Mira Murati presenta Tinker: el primer producto de Thinking Machines Lab que busca cambiar la forma en que se entrena la Inteligencia Artificial

La ingeniera y exdirectora de tecnología de OpenAI, Mira Murati, presentó oficialmente Tinker, el primer producto de su nueva compañía Thinking Machines Lab. La plataforma está diseñada para permitir que usuarios y empresas ajusten (fine-tune) sus propios modelos de IA, incluso sin contar con grandes equipos de ingeniería o centros de datos dedicados.

Según detalló Wired, Tinker simplifica y automatiza el proceso de personalización de modelos de IA, ofreciendo una interfaz que permite elegir el modelo base, definir el conjunto de datos y configurar los parámetros de entrenamiento en cuestión de minutos. El sistema se encarga del resto: distribuye el entrenamiento, optimiza el rendimiento y entrega un modelo afinado, listo para descargar o integrar mediante API.

Un nuevo enfoque: IA abierta, modular y controlable

La propuesta de Murati se centra en romper con la dependencia de los grandes modelos cerrados, como los de OpenAI o Anthropic, que limitan la capacidad de los usuarios para ajustar o auditar su funcionamiento.

Con Tinker, Thinking Machines Lab apuesta a una IA más transparente y personalizable, donde los desarrolladores puedan modificar la conducta de los modelos según sus propias necesidades o valores. “Queremos que la Inteligencia Artificial deje de ser una caja negra y empiece a ser una herramienta moldeable”, explicó Murati en declaraciones a The Verge.

La plataforma es compatible con modelos de código abierto como Llama (Meta) y Qwen (Alibaba), y puede ejecutarse sobre infraestructura propia o en la nube. Además, Tinker integra herramientas de evaluación automática y control de calidad, con el objetivo de asegurar resultados más consistentes y reproducibles.

Tecnología detrás del sistema

Tinker utiliza un motor de entrenamiento distribuido basado en GPU clusters optimizados y técnicas avanzadas de aprendizaje supervisado y por refuerzo, permitiendo reducir el consumo energético y los costos de entrenamiento.

Además, la compañía está trabajando en métodos para reducir la aleatoriedad en las respuestas de los modelos (nondeterminismo), uno de los principales desafíos actuales en la estabilidad de los sistemas de IA.

En su blog técnico, Connectionism, los investigadores de Thinking Machines explicaron que su enfoque busca “hacer que los modelos sean más previsibles sin sacrificar creatividad o adaptabilidad”.

Financiación y expansión

Thinking Machines Lab, fundada en febrero de 2025, recaudó 2.000 millones de dólares en su ronda semilla, alcanzando una valoración de 12.000 millones. La inversión fue liderada por Andreessen Horowitz e incluyó a Nvidia, AMD, Cisco y Jane Street, lo que demuestra el interés del mercado por un nuevo paradigma en el desarrollo de IA.

El equipo está formado por más de 30 ingenieros e investigadores provenientes de OpenAI, Meta y Mistral, y planea abrir su API pública de Tinker antes de fin de año.

Un paso más allá de OpenAI

El lanzamiento de Tinker posiciona a Mira Murati como una de las figuras más relevantes del ecosistema global de Inteligencia Artificial. Su enfoque contrasta directamente con el de OpenAI: mientras la empresa de Sam Altman concentra su desarrollo en modelos centralizados y cerrados, Murati propone una IA distribuida, abierta y controlada por sus propios usuarios.

“Queremos que la inteligencia artificial sea un espacio de experimentación, no de exclusión”, afirmó Murati durante la presentación.

Con Tinker, el primer laboratorio de Thinking Machines da una señal clara: el futuro de la IA podría ser más libre, más transparente y más humano.