Tres ex científicos de Google X apuntan a darle un segundo cerebro virtualmente, no en el sentido de ciencia ficción o chip-in-your-head, sino a través de una aplicación con IA que gana el contexto al escuchar todo lo que dice en el fondo. Su startup, Twinmind, ha recaudado $ 5.7 millones en fondos iniciales y ha lanzado una versión de Android, junto con un nuevo modelo de habla AI. También tiene una versión para iPhone. Cofundado en marzo de 2024 por Daniel George (CEO) y sus antiguos colegas de Google X Sunny Tang y Mahi Karim (ambos CTO), TwinMind se ejecuta en segundo plano, capturando el habla ambiental (con permiso del usuario) para construir un gráfico de conocimiento personal. Al convertir los pensamientos, reuniones, conferencias y conversaciones habladas en la memoria estructurada, la aplicación puede generar notas, tareas y respuestas con AI. Funciona fuera de línea, procesa audio en tiempo real para transcribir en el dispositivo y puede capturar audio continuamente durante 16-17 horas sin drenar la batería del dispositivo, dicen los fundadores. La aplicación también puede hacer una copia de seguridad de los datos del usuario para que se puedan recuperar las conversaciones si se pierde el dispositivo, aunque los usuarios pueden optar por no participar en eso. También admite la traducción en tiempo real en más de 100 idiomas. TwinMind se diferencia de AI Meeting Note-Takers como Otter, Granola y Firlies capturando audio pasivamente en el fondo todo el día. Para hacer esto posible, el equipo creó un servicio de bajo nivel en puro Swift que se ejecuta de forma nativa en el iPhone. Por el contrario, muchos competidores usan React Native y dependen del procesamiento basado en la nube, que Apple restringe la ejecución de un fondo durante períodos prolongados, dijo George en una entrevista exclusiva. «Pasamos entre seis y siete meses el año pasado perfeccionando esta captura de audio continuamente y llegando allí para encontrar muchos hacks alrededor del jardín amurallado de Apple», dijo a TechCrunch. George dejó Google X en 2020 y tuvo la idea de Twinmind en 2023 cuando trabajaba en JPMorgan como vicepresidente y aplicó el líder de IA, asistiendo a reuniones consecutivas todos los días. Para ahorrar tiempo, construyó un guión que capturó el audio, lo transcribió en su iPad y lo alimentó a ChatGPT, que comenzó a comprender sus proyectos e incluso generar código utilizable. Impresionado por los resultados, lo compartió con amigos y publicó sobre eso en ciegas, donde otros mostraron interés, pero no querían que algo funcionara en sus computadoras portátiles de trabajo. Eso lo llevó a construir una aplicación que pudiera ejecutarse en un teléfono personal, escuchando en silencio durante las reuniones para reunir un contexto útil. Además de la aplicación móvil, TwinMind ofrece una extensión de Chrome que recopila un contexto adicional a través de la actividad del navegador. Usando Vision AI, puede escanear visualmente las pestañas abiertas e interpretar contenido desde varias plataformas, incluidos el correo electrónico, la holgura y la noción. Evento de TechCrunch San Francisco | 27-29 de octubre, 2025, la startup incluso utilizó la extensión en sí a pasantes de lista de más de 850 solicitudes que recibieron este verano. «Abrimos todos los perfiles de LinkedIn y CVS de los 854 solicitantes en las pestañas del navegador, luego les pedimos a la extensión de Chrome que clasifique a los mejores candidatos», dijo George. «Hizo un trabajo fantástico, así es como contratamos a nuestros últimos cuatro pasantes». Twinmind ofrece una extensión de Chrome para créditos de imagen de recolección de contexto adicional: Twinmind señaló que los chatbots de IA actuales, incluidos los chatgpt de OpenAI y el Claude de Anthrope, no pueden procesar fácilmente cientos de documentos o registros de análisis de herramientas como LinkedIn o Gmail para recopilar información contextual. Del mismo modo, los navegadores propulsados ​​por IA como los de la perplejidad y la compañía de navegadores carecen de la capacidad de desarrollar conocimiento a partir de sus conversaciones fuera de línea y reuniones en persona. La startup actualmente tiene más de 30,000 usuarios, con aproximadamente 15,000 de ellos activos cada mes. Tanto como 20-30% de los usuarios de TwinMind también usan la extensión de Chrome, dijo George. Si bien Estados Unidos es la base más grande para Twinmind hasta ahora, la startup también está viendo la tracción de India, Brasil, Filipinas, Etiopía, Kenia y Europa. Twinmind se dirige a la audiencia general, aunque el 50-60% de sus usuarios son actualmente profesionales, alrededor del 25% son estudiantes y el 20-25% restante lo usan para fines personales. George le dijo a TechCrunch que su padre se encuentra entre las personas que usan TwinMind para escribir su autobiografía. Uno de los inconvenientes importantes de la IA es su potencial para comprometer la privacidad del usuario. Pero George afirmó que TwinMind no capacita a sus modelos en los datos del usuario y está diseñado para funcionar sin enviar grabaciones a la nube. A diferencia de muchas otras aplicaciones de toma de notas de IA, TwinMind no permite a los usuarios acceder a grabaciones de audio más tarde: el audio se elimina sobre la marcha, mientras que solo el texto transcrito se almacena localmente en la aplicación, señaló. Google X Experience ayudó a acelerar las cosas de los cofundadores de Twinmind que pasaron unos años trabajando en varios proyectos en Google X. George le dijo a TechCrunch que trabajó solo en seis proyectos, incluidos Iyo, el equipo detrás de los auriculares con energía de IA, que recientemente llegó a los titulares por demandar a Openai y Jony Ive. Esa experiencia ayudó al equipo de TwinMind rápidamente a moverse de un concepto a otro. «Google X fue en realidad el lugar perfecto para prepararse para comenzar su propia empresa», dijo George. «Hay alrededor de 30 a 40 proyectos similares a la startup en un momento dado. Nadie más trabaja en seis nuevas empresas en la etapa temprana durante dos o tres años antes de lanzar los suyos, al menos no en un lapso tan corto». Los cofundadores de Twinmind Sunny Tang, Daniel George y Mahi Karim (de izquierda a derecha) créditos de imagen: Twinmind antes de unirse a Google, George trabajó en aplicar el aprendizaje profundo a la astrofísica de las ondas gravitacionales como parte del grupo LIGO ganador del Premio Nobel en el Centro Nacional de la Suprupación de la Universidad de Illinois para aplicaciones supercomputadoras. Había completado su doctorado en IA para la astrofísica en solo un año, a la edad de 24 años, una hazaña que lo llevó a unirse al laboratorio de investigación de Stephen Wolfram en 2017 como investigador de aprendizaje profundo e IA. Esa conexión temprana con Wolfram llegó a un círculo completo años después: terminó escribiendo el primer cheque para TwinMind, marcando su primera inversión en una startup. La reciente ronda de semillas fue dirigida por empresas simplificadas, con la participación de Sequoia Capital y otros inversores, incluido Wolfram. Los valores de la ronda TwinMind a $ 60 millones después del dinero. TwinMind EAR-3 Modelo Además de sus aplicaciones y extensión del navegador, TwinMind también ha introducido el modelo TwinMind EAR-3, un sucesor de su EAR-2 existente, que admite más de 140 idiomas en todo el mundo y tiene una tasa de error de palabras de 5.26%, dijo el inicio. El nuevo modelo también puede reconocer diferentes altavoces en una conversación y tiene una tasa de error de diarios de altavoces del 3.8%. El nuevo modelo AI es una combinación ajustada de varios modelos de código abierto, entrenados en un conjunto curado de datos de Internet anotados por el ser humano, incluidos podcasts, videos y películas. «Descubrimos que cuantos más idiomas apoye, mejor será el modelo para comprender los acentos y los dialectos regionales porque es capacitación en una gama más amplia de oradores», dijo George. El modelo cuesta $ 0.23/ hora y estará disponible a través de una API para desarrolladores y empresas en las próximas semanas. Créditos de imagen: TwinMind The Ear-3, a diferencia del Ear-2, no admite una experiencia completa fuera de línea, ya que es de mayor tamaño y se ejecuta en la nube. Sin embargo, la aplicación cambia automáticamente a Ear-2 si Internet desaparece y luego regresa a Ear-3 cuando regresa, dijo George. Con la introducción del EAR-3, TwinMind ahora ofrece una suscripción profesional a $ 15/mes, con una ventana de contexto más amplia de hasta 2 millones de tokens y soporte por correo electrónico dentro de las 24 horas. No obstante, la versión gratuita todavía existe con todas las características existentes, incluidas horas ilimitadas de transcripciones y reconocimiento de voz en el dispositivo. La startup actualmente tiene un equipo de 11 miembros. Planea contratar a algunos diseñadores para mejorar su experiencia de usuario y establecer un equipo de desarrollo de negocios para vender su API. Además, hay planes para gastar algo de dinero en adquirir nuevos usuarios.