Prentis, nuevo laboratorio de IA cofundado por Reid Hoffman y Mark Pincus, negocia para recaudar 100 millones

Prentis, un nuevo laboratorio de investigación de IA enfocado en modelos de uso de computadoras, cofundado por el empresario en serie Ritankar Das y los pesos pesados de la tecnología Reid Hoffman y Mark Pincus, está en negociaciones para recaudar 100 millones de dólares a una valoración de mil millones de dólares, según dos personas familiarizadas con las discusiones.

Lanzado en abril, Prentis está entrenando modelos para aprender cómo los trabajadores de oficina navegan flujos de trabajo rutinarios entre documentos y sistemas, con el objetivo de construir agentes de IA que puedan controlar computadoras para automatizar esas tareas.

Estrategia Comercial

Prentis ostensiblemente desarrollará agentes adaptados a las necesidades específicas de estos clientes, como manejar reclamos de seguros y automatizar excepciones de devoluciones de derechos aduanales sin necesidad de que un humano busque documentación.

La startup ya ha firmado contratos valorados en hasta 50 millones de dólares con varios clientes, incluyendo una organización de gestión de servicios de salud, un fabricante y fabricantes de bienes y ropa, según las dos personas familiarizadas con las discusiones. Esto refleja los materiales de inversión que TechCrunch obtuvo, que predicen una tasa de ejecución anualizada estimada de 75 millones de dólares para el tercer trimestre de este año. (El documento de presentación de Prentis señala que esas cifras reflejan el valor anualizado estimado basado en una tarifa contratada igual al 20 por ciento de los ahorros realizados, no ingresos reconocidos, y están sujetas a ejecución final y son "dependientes del desempeño".)

Ventaja Tecnológica

Según su propia cuenta, Prentis dice que su modelo Hive-32B supera a rivales, incluyendo el GPT-5.4 de OpenAI y el Claude Opus 4.6 de Anthropic, en dos puntos de referencia de uso de computadoras: WindowsAgentArena, que mide la finalización de tareas de extremo a extremo en aplicaciones reales de Windows, y ScreenSpot-v2, que prueba la capacidad de un modelo para localizar el control correcto en pantalla.

En su documento de presentación, la compañía argumenta que su ventaja proviene de ejecutar un modelo mucho más pequeño y económico. De hecho, afirma aproximadamente 10 veces menor costo por tarea que las API de frontera, diciendo que es más económico de desplegar en flujos de trabajo cotidianos. TechCrunch no ha verificado independientemente los resultados de referencia de la compañía.

Visión de Futuro

La startup está apostando a que la automatización de tareas cotidianas de oficina pronto superará la codificación como el caso de uso más importante de la IA, pero es un mercado saturado. Anthropic, OpenAI y Mira Murati, anterior CTO de OpenAI, están entre los que compiten en este espacio con sistemas similares.

Fuente: TechCrunch