La startup de IA Datumo, con sede en Seúl, obtiene 15,5 millones de dólares de Salesforce para competir con Scale AI.

Un informe reciente de McKinsey revela que la mayoría de las organizaciones se sienten poco preparadas para implementar la IA generativa de forma segura y responsable. Una de las principales preocupaciones es la explicabilidad, es decir, comprender el razonamiento que hay detrás de las decisiones de la IA. Aunque el 40 % de los encuestados considera que se trata de un riesgo importante, solo el 17 % está tomando medidas concretas para mitigarlo.

Datumo, una startup con sede en Seúl que comenzó como una empresa de etiquetado de datos de IA, ahora ayuda a las empresas a desarrollar una IA más segura. Proporciona herramientas y datos para probar, supervisar y perfeccionar modelos de IA, diseñados para ser accesibles sin necesidad de tener profundos conocimientos técnicos. La empresa ha recaudado recientemente 15,5 millones de dólares, lo que eleva su financiación total a unos 28 millones de dólares. Entre los inversores se encuentran Salesforce Ventures, KB Investment, ACVC Partners y SBI Investment.

El director ejecutivo, David Kim, antiguo investigador de IA en la Agencia de Desarrollo de Defensa de Corea, se sentía frustrado por la lentitud del etiquetado de datos. Concibió una aplicación basada en recompensas que permite a las personas etiquetar datos en su tiempo libre a cambio de una remuneración. El concepto se validó en un concurso de startups de KAIST, lo que llevó a Kim y a cinco antiguos alumnos de KAIST a fundar Datumo (antes SelectStar) en 2018.

Incluso antes del lanzamiento completo de la aplicación, Datumo consiguió decenas de miles de ventas precontractuales durante la fase de descubrimiento de clientes del concurso, principalmente de empresas dirigidas por antiguos alumnos del KAIST.

En su primer año, los ingresos superaron el millón de dólares con varios contratos clave. Entre sus clientes actuales se encuentran grandes empresas coreanas como Samsung, Samsung SDS, LG Electronics, LG CNS, Hyundai, Naver y SK Telecom. A medida que las demandas de los clientes evolucionaron más allá del etiquetado básico, la startup de siete años amplió sus servicios. En la actualidad, presta servicios a más de 300 clientes en Corea del Sur y generó aproximadamente 6 millones de dólares en ingresos en 2024.

«Los clientes empezaron a pedirnos que puntuáramos los resultados de sus modelos de IA o que los comparáramos con alternativas», explicó el cofundador Michael Hwang a TechCrunch. «Fue entonces cuando nos dimos cuenta de que ya estábamos realizando evaluaciones de modelos de IA, solo que no teníamos un nombre para ello». La empresa profundizó su enfoque en esta área y publicó el primer conjunto de datos de referencia de Corea para la confianza y la seguridad de la IA, añadió Hwang.

«Empezamos con la anotación de datos y luego pasamos a los conjuntos de datos de preentrenamiento y a la evaluación a medida que crecía el ecosistema de los grandes modelos lingüísticos», explicó Kim a TechCrunch.

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La reciente inversión estratégica de Meta de 14 300 millones de dólares en la empresa de etiquetado de datos Scale AI subraya la importancia del mercado. Poco después, el fabricante de modelos de IA OpenAI, competidor de Meta, dejó de utilizar los servicios de Scale AI. Esta medida pone de relieve la creciente competencia por los datos de entrenamiento de IA de calidad.

Datumo se solapa con empresas como Scale AI en el suministro de conjuntos de datos de preentrenamiento, y con Galileo y Arize AI en la evaluación y supervisión de la IA. Su principal diferenciador son sus conjuntos de datos con licencia, que incluyen contenido extraído de libros publicados. El director ejecutivo Kim señala que estos datos ofrecen un razonamiento humano rico y estructurado, pero que son difíciles de limpiar.

Datumo también ofrece Datumo Eval, una plataforma de evaluación completa que genera automáticamente datos de prueba y evaluaciones para identificar respuestas de IA inseguras, sesgadas o incorrectas sin necesidad de codificación manual. Esta herramienta insignia sin código está diseñada para personas que no son desarrolladores, como equipos de políticas, confianza y seguridad, y cumplimiento normativo.

En cuanto a la atracción de inversores como Salesforce Ventures, Kim relató que organizó una charla informal con el fundador de DeepLearning.AI, Andrew Ng, en Corea del Sur. Después de que Kim compartiera el evento en LinkedIn, Salesforce Ventures se fijó en él. Una serie de reuniones y llamadas por Zoom dieron lugar a un compromiso informal, y el proceso de financiación completo duró unos ocho meses, según Hwang.

El nuevo capital acelerará la I+D, en particular para las herramientas automatizadas de evaluación de IA empresarial, y ampliará los esfuerzos de comercialización global en Corea del Sur, Japón y Estados Unidos. El equipo de 150 personas con sede en Seúl estableció su presencia en Silicon Valley en marzo.