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

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

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

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

Contratos y Modelos

La startup ya ha firmado contratos por valor de hasta 50 millones de dólares con varios clientes, incluyendo una organización de servicios de gestión de salud, un fabricante y fabricantes de bienes y ropa, según dos personas familiarizadas con las conversaciones. Esto refleja materiales de inversor obtenidos por TechCrunch que predicen una tasa de ejecución anualizada estimada de 75 millones de dólares para el tercer trimestre de este año. (La presentación de ventas de Prentis señala que esas cifras reflejan valor anualizado estimado basado en una tarifa contractual igual al 20% de los ahorros realizados, no ingresos reconocidos, y están "sujetos al desempeño y a la ejecución final".)

Según su propio relato, 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 computadora: WindowsAgentArena, que mide 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 presentación de ventas, la empresa 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 APIs fronterizas, diciendo que es más económico de desplegar en flujos de trabajo cotidianos. TechCrunch no ha verificado de forma independiente los resultados de benchmarks de la empresa.

Mercado Competitivo

La startup está apostando a que automatizar tareas de oficina cotidianas pronto superará la codificación como el caso de uso más grande de la IA, pero es un mercado abarrotado. Anthropic, OpenAI, y Mira Murati también están trabajando en problemas similares de automatización de agentes.

Fuente: TechCrunch