Hark ha enseñado por primera vez Handoff, un agente que navega páginas web y completa tareas por ti sin necesidad de que el sitio tenga API. El truco técnico está en el modelo: en lugar de predecir el siguiente token, predice la siguiente acción, según TechCrunch.
Detrás está Brett Adcock, y la empresa levantó 700 millones de dólares en Serie A en mayo de 2026.
Puntos clave
- Handoff analiza la estructura del sitio y los datos visuales de la página para decidir si tiene que pulsar un botón o escribir en un campo.
- En las demos navega por Target, Walmart, OpenTable y LinkedIn. Los casos de uso que cita la empresa incluyen pedir comida, reservar viajes, presentar declaraciones de impuestos y comprar online.
- El modelo "puede predecir la siguiente acción, que podría ser un clic o una entrada de teclado en un lugar específico", en lugar del siguiente token de texto.
- Hark usa hoy un modelo post-entrenado sobre una base ajena, y planea preentrenar el suyo después.
- Hay lista de espera abierta y la plataforma se lanza antes de que acabe el verano de 2026. La empresa asegura que es más rápida y barata que GPT-5.5 y Opus 4.8 en estas tareas.
Por qué predecir acciones y no texto
Esta es la parte que merece atención, porque es una apuesta arquitectónica distinta a la de casi todo el mundo.
El planteamiento habitual para el uso de ordenador es coger un modelo de lenguaje multimodal, enseñarle una captura de pantalla y pedirle que describa qué hacer. El modelo genera texto ("haz clic en el botón azul de arriba a la derecha") y una capa intermedia traduce ese texto en coordenadas. Funciona, y es lento y frágil.
Hark propone entrenar el modelo directamente sobre la acción. La salida no es una frase, son coordenadas y una pulsación. Menos capas, menos traducción, menos sitios donde romperse.
Es también la razón por la que dicen ser más rápidos y baratos que los modelos generalistas. Un modelo especializado en un espacio de salida pequeño no necesita ser enorme.
Los 700 millones y la pregunta obvia
Adcock es conocido por Figure, la empresa de robots humanoides, y por Archer Aviation. Levantar 700 millones en Serie A para un agente de navegador solo se explica por ese historial y por el tamaño del premio si sale bien.
Porque el premio es grande. Si un agente puede operar cualquier web sin integración previa, se salta el problema que ha frenado la automatización empresarial durante veinte años: que el sistema del proveedor no tiene API, o la tiene y es un desastre, o la tiene y cuesta 2.000 euros al mes.
La pregunta obvia es qué pasa cuando las webs empiecen a defenderse. Amazon ya lo intentó con Perplexity y un tribunal de apelación acaba de levantarle el veto. Esa batalla legal va a definir el mercado más que ninguna mejora de modelo.
Lo que todavía no sabemos
Hark no ha publicado benchmarks. Ni WebArena, ni OSWorld, ni ninguna medida reproducible. Solo demos grabadas y una afirmación comparativa sin números detrás.
Con 700 millones levantados y sin producto público, la prudencia obliga a tratar esto como lo que es: un anuncio de intenciones bien financiado. La diferencia entre una demo de un agente de navegador y un agente que funciona el martes por la mañana cuando Walmart cambió el layout es enorme, y es exactamente donde se han estrellado todos los intentos anteriores.
Por qué importa
Si en tu empresa hay alguien metiendo datos a mano en un portal de proveedor, en una web de aduanas o en un sistema de un cliente que no tiene API, este es el tipo de herramienta que te interesa vigilar. No adoptar todavía, vigilar.
Mi consejo práctico mientras tanto: haz el inventario ahora. Lista los procesos donde una persona de tu equipo hace clics repetitivos en una web ajena, cuántas horas al mes son y qué pasa si sale mal. Cuando estas herramientas maduren, quien tenga ese inventario hecho automatiza en una semana. Quien no lo tenga estará todavía discutiendo por dónde empezar.
Y si el proceso es crítico y hay dinero de por medio, la regla no cambia: aprobación humana antes de confirmar. Un agente que reserva un vuelo equivocado es una anécdota; uno que envía una transferencia equivocada, no.
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