Lingverse recauda $29 millones para desarrollar iKairos, un dispositivo wearable de IA inspirado en Jibo

La empresa de hardware de IA con sede en Singapur, Lingverse, ha recaudado $29 millones en financiación Pre-A para desarrollar iKairos, un dispositivo wearable modular diseñado para comprender tanto al usuario como al entorno que lo rodea.

La empresa describe a iKairos como una continuación de la visión detrás de Jibo, el robot social expresivo que atrajo una gran atención después de su campaña de financiación colectiva en 2014. En lugar de recrear a Jibo como otro robot de hogar estacionario, Lingverse está adaptando el concepto para una era de IA multimodal, cámaras wearables y asistentes contextuales.

Lingverse no ha divulgado los inversores participantes, su valoración o los términos financieros específicos de la ronda. La financiación apoyará el desarrollo y la comercialización planificada de iKairos, con pedidos anticipados que se espera que comiencen en el tercer trimestre de 2026.

Moviendo al robot social más allá del escritorio

Jibo fue diseñado como una presencia social para el hogar, utilizando cámaras, micrófonos, reconocimiento facial y una pantalla animada para comunicarse con las personas. Sus movimientos expresivos lo distinguieron de los asistentes de voz y los altavoces inteligentes que surgieron en ese momento.

El robot fue incluido en Las mejores invenciones de 2017 de TIME, pero su vida comercial resultó ser corta. Jibo Inc. cesó sus operaciones en 2018, y los usuarios recibieron un mensaje de despedida al año siguiente que advertía que los servidores que respaldaban muchas de sus capacidades pronto serían desactivados.

Esos finales se convirtieron en un ejemplo duradero de tanto el potencial emocional como los riesgos comerciales asociados con la robótica social. Lingverse está revisitando la idea subyacente, pero con un factor de forma diferente y un enfoque más ambicioso hacia la percepción.

Donde Jibo se quedó en un lugar, iKairos se está desarrollando como un dispositivo modular que puede operar como un dispositivo wearable o como un compañero de escritorio. El diseño conserva una cara expresiva inspirada en Jibo, lo que permite que el dispositivo acompañe a su usuario durante todo el día.

Un dispositivo wearable que mira en dos direcciones

La mayoría de los dispositivos wearables equipados con cámaras observan el entorno desde el punto de vista del usuario. Pueden identificar objetos, responder a preguntas sobre lo que el usuario ve, capturar fotos o proporcionar información sobre lugares cercanos.

Lingverse argumenta que esta perspectiva es solo una parte del contexto que un asistente de IA necesita.

iKairos está diseñado para cambiar su mirada entre el usuario y el mundo exterior. Una perspectiva puede observar las expresiones, actividades y comportamiento del usuario, mientras que la otra puede interpretar objetos, personas y eventos que ocurren a su alrededor.

Al combinar estas perspectivas con el tiempo, Lingverse pretende que iKairos construya una comprensión más detallada de las circunstancias del usuario. En lugar de esperar una solicitud directa, el sistema podría determinar eventualmente cuándo un recordatorio, una pregunta o una sugerencia pueden ser útiles.

La empresa se refiere a este papel como un “guardián de IA”, aunque el lanzamiento inicial no especifica la gama completa de tareas disponibles en el lanzamiento. Detalles como la vida útil de la batería, el peso, el precio, los modelos de IA compatibles, la conectividad y las integraciones de terceros también no han sido anunciados.

De la asistencia basada en solicitudes a un contexto persistente

La apuesta técnica más grande detrás de iKairos es que la próxima generación de dispositivos de IA personales necesitarán comprender más que comandos aislados.

Los grandes modelos de lenguaje pueden responder a solicitudes detalladas, pero generalmente carecen de conocimiento directo de lo que una persona ha estado haciendo durante todo el día. Los dispositivos wearables pueden potencialmente llenar esa brecha al recopilar contexto visual, de audio, de ubicación y de comportamiento antes de pasar la información relevante a un sistema de IA.

Este enfoque podría permitir que un asistente reconozca que un usuario ha olvidado un artículo, se está preparando para una actividad programada o puede necesitar información relacionada con lo que está sucediendo cerca. También podría permitir que el sistema personalice su comportamiento en función de las rutinas en lugar de confiar exclusivamente en preferencias configuradas manualmente.

Sin embargo, la observación persistente plantea difíciles preguntas que involucran la privacidad, la aceptación social, la propiedad de datos y la precisión de las intervenciones generadas por IA. Un dispositivo que intenta anticipar las necesidades de una persona debe distinguir entre momentos verdaderamente útiles y situaciones en las que la interrupción sería intrusiva.

Controles de privacidad integrados en el dispositivo

Lingverse dice que iKairos se está desarrollando con protecciones de privacidad a nivel de hardware y sistema.

El dispositivo incluye una obturación de cámara física que los usuarios pueden cerrar para bloquear la observación visual. Lingverse también dice que los datos personales se procesarán localmente o se cifrarán mientras se transmiten, y que los datos del usuario no se utilizarán para entrenar los modelos de IA subyacentes.

Estos compromisos podrían convertirse en una parte importante de la posición del producto, particularmente porque iKairos está diseñado para observar a su usuario durante períodos prolongados. La efectividad de esas protecciones dependerá en última instancia de la arquitectura técnica del producto, la configuración predeterminada, las políticas de retención y la cantidad de procesamiento que pueda ocurrir en el dispositivo.

Lingverse aún no ha publicado documentación técnica detallada que explique qué características operan localmente, qué características requieren servicios en la nube o cómo los usuarios podrán revisar y eliminar la información recopilada sobre ellos.

El camino de Jiawei Gu a través de la interacción humano-computadora

El fundador y director ejecutivo de Lingverse, Jiawei Gu, ha pasado gran parte de su carrera trabajando en sistemas que combinan visión por computadora, IA y dispositivos físicos.

Gu trabajó previamente en Microsoft (MSFT ) Research y luego lideró iniciativas de interacción humano-computadora en el Instituto de Aprendizaje Profundo de Baidu. Su trabajo incluyó BaiduEye, un proyecto de computación wearable temprano, y DuLight, un sistema que utilizaba cámaras y aprendizaje profundo para ayudar a los usuarios con discapacidad visual a reconocer objetos y información escrita.

Antes de fundar Lingverse, Gu se desempeñó en la junta de Jibo y creó Luka, un compañero de lectura en forma de lechuza que reconoce libros de imágenes físicos y los lee en voz alta para los niños. La plataforma actual de Luka dice que el dispositivo puede reconocer más de 20,000 libros de imágenes en inglés y 70,000 títulos en chino.

iKairos reúne esas líneas. Combina las cualidades expresivas asociadas con los robots sociales, la portabilidad del hardware wearable y la comprensión visual que permite la IA multimodal moderna.

Implicaciones futuras para dispositivos wearables de IA contextuales

Dispositivos como iKairos apuntan hacia un cambio de asistentes basados en solicitudes a sistemas de IA que interpretan continuamente a sus usuarios y alrededores. Si este enfoque resulta confiable, los dispositivos wearables futuros podrían proporcionar asistencia basada en el contexto continuo en lugar de esperar instrucciones explícitas, lo que podría cambiar la forma en que las personas interactúan con calendarios, comunicaciones, herramientas de salud y dispositivos conectados.

Esos cambios también introducirían importantes desafíos de privacidad y gobernanza. Un dispositivo wearable que observa tanto al usuario como al entorno que lo rodea puede capturar información sobre transeúntes que no han consentido en ser grabados. Los controles de cámara físicos y el procesamiento en el dispositivo podrían reducir algunos riesgos, pero los fabricantes aún necesitarán ser transparentes sobre qué se recopila, cómo se retiene y qué características dependen de la infraestructura en la nube.

La categoría dependerá en última instancia de si la asistencia proactiva es consistentemente útil en lugar de intrusiva. Los sistemas de IA contextuales necesitarán comprender cuándo intervenir, cuándo permanecer en silencio y cómo comunicar la incertidumbre cuando malinterpretan una situación. Las empresas que resuelvan esos problemas podrían ayudar a establecer una nueva forma de computación ambiental, mientras que aquellas que fallen podrían reforzar las preocupaciones existentes sobre la vigilancia, la automatización poco confiable y la viabilidad a largo plazo del hardware dependiente de la nube.