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

Prentis, un nuevo laboratorio de investigación en IA enfocado en modelos de uso de computadora, cofundado por el empresario serial Ritankar Das y los pesos pesados tecnológicos Reid Hoffman y Mark Pincus, está en negociaciones para recaudar 100 millones de dólares a una valoración de 1.000 millones de dólares, 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 en documentos y sistemas, con el objetivo de construir agentes de IA que puedan controlar computadoras para automatizar esas tareas.

Capacidades de agentes específicos para clientes

Prentis ostensiblemente desarrollará agentes adaptados a las necesidades de estos clientes, como el manejo de reclamos de seguros y la automatización de excepciones de reembolso de aranceles aduanales sin necesidad de que un humano busque documentos.

La startup ya ha firmado contratos por 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 conversaciones le dijeron a TechCrunch. Esto hace eco de materiales para inversores 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 Prentis nota que esas cifras reflejan el valor anualizado estimado basado en una tarifa contratada igual al 20% del ahorro realizado, no ingresos reconocidos, y son "dependientes del desempeño y sujetas a ejecución final".)

Comparativa de modelos y desempeño

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 computadora: WindowsAgentArena, que mide la finalización de tareas de principio a fin en aplicaciones reales de Windows, y ScreenSpot-v2, que prueba la capacidad de un modelo para ubicar el control correcto en la pantalla.

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

Posicionamiento de mercado

La startup está apostando a que la automatización de tareas de oficina cotidianas pronto superará a la codificación como el caso de uso más grande de la IA, pero es un mercado abarrotado. Anthropic, OpenAI y Mira Murati de Standard Dotted, entre otros, también están compitiendo en este espacio.

Fuente: TechCrunch