Una startup de San Francisco que construye lugares de trabajo ficticios para agentes de inteligencia artificial recaudó una Serie A de $16 millones, según anunció la compañía el miércoles. Nava Ventures lideró la ronda. Gradient Ventures, Transpose Platform y Mustafa Suleyman, director de IA de Microsoft, también se unieron.

¿Qué construye Plato?

La empresa, Plato, copia el software y las tareas de trabajos reales en áreas como atención al cliente, finanzas, contabilidad, recursos humanos y administración de servicios de salud. Los laboratorios de IA usan esas copias para entrenar agentes mediante prueba y error, y luego evaluar qué tan bien se desempeñan. Las simulaciones mantienen a los agentes alejados del dinero y los registros reales.

“Dominar trabajos complejos reales surge de la experiencia realizando esas tareas”, dijo Robert Farlow, cofundador y director ejecutivo de Plato.

¿Cómo prueba Plato si un agente de IA está listo?

Plato afirma que no juzga a un agente solo por su resultado final. La compañía también verifica cómo el agente llegó a ese resultado, incluyendo si siguió las reglas. Según Plato, este enfoque evita que un agente obtenga buenos resultados manipulando una prueba en lugar de hacer bien el trabajo.

Suleyman, uno de los nuevos inversionistas, ha sostenido que la IA debería estar demostrablemente bajo control antes de ser lanzada.

Plato fue fundada en 2025 y ha recaudado $19 millones en total. La nueva financiación se destinará a pagar a profesionales para recrear sus propios trabajos como simulaciones. También se usará para enviar agentes de IA a tareas reales para que puedan adquirir más experiencia.

¿Por qué crece la demanda de entornos de entrenamiento para agentes de IA?

La demanda de estos espacios de entrenamiento está aumentando. A principios de este mes, la firma de entrenamiento de IA micro1 anunció que gastaría $1,000 millones en datos de empresas para construir entornos de práctica similares para agentes. En junio, Patronus AI, con sede en San Francisco, recaudó $50 millones para someter a agentes a pruebas de estrés en entornos simulados.

Dieser Artikel wurde mit Unterstützung von KI verfasst.
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