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 emprendedor en serie Ritankar Das y los pesos pesados tecnológicos Reid Hoffman y Mark Pincus, está en conversaciones para recaudar 100 millones de dólares a una valoración de 1 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 a través de documentos y sistemas, con el objetivo de construir agentes de IA que puedan controlar computadoras para automatizar esas tareas.

Estrategia Comercial y Modelos Operativos

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

La startup ya ha firmado contratos por un valor de 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 hace eco de materiales de inversores obtenidos por TechCrunch que predicen una tasa de ejecución anualizada estimada de 75 millones de dólares para el tercer trimestre de este año.

Desempeño del Modelo y Comparativa

Por 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 benchmarks de uso de computadora: WindowsAgentArena, que mide la finalización de tareas de extremo a extremo en aplicaciones Windows reales, y ScreenSpot-v2, que prueba la capacidad de un modelo para localizar el control correcto en la pantalla.

En su deck de presentación, la compañía argumenta que su ventaja proviene de ejecutar un modelo mucho más pequeño y económico. De hecho, afirma que aproximadamente 10 veces menor costo por tarea que APIs de frontera, diciendo que es más económico deployar un modelo más pequeño que APIs más grandes.

Contexto Inversión y Mercado

La ronda de financiamiento refleja la creciente confianza en los modelos de IA que pueden automatizar tareas del conocimiento. Hoffman y Pincus son inversores experimentados y emprendedores que han tenido éxito significativo en sus empresas anteriores, con Hoffman siendo conocido por su trabajo en LinkedIn y Pincus por su trabajo en Zynga.

Este movimiento se alinea con una tendencia más amplia de inversión pesada en infraestructura de IA y modelos especializados que pueden resolver problemas comerciales específicos, especialmente aquellos que requieren que los modelos interactúen con sistemas de computadora existentes.

Fuente: TechCrunch