El 15 de enero de 2026 se hizo pública la participación de OpenAI en la ronda semilla de Merge Labs. El mensaje central no gira en torno a un dispositivo concreto, sino a una idea histórica: cuando cambia la forma de comunicarnos con una máquina, cambia la potencia de lo que podemos hacer con ella. Es un patrón que se repite con insistencia. El teclado permitió “hablar” con los ordenadores con precisión; el ratón convirtió la pantalla en un espacio navegable; la pantalla táctil acercó la informática al gesto natural de señalar; la voz empezó a convertir la conversación en interfaz. En ese mismo hilo, OpenAI encuadra las interfaces cerebro-computadora como un nuevo paso para expresar intención de forma más directa.
Visto con un ejemplo cotidiano, es la diferencia entre explicar a alguien por teléfono cómo llegar a tu casa o enviarle tu ubicación exacta. Los dos métodos comunican, pero uno reduce fricción y malentendidos. OpenAI sugiere que las BCI podrían reducir fricción entre lo que una persona quiere hacer y lo que un sistema de IA entiende, abriendo nuevas posibilidades para comunicarse, aprender e interactuar con tecnología.
Qué es una BCI y por qué el “ancho de banda” importa tanto
Una BCI (brain-computer interface) intenta traducir señales del sistema nervioso en acciones ejecutables por un dispositivo. Conviene desmitificarlo: no es un lector de “pensamientos en frases”, sino un intérprete de patrones. El cerebro genera señales eléctricas, químicas y dinámicas que, vistas desde fuera, se parecen a una conversación en un bar lleno de gente: hay información útil, hay ruido, hay momentos de claridad y otros de confusión. La ingeniería consiste en captar lo que se pueda y reconstruir intención sin inventarla.
Aquí aparece un concepto que Merge Labs pone como objetivo explícito: alto ancho de banda. En redes, el ancho de banda es cuánto puedes transmitir por segundo. En una BCI, sería cuánta intención útil puedes capturar y traducir por unidad de tiempo. Un ancho de banda bajo se parece a escribir con un mando a distancia, letra a letra; un ancho de banda alto se parece más a teclear con soltura o dictar con fluidez. No es solo velocidad: es riqueza de control. Cuando hay más “capacidad de canal”, el usuario puede hacer correcciones, matizar, encadenar acciones, cambiar de idea sin sentirse atrapado por la interfaz.
La propuesta de Merge Labs: unir biología, dispositivos y IA
Merge Labs se presenta como un laboratorio de investigación con una misión de largo recorrido: tender un puente entre inteligencia biológica y artificial para ampliar capacidad, agencia y experiencia humanas. Ese planteamiento ya marca una diferencia de tono: no se describe como una marca de hardware de consumo, sino como un equipo que quiere inventar nuevas bases técnicas y científicas.
La tesis práctica es que una BCI útil no se resuelve con una sola disciplina. Hace falta entender la biología del tejido nervioso, diseñar dispositivos capaces de medir y actuar con precisión, y crear software lo bastante inteligente como para interpretar señales limitadas. Merge habla de combinar biología, dispositivos y IA para lograr interfaces más seguras y de mayor ancho de banda. En la práctica, esto sugiere un enfoque “de sistema”: cada parte compensa las limitaciones de las otras.
Si lo llevamos a una metáfora doméstica, es como lograr un buen café en casa. No basta con comprar una cafetera cara si el grano es malo, o si el molido es incorrecto, o si el agua está demasiado caliente. La experiencia final depende de toda la cadena. En una BCI, el sensor, el método de interacción con neuronas y el modelo de interpretación tienen que encajar.
“Moléculas” y “ultrasonidos”: una ruta distinta a la del electrodo clásico
Entre las pistas más llamativas sobre lo que intenta Merge Labs aparece una idea: conectar con neuronas usando moléculas en lugar de electrodos y emplear modalidades de “alcance profundo” como los ultrasonidos para transmitir y recibir información. La promesa subyacente es reducir invasividad y evitar implantes en el tejido cerebral, sin renunciar a una interfaz de alto rendimiento.
Este punto se entiende mejor comparando dos formas de escuchar música. Unos auriculares con cable pueden ser muy estables, con una señal limpia y predecible. Unos auriculares inalámbricos aportan comodidad y libertad de movimiento, aunque a veces dependan más de la calidad de la conexión y del procesamiento para mantener la experiencia. En neurotecnología, los electrodos implantados suelen ofrecer señales más directas, pero exigen procedimientos invasivos. Un camino menos invasivo tiende a recibir señales más ambiguas, lo que desplaza parte del reto hacia la interpretación.
Si Merge realmente apuesta por ultrasonidos y enfoques menos invasivos, el desafío central será lograr fiabilidad y precisión con señales que, por naturaleza, llegan “más mezcladas” con ruido. Esa es la clase de problema en la que la IA deja de ser un adorno y se convierte en motor.
El papel de OpenAI: interpretar intención con señales limitadas y adaptarse a cada persona
OpenAI remarca que la IA será clave en el enfoque de Merge por dos razones. Una es acelerar investigación y desarrollo en áreas como bioingeniería, neurociencia e ingeniería de dispositivos. La otra es construir capas de software capaces de interpretar intención, adaptarse al individuo y funcionar de manera robusta con señales limitadas y ruidosas.
Aquí conviene parar y pensar en lo que significa “adaptarse al individuo”. Cualquier persona que haya usado dictado por voz lo ha vivido: al principio el sistema se equivoca con nombres propios, acentos o muletillas; con el tiempo mejora porque aprende patrones. Con una BCI, esa adaptación es todavía más crítica, porque el “idioma” de la señal puede cambiar según el cansancio, el estrés, la postura, la atención o incluso pequeños cambios fisiológicos. Un buen sistema tendrá que recalibrar sin exigir al usuario que “entrene” de cero cada mañana.
OpenAI también menciona colaboración en modelos fundacionales científicos y herramientas de frontera para acelerar el progreso. Eso apunta a una estrategia doble: usar modelos para investigación (simulación, análisis, diseño experimental) y usar modelos para la operación cotidiana del sistema (interpretación de intención). Es un matiz importante: una BCI no es solo el momento en que se “lee” una señal, es todo el ciclo de comprensión, verificación, corrección y seguridad.
Quiénes están implicados y por qué la confianza pública cuenta
En el anuncio se mencionan cofundadores con perfil investigador y también emprendedores tecnológicos, con una nota específica: Sam Altman participa a título personal. En tecnologías que rozan el cuerpo y la identidad, el equipo y la gobernanza importan casi tanto como la técnica. No porque la innovación dependa de una biografía, sino porque la adopción depende de confianza. Si una interfaz promete interpretar intención, la gente querrá garantías de control, privacidad y límites claros.
Una forma sencilla de verlo es imaginar una cerradura inteligente. Puede ser muy cómoda, pero nadie la instala sin preguntarse quién guarda las llaves digitales, cómo se actualiza el sistema, qué pasa si falla y quién responde si alguien vulnera la seguridad. En una BCI, esas preguntas son más delicadas porque los datos son íntimos y el impacto potencial es mayor.
Privacidad, seguridad y agencia: lo que decidirá si esto se vuelve útil
OpenAI plantea las BCI como una frontera que abre nuevas formas de comunicarse y relacionarse con la tecnología. Esa promesa convive con retos inevitables: seguridad, privacidad, fiabilidad y agencia del usuario. Una BCI no debería sentirse como una caja negra que “adivina” y actúa. Debe ofrecer control: confirmaciones cuando haga falta, posibilidad de corregir, mecanismos para desconectar, límites para evitar acciones no deseadas.
La parte interesante es que muchos de esos retos se resuelven con diseño de producto y arquitectura de datos, no solo con sensores o algoritmos. Un sistema puede ser impresionante en laboratorio y aún así resultar inútil en la vida real si obliga a un usuario a estar en tensión constante por miedo a errores, filtraciones o malinterpretaciones. La comodidad, en este caso, es una forma de seguridad.