriormente trabajaron en Google DeepMind, Apple, OpenAI y Meta Superintelligence Labs anunciaron el mi\u00e9rcoles el lanzamiento de una nueva startup llamada Trajectory, cuyo objetivo es ayudar a las empresas a mejorar regularmente sus productos de IA mediante el entrenamiento en interacciones con usuarios del mundo real. 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