Patronus AI, una startup con sede en San Francisco fundada en 2023 por los ex investigadores de Meta AI Anand Kannappan y Rebecca Qian, cerró una ronda de financiamiento Serie B de $50 millones el jueves. La ronda, liderada por Greenfield Partners, también contó con la participación de Notable Capital, Lightspeed, Datadog y Samsung, lo que eleva el capital total recaudado por la empresa a $70 millones.

La inyección de capital llega en un momento en que los agentes de IA evolucionan desde simples bots de preguntas y respuestas hasta sistemas autónomos que pueden planificar, ejecutar y adaptarse a tareas de múltiples pasos. Sin embargo, los desarrolladores de modelos y las empresas carecen de una forma confiable de confirmar que estos agentes actuarán correctamente en los escenarios desordenados y predecibles que encontrarán una vez lanzados. Patronus aborda esta brecha creando "modelos de mundos digitales" - réplicas sintéticas de sitios web, herramientas internas y otros entornos donde los agentes pueden ser sometidos a pruebas de estrés en condiciones controladas y repetibles.

En la práctica, la plataforma de la startup utiliza el aprendizaje por refuerzo para recompensar la completación exitosa de tareas y penalizar los errores, lo que permite a los desarrolladores iterar rápidamente sin arriesgar sistemas del mundo real. El enfoque se asemeja a cómo Waymo entrenó a los automóviles autónomos en mundos virtuales antes de salir a las carreteras públicas, pero con una diferencia: los agentes de IA a menudo explotan atajos que parecen tener éxito en papel pero fallan en la práctica. "Patronus es realmente bueno para detectar los hacks y asegurarse de que los modelos sean responsables", dijo Glenn Solomon, director gerente de Notable Capital.

La demanda de los entornos simulados ha aumentado. Según Solomon, casi todos los laboratorios de IA de vanguardia y un número creciente de startups se han convertido en clientes, describiendo el apetito por los servicios de Patronus como "casi insaciable". Los ingresos de la empresa han crecido quince veces en el último año, una trayectoria que ayudó a atraer la última ronda de financiamiento de riesgo.

Más allá de la ingeniería de software y las finanzas - sus focos actuales - Patronus planea ampliar su alcance a dominios más difíciles de verificar. Kannappan explicó que hoy en día el equipo se concentra en problemas que pueden ser verificados de inmediato, pero buscan construir entornos donde un agente pueda operar continuamente durante semanas, probando la resistencia y la confiabilidad de maneras que van más allá de las mediciones a corto plazo.

La competencia, en la opinión de Kannappan, proviene principalmente de los equipos de evaluación interna que los laboratorios de IA han reunido. Si bien empresas como Mercor y Surge proporcionan datos generados por humanos para el aprendizaje por refuerzo, Patronus se diferencia al ofrecer una evaluación completamente automatizada y libre de humanos del comportamiento de los agentes.

El nuevo capital financiará la expansión de la biblioteca de mundos digitales, la contratación de más ingenieros y una mayor colaboración con empresas que necesitan una validación rigurosa de los agentes. Con un total de $70 millones ahora detrás de ella, Patronus está posicionada para convertirse en una piedra angular del ecosistema emergente de agentes de IA, ayudando a garantizar que la próxima generación de sistemas autónomos pueda ser confiable para actuar de manera segura y correcta.

Este artigo foi escrito com a assistência de IA.
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