Los modelos de lenguaje no son la única forma de implementar una herramienta de inteligencia artificial (IA). Los transformers les han dado el impulso que necesitaban para desarrollarse y alcanzar el nivel de sofisticación y refinamiento que tienen actualmente, pero hay otras estrategias que exploran otras vías para dotar a las máquinas de capacidades que van más allá del lenguaje. Una de ellas consiste en desarrollar modelos del mundo (world models) capaces de aprender cómo funciona la realidad y simular cómo evoluciona.

Mirror Particle, una empresa emergente estadounidense, quiere llevar esta idea un paso más allá. Y es que está construyendo un modelo del mundo que aspira a comprender y anticipar el comportamiento humano. Ni más ni menos.

Como podemos intuir, su propuesta es radicalmente diferente de los modelos de lenguaje que Anthropic, OpenAI, Google o DeepSeek nos proponen actualmente. En lugar de centrarse en identificar las relaciones entre las palabras y generar texto, Mirror Particle pretende desarrollar un sistema capaz de identificar los patrones que rigen nuestras decisiones, entender cómo cambian nuestras motivaciones y anticipar cómo nos comportaremos en determinadas circunstancias. Ambición, desde luego, no le falta.

Si este proyecto sale bien podría revolucionar el marketing Para conseguir su propósito, esta empresa emergente necesita algo más que analizar lo que decimos: debe aprender qué hacemos y por qué lo hacemos. Los transformers de los modelos de lenguaje son una arquitectura diseñada para conseguir que una máquina pueda entender las relaciones que existen entre las palabras o las diferentes partes de una información. Su propósito es identificar cuáles son realmente importantes para interpretar el conjunto de los datos que están siendo procesados.

Mirror Particle aspira a predecir qué podríamos hacer ante una situación determinada y por qué El corazón de los transformers es el mecanismo de atención, que, muy a grandes rasgos, permite a un modelo identificar qué palabras de una frase debe evaluar para comprender qué relaciones existen entre ellas y cuál es el significado de cada una, así como del conjunto. El modelo fundacional en el que está trabajando Mirror Particle, sin embargo, funciona de una forma muy diferente. No trabaja con textos, al menos no como los modelos de lenguaje; se alimenta de datos que reflejan cómo nos comportamos las personas, cómo tomamos decisiones y cómo cambian nuestras preferencias.

Su objetivo es aprender los patrones que subyacen a nuestras acciones para construir una representación de la conducta humana que le permita simularla y anticiparla. En lugar de predecir qué palabra debería aparecer a continuación, como hacen los modelos de lenguaje, Mirror Particle aspira a predecir qué podríamos hacer ante una situación determinada y por qué. Suena interesante, pero es inevitable que nos preguntemos qué aplicaciones puede tener esta tecnología.

La más evidente es ayudar a las marcas a anticipar qué productos pueden interesar a sus clientes y por qué. Si esta tecnología consigue alcanzar un grado de desarrollo similar al que tienen ahora los modelos de lenguaje, podría revolucionar el marketing. No obstante, sus creadores aseguran que entender mejor a las personas podría en el futuro mejorar la interacción de los seres humanos y los sistemas de IA.

Sea como sea, esta tecnología pone encima de la mesa varias dudas que aún no podemos responder. ¿Cómo va a tratar nuestra privacidad? ¿Hasta qué punto podrá evitar los sesgos y los prejuicios presentes en los datos con los que aprende a interpretar el comportamiento humano?

Ahora mismo todo esto es inquietante. Veremos adónde llega el plan de Mirror Particle. Imagen | Guillermo Esqueda Más información | TechCrunch En Xataka | Los dos ajustes invisibles que deciden si tu IA acierta o desvaría En Xataka | "Ya estamos en la singularidad de la IA": Sam Altman, CEO de OpenAI