Una gorra que lee la mente recaudó 50 millones y no cabe en la cabeza

Sabi, una startup californiana, asegura que puede meter en una gorra corriente 100.000 sensores capaces de captar la actividad eléctrica del cerebro. En teoría, la gorra lee a través del pelo las palabras que uno se dice mentalmente y las escribe en una pantalla. Concedamos a la empresa todo el beneficio de la duda: tomemos el sensor más pequeño que menciona su propio comunicado de prensa, de 1 mm, y coloquemos los sensores uno junto a otro, sin el menor hueco. Cien mil de esos cuadraditos ocupan 1000 centímetros cuadrados. Más o menos, lo que dan dos cabezas.

Y dos cabezas es el mejor de los casos, según las cuentas de este artículo. Dominic Borkelmans, director de Neurofounders, un medio especializado en neurotecnología, hizo la misma comparación y le salió algo todavía peor. El 28 de octubre de 2026 publicó una investigación sobre Sabi. Según sus cifras, el cuero cabelludo de un adulto ofrece unos 500 cm². Con los sensores separados como exige un dispositivo real, harían falta unos 4000 cm². Ocho cabezas para una sola gorra.

Tres semanas antes, Sabi había cerrado una ronda semilla de 50 millones de dólares. La lideró Khosla Ventures y, según Forbes, la ronda valoró la empresa en 600 millones de dólares. Nadie ajeno a la compañía ha probado la gorra y ningún artículo científico la describe: todo lo que se sabe de su rendimiento procede de la propia Sabi. Y los datos con los que se entrenó una gorra que lee pensamientos a través del pelo salieron de voluntarios con la cabeza rapada.

Cinco milímetros de pelo

Sabi se dio a conocer el 16 de abril de 2026. Entonces presentó un gorro de punto con entre 70.000 y 100.000 sensores en miniatura y prometía escribir con el pensamiento a unas 30 palabras por minuto y empezar a venderlo antes de fin de año (New Atlas). En otoño, el gorro ya se había convertido en una gorra de béisbol. Según un comunicado de prensa del 9 de octubre, sus sensores miden de 1 a 5 mm, no necesitan gel y nunca tocan la piel. Captan la señal a una distancia de hasta 5 mm, a través del propio pelo. La descodificación corre a cargo de una red neuronal que la empresa llama “Brain Foundation Model”; Sabi afirma que la entrenó con más de 100.000 horas de registros etiquetados.

La electroencefalografía, o EEG, registra débiles ondulaciones eléctricas en la superficie de la cabeza, las que aparecen cuando millones de neuronas se activan a la vez. En su camino hacia fuera, la señal atraviesa las membranas que envuelven el cerebro, el cráneo y la piel, y llega muy borrosa. Es como oír a los vecinos a través de la pared: sabes que están discutiendo, pero no entiendes ni una palabra.

Sabi apuesta a que una cuadrícula de sensores lo bastante densa puede volver a enfocar la imagen. En una entrevista de abril, el consejero delegado, Rahul Chhabra, lo llamó una “ley de escalado espacial para la descodificación neuronal”. Como referencia, los sistemas de EEG de investigación más densos llegan, como mucho, a unos 1024 sensores.

A los inversores los convenció otro argumento. “No se pueden hacer mil millones de operaciones cerebrales para sustituir mil millones de teclados”, dijo en el comunicado Vinod Khosla, fundador del fondo. También pusieron dinero Accel, DST Global y Kevin Weil, ex director de producto de OpenAI.

Cabezas rapadas en Bengaluru

La investigación también hurga en el pasado de la empresa. Su predecesora, Neuralace, se constituyó en Delaware el 9 de mayo de 2024, y en julio de ese año la recogida de datos se trasladó a Bengaluru, en la India. En una plataforma local de trabajos por encargo, unos anuncios buscaban hombres de 25 a 35 años que hablaran inglés para sesiones de registro de EEG. Los voluntarios hacían tareas con vídeo, audio y texto y podían ganar hasta 42.000 rupias al mes, unos 400 €. Un requisito: la cabeza rapada.

Chhabra contó a Forbes que la empresa contrató a más de 100 colaboradores así. Dicho de otro modo, una gorra pensada para funcionar a través del pelo se entrenó con cabezas que no lo tenían. Los anuncios no explican el porqué de la maquinilla. Una explicación plausible es que así la señal para entrenar sale más limpia. Pero entonces queda en el aire cómo se las arregla el modelo justo con aquello de lo que va todo el proyecto: una cabeza con su pelo de siempre.

Las cifras, además, cambiaban de una aparición pública a la siguiente.

Lo que el EEG sí sabe hacer

La mejor referencia publicada viene de un laboratorio de Meta. En febrero de 2025, sus investigadores describieron un experimento con 35 voluntarios sanos. Tecleaban frases cortas memorizadas en un teclado normal mientras una red neuronal intentaba adivinar, por su actividad cerebral, qué letras pulsaban. Con EEG, falló de media el 67 % de los caracteres: dos letras de cada tres. Un aparatoso escáner magnético en una sala blindada lo hizo mejor y aun así erró aproximadamente una letra de cada tres.

Hay un detalle fácil de pasar por alto. Los voluntarios pulsaban teclas de verdad, así que el modelo podía apoyarse en las señales que el cerebro usa para mover los dedos. Sabi promete leer palabras que la persona ni teclea ni pronuncia.

Hasta ahora, el habla interior solo se ha descodificado con electrodos dentro del cráneo. En agosto de 2025, un equipo de Stanford informó de que había descodificado frases que cuatro personas con parálisis decían en silencio dentro de su cabeza, con hasta un 74 % de precisión. Las cuatro tenían microelectrodos implantados en la corteza motora. El implante de Neuralink alcanza las 75 palabras por minuto, pero descodifica intentos de hablar, no pensamientos silenciosos.

Frente a eso, en abril Sabi hablaba de 30 palabras por minuto “con una precisión razonable”. En octubre, Chhabra por fin dio una cifra, según Forbes, a quien cita la investigación de Neurofounders. Según él, uno de los primeros prototipos, con forma de casco, descodifica pensamientos con una precisión “de hasta el 77 %” en personas que han entrenado con él más de dos semanas. No aclaró si se refería a palabras, letras o comandos. Borkelmans hizo la misma pregunta y no obtuvo respuesta.

Ocho millones de visualizaciones

El estreno ya fue raro de por sí. Bajo la publicación con la que Chhabra presentó la empresa en abril, Borkelmans contó 52 comentarios inusuales de 50 cuentas. Muchos se repetían palabra por palabra. Uno decía simplemente “Done”.

Atomik Growth, la agencia que llevó la campaña de lanzamiento, presumía en un caso de éxito de más de 8 millones de visualizaciones. Esa misma agencia ofreció a un conocido de Borkelmans 750 dólares por citar la publicación del lanzamiento con un comentario y 1000 dólares por una publicación propia. Él lo rechazó. Más tarde, el caso de éxito desapareció de la web de la agencia.

La investigación no emplea ni una vez la palabra “fraude”. Borkelmans no sostiene que la gorra no funcione. Muestra que, por ahora, nadie puede comprobarlo y que las cifras se contradicen. Antes de publicar, envió a Chhabra preguntas sobre el equipo, los datos, los prototipos y la precisión. Chhabra respondió sobre el millón de horas, prometió detalles técnicos “en las próximas semanas y en el CES” y no ofreció nada concreto.

Cuando la gorra se pone a escuchar

Aunque la gorra funcione, queda una pregunta que las startups prefieren esquivar: ¿cuándo empieza a leer? En el estudio de Stanford, el sistema captaba números mientras los participantes contaban en silencio círculos rosas en una pantalla, aunque nadie les había pedido que dijeran nada. Así que los investigadores bloquearon la descodificación con una contraseña: solo se activaba cuando la persona decía en silencio “chitty chitty bang bang”. El sistema reconocía esa frase más del 98 % de las veces.

En abril, Chhabra descartó la contraseña mental por inviable para un producto de consumo. La gorra, dijo, adivinará por sí sola cuándo alguien quiere decir algo. Sabi promete además que los datos se cifran en el propio sensor y se procesan sin descifrarse, de modo que nadie, “ni siquiera nuestro equipo”, pueda ver lo que piensa quien la lleva. Eso tampoco puede comprobarse.

La primera prueba de verdad es una que se ha puesto la propia empresa: Sabi dice que enseñará un prototipo en el CES de Las Vegas en enero de 2027. Una demostración convincente sería así: alguien con un corte de pelo normal se pone la gorra, se salta las dos semanas de entrenamiento y la gorra escribe un pensamiento, no un texto tecleado. La precisión debería darse en letras o palabras, no como un “hasta el 77 %” de algo sin nombre, y debería medirla alguien ajeno a la empresa. Una demo vistosa en el escenario no zanjará nada de eso. Borkelmans cierra su investigación preguntándose si un producto así puede existir siquiera. Y añade: “Me encantaría que me demostraran que me equivoco”.