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Patronus AI ha recaudado 50 millones de dólares para crear mundos digitales que permitan probar bajo estrés a los agentes de inteligencia artificial.
Los agentes de IA se vuelven cada vez más sofisticados, pasando de responder preguntas a llevar a cabo de forma independiente tareas complejas y multietapas.
Sin embargo, antes de poder confiar en que estos agentes reserven viajes o realicen análisis financieros en nombre de los usuarios, los proveedores de modelos y las startups que los desarrollan deben garantizar un rendimiento fiable en una amplia gama de escenarios.
Los laboratorios de IA suelen recurrir a pruebas de referencia para demostrar las capacidades de sus modelos, pero una puntuación alta, incluso en una prueba específica para agentes, no asegura que la IA pueda completar correctamente tareas diversas del mundo real.
Patronus AI, una startup fundada en 2023 por exinvestigadores de IA de Meta como Anand Kannappan y Rebecca Qian, ayuda a los creadores de modelos y a las empresas a ajustarlos con precisión mediante la creación de entornos digitales simulados que evalúan el rendimiento de los agentes.
Esta startup con sede en San Francisco aborda claramente una necesidad crítica. Según Glenn Solomon, director gerente de Notable Capital, prácticamente todos los laboratorios de IA de vanguardia y muchas startups emergentes se han convertido en clientes, y la demanda de sus entornos simulados se describe como casi insaciable.
Los ingresos de Patronus han aumentado 15 veces en el último año, lo que ha generado un gran interés por parte de los inversores. El jueves, la empresa anunció una ronda Series B de 50 millones de dólares liderada por Greenfield Partners, con participación de Notable Capital, Lightspeed, Datadog y Samsung. Esto eleva el total de financiación a 70 millones de dólares.
Patronus emplea lo que denomina “modelos del mundo digital” para crear réplicas de sitios web y sistemas internos. En estos entornos, los agentes pasan pruebas de estrés tras ser entrenados mediante aprendizaje por refuerzo, el cual recompensa iterativamente la finalización exitosa de tareas y castiga los errores.
Los laboratorios de IA consideran estas simulaciones digitales sumamente valiosas porque permiten a los agentes experimentar con diversos escenarios, a veces impredecibles. La empresa compara su enfoque con el utilizado por Waymo para entrenar coches autónomos: primero se construyen mundos sintéticos para probar los vehículos frente a peligros poco comunes como condiciones climáticas extremas o un niño persiguiendo una pelota.
La diferencia con los agentes de IA es que estos suelen tomar atajos, lo que lleva a una finalización incorrecta de las tareas. “Patronus es realmente bueno para detectar estos trucos y asegurarse de que los modelos rindan cuentas”, afirmó Solomon.
Actualmente, Patronus ofrece sus entornos digitales simulados para ingeniería de software y finanzas, pero según Kannappan, esto es solo el comienzo.
“Hoy en día nos centramos mucho en problemas verificables: aquellos que se pueden comprobar e verificar de inmediato, pero existen muchas más áreas que son no verificables o extremadamente difíciles de verificar”, dijo.
El hecho de que estos procesos sean verificables no significa que sean sencillos. “Queremos poder crear un entorno en el que se pueda operar a un agente durante 10 horas, 10 días o incluso 10 semanas”, señaló Kannappan.
En cuanto a la competencia, Patronus considera que compite principalmente contra los equipos internos que ya tienen los laboratorios de IA para evaluar el comportamiento de los agentes. Mientras que empresas especializadas en datos humanos como Mercor y Surge ayudan a los creadores de modelos con el aprendizaje por refuerzo, Patronus adopta un enfoque diferente al evaluar el comportamiento de los agentes sin ninguna intervención humana.
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