Cuando la frontera entre lo orgánico y lo sintético se vuelve difusa, aparecen instrumentos que no solo reproducen sonido, sino que lo reinterpretan desde las grietas de la inteligencia artificial. Engram, el nuevo sampler y groovebox de la startup Thoughtful Things, se presenta como una caja de herramientas para explorar esas grietas: toma audio entrante, lo deforma mediante modelos de IA entrenados localmente y, en ocasiones, genera sonidos que nunca existieron antes. No es un botón que produzca un hit listo para las listas de popularidad; es un laboratorio portátil para quienes buscan lo inquietante, lo experimental y lo profundamente humano en la máquina.

El nacimiento de Engram: un sampler que desafía lo convencional

El proyecto nace de la inquietud de Evan King, fundador de Thoughtful Things, por llevar la experimentación sonora más allá de los límites de los sintetizadores tradicionales. En lugar de depender de servicios en la nube o de modelos gigantescos que requieren conexión constante, el equipo diseñó una IA diminuta que reside completamente dentro del hardware. Esto permite que el dispositivo funcione en cualquier entorno, desde un estudio de grabación hasta una sesión de campo, sin preocuparse por latencia, privacidad o dependencias de red.

Tecnología bajo el capó: IA local y datos éticos

Según la descripción de la campaña de Kickstarter, el modelo de audio ha sido entrenado exclusivamente con conjuntos de datos abiertos cuyo uso comercial está permitido (licencias CC‑BY o equivalentes). La empresa afirma, en un bloque de declaración, que:

“We’ve trained our audio models on open datasets that only contain audio licensed for commercial use (CC-BY or similar). We have not trained and will never train our models on non-commercial, pirated, or otherwise stolen data.”

Este compromiso responde a una preocupación creciente en la comunidad de creadores: la trazabilidad y el respeto a los derechos de autor en la era de la IA generativa. Al mantener el modelo bajo su propio control y evitar cualquier dato no autorizado, Thoughtful Things busca ofrecer una alternativa transparente y legalmente segura para músicos y diseñadores de sonido.

De la voz al glitch: cómo funciona el proceso creativo

En el vídeo de presentación, Evan King demuestra el funcionamiento básico: habla la palabra “piano” al micrófono integrado y Engram devuelve una textura que, aunque recuerda al instrumento, está saturada de artefactos, glitches y matices inesperados. El fundador lo describe como un “grabador de campo para el espacio latente”, una metáfora que invita a pensar en el dispositivo como una herramienta para capturar no lo que está ahí, sino lo que la IA imagina que podría estar ahí.

Además, el hardware está pensado para ser circuit‑bent: los usuarios pueden intervenir físicamente en los componentes, sobrecargar los circuitos o incluso “romper” intencionalmente los modelos de IA para producir resultados aún más impredecibles. Esta filosofía recuerda a los primeros experimentos de circuit bending de los años 90, pero ahora se aplica a la capa de aprendizaje automático, abriendo un nuevo territorio de manipulación sonora.

Financiación y futuro: Kickstarter y el mercado de instrumentos experimentales

Thoughtful Things lanza una edición limitada de Engram a través de Kickstarter, con un precio de inicio de 675 USD, presentado como un descuento del 30 % respecto al precio de venta estimado entre 850 y 900 USD. Aunque la compañía no ha revelado el precio final de retail, el movimiento sugiere una estrategia común en el mundo del hardware de nicho: captar a los primeros adopteres con una oferta atractiva y, posteriormente, posicionar el producto en un segmento premium de equipos de producción musical experimental.

El lanzamiento llega en un momento en que la comunidad de productores está cada vez más interesada en herramientas que permitan salir de lo predecible. Mientras gigantes como Suno o diversos plugins de IA promueven la generación de canciones “listas para la radio”, Engram apunta al opuesto: la búsqueda de lo inusual, lo que desafía la percepción y, en última instancia, enriquece el vocabulario sonoro de quienes se atreven a explorar los márgenes de la inteligencia artificial aplicada al audio.