Leer tus pensamientos antes de que los escribas suena como ciencia ficción. Conduit, una startup de San Francisco, apuesta a que es un problema de ingeniería.
Naomi Bashkansky, graduada en ciencias de la computación de Harvard y exinvestigadora de OpenAI, anunció su salida del laboratorio de IA a finales de julio de 2026 para unirse a Conduit como investigadora fundadora. La empresa está desarrollando modelos de IA que decodifican la actividad cerebral en texto, sin implantar nada en tu cráneo.
El anuncio se publicó el 5 de agosto de 2026, y llegó en un momento interesante. Las interfaces cerebro-computadora no invasivas han desempeñado históricamente un papel secundario frente a los enfoques quirúrgicos en la imaginación pública. Conduit argumenta que el camino no invasivo, combinado con suficientes datos y modelos lo suficientemente buenos, puede cerrar esa brecha.
El conjunto de datos play
Conduit afirma haber desarrollado el conjunto de datos neuro-lingüísticos más grande del mundo, aproximadamente 10,000 horas de grabaciones recopiladas de miles de participantes en solo seis meses dentro de una instalación dedicada en San Francisco. A diciembre de 2025, esta cifra supera con creces los conjuntos de datos neuro-lingüísticos públicos existentes en tamaño y complejidad.
La empresa recopila estos datos utilizando EEG, una técnica no invasiva que mide la actividad eléctrica a través del cuero cabelludo, combinada con otras modalidades de registro. A los voluntarios se les paga entre $50 y $55 por sesión.
El objetivo es entrenar los modelos de base de cerebro grande que llama Conduit, el equivalente en datos neuronales de las arquitecturas de tipo GPT. La ambición es descifrar el contenido semántico, es decir, qué está pensando alguien, no solo en qué dirección pretendía mover el cursor.
¿Quién está construyendo esto
El trabajo previo de Bashkansky en OpenAI se centró en la auditoría de la seguridad de la IA y la interpretabilidad de los modelos de lenguaje. También publicó sobre la estabilidad de instrucciones en modelos de lenguaje, un área de investigación de alineación enfocada en qué tan confiablemente un modelo sigue instrucciones bajo diversas condiciones.
Conduit fue cofundada por investigadores de Oxford y Cambridge, según coberturas iniciales, lo que otorga al equipo un pedigree académico transatlántico junto con su base operativa en San Francisco. La empresa está explícitamente organizada en torno a un modelo centrado en datos, priorizando la escala de los conjuntos de datos como el impulsor principal del rendimiento del modelo.
Qué significa esto para el mercado
Para los inversores que siguen el espacio de hardware relacionado con la inteligencia artificial, la señal interesante aquí no es solo el lanzamiento de una startup. Es el patrón: investigadores serios de IA con antecedentes en alineación e interpretabilidad ahora se están trasladando a la neurotecnología, trayendo consigo un plan de escalamiento de datos que funcionó en el modelado del lenguaje.
Un sistema confiable de pensamiento a texto transformaría la comunicación para personas con ELA, síndrome de encerrado o condiciones similares que eliminan la salida motora.
Conduit no ha revelado cifras de financiamiento. Lo que hay que vigilar es el rendimiento del modelo en tareas de decodificación semántica a medida que crece el conjunto de datos, la postura regulatoria de la FDA sobre la recopilación de datos neuronales no invasivos y si laboratorios competidores, académicos o comerciales, pueden cerrar la brecha de conjuntos de datos que Conduit actualmente afirma como su principal ventaja competitiva.