Otra iniciativa de IA generativa ha recaudado una gran cantidad de dinero. Y, como los demás anteriores, promete la luna.
Emergence, entre cuyos cofundadores se encuentra Satya Nitta, exjefe de soluciones globales de IA en la división de investigación de IBM, surgió el lunes del sigilo con 97,2 millones de dólares en financiación de Learn Capital más líneas de crédito por un total de más de 100 millones de dólares. Emergence afirma estar construyendo un sistema “basado en agentes” que puede realizar muchas de las tareas que normalmente realizan los trabajadores del conocimiento, en parte enrutando estas tareas a modelos de IA generativa propios y de terceros, como el GPT-4o de OpenAI.
“En Emergence, estamos trabajando en múltiples aspectos del campo en evolución de los agentes de IA generativa”, dijo a TechCrunch Nitta, director ejecutivo de Emergence. “En nuestros laboratorios de I+D, estamos avanzando en la ciencia de los sistemas agentes y abordándolos desde una perspectiva de ‘primeros principios’. Esto incluye tareas críticas de IA, como la planificación y el razonamiento, así como la superación personal de los agentes”.
Nitta dice que la idea de Emergence surgió poco después de cofundar Merlyn Mind, que crea asistentes virtuales orientados a la educación. Se dio cuenta de que algunas de las mismas tecnologías desarrolladas en Merlyn podrían aplicarse para automatizar el software de las estaciones de trabajo y las aplicaciones web.
Así que Nitta reclutó a sus compañeros ex IBM Ravi Koku y Sharad Sundararajan para lanzar Emergence, con el objetivo de “avanzar en la ciencia y el desarrollo de agentes de IA”, en palabras de Nitta.
“Los modelos actuales de IA generativa, si bien son poderosos en la comprensión del lenguaje, todavía están retrasados en las capacidades avanzadas de planificación y razonamiento necesarias para tareas de automatización más complejas que son el origen de los agentes”, dijo Nitta. “Esto es en lo que se especializa Emergence”.
Emergence tiene una hoja de ruta muy aspiracional que incluye un proyecto llamado Agent E, que busca automatizar tareas como completar formularios, buscar productos en mercados en línea y navegar por servicios de transmisión como Netflix. Ya está disponible una forma temprana del Agente E, entrenado con una combinación de datos sintéticos y anotados por humanos. Pero el primer producto terminado de Emergence es lo que Nitta describe como un agente “orquestador”.
Este orquestador, de código abierto el lunes, no realiza ninguna tarea por sí mismo. Más bien, funciona como una especie de conmutador automático de modelos para automatizaciones de flujo de trabajo. Al tener en cuenta aspectos como las capacidades y el costo de usar un modelo (si es de terceros), el orquestador considera la tarea a realizar (por ejemplo, escribir un correo electrónico) y luego elige un modelo de una lista seleccionada por el desarrollador para completar esa tarea. .
“Los desarrolladores pueden agregar barreras de seguridad adecuadas, utilizar múltiples modelos para sus flujos de trabajo y aplicaciones, y cambiar sin problemas al último modelo generalista o de código abierto bajo demanda sin tener que preocuparse por cuestiones como el costo, la rápida migración o la disponibilidad”, dijo Nitta.
El orquestador de Emergence parece bastante similar en concepto al enrutador modelo Martian de la startup de IA, que recibe un mensaje destinado a un modelo de IA y lo enruta automáticamente a diferentes modelos dependiendo de cosas como el tiempo de actividad y las características. Otra startup, Credal, ofrece una solución de enrutamiento de modelos más básica impulsada por reglas codificadas.
Nitta no niega las similitudes. Pero sugiere de manera no tan sutil que la tecnología de enrutamiento de modelos de Emergence es más confiable que otras; También señala que ofrece funciones de configuración adicionales como un selector de modelo manual, administración de API y un panel de descripción general de costos.
“Nuestro agente orquestador está construido con un profundo conocimiento de la escalabilidad, robustez y disponibilidad que los sistemas empresariales necesitan y está respaldado por décadas de experiencia que nuestro equipo posee en la construcción de algunas de las implementaciones de IA más escaladas del mundo”, dijo.
Emergence tiene la intención de monetizar el orquestador con una versión premium alojada y disponible a través de una API en las próximas semanas. Pero eso es sólo una parte del gran plan de la compañía para construir una plataforma que, entre otras cosas, procese reclamaciones y documentos, gestione sistemas de TI y se integre con sistemas de gestión de relaciones con los clientes como Salesforce y Zendesk para clasificar las consultas de los clientes.
Con este fin, Emergence dice que ha formado asociaciones estratégicas con Samsung y la empresa de pantallas táctiles Newline Interactive (ambas son clientes existentes de Merlyn Mind, en lo que parece poco probable que sea una coincidencia) para integrar la tecnología de Emergence en productos futuros.
¿Qué productos específicos y cuándo podemos esperar verlos? Las pantallas interactivas WAD de Samsung y las series Q y Q Pro de Newline, dijo Nitta, pero no tenía una respuesta a la segunda pregunta, lo que implica que es muy temprano.
No se puede negar que los agentes de IA están muy ocupados en estos momentos. Las potencias de la IA generativa, OpenAI y Anthropic, están desarrollando productos agentes que realizan tareas, al igual que las grandes empresas de tecnología, incluidas Google y Amazon.
Pero no es obvio dónde radica la diferenciación de Emergence, además de la considerable cantidad de efectivo que sale desde la puerta de salida.
TechCrunch cubrió recientemente otra startup de agentes de IA, Orby, con un argumento de venta similar: agentes de IA capacitados para trabajar en una variedad de software de escritorio. Adept también estaba desarrollando tecnología en este sentido, pero a pesar de recaudar más de 415 millones de dólares, ahora se encuentra al borde de un rescate de Microsoft o Meta.
Emergence se está posicionando como una empresa con más I+D que la mayoría: la “OpenAI de los agentes”, por así decirlo, con un laboratorio de investigación dedicado a investigar cómo los agentes podrían planificar, razonar y automejorarse. Y se basa en un grupo de talentos impresionante; muchos de sus investigadores e ingenieros de software provienen de Google, Meta, Microsoft, Amazon y el Instituto Allen de IA.
Nitta dice que la guía de Emergence será priorizar el trabajo disponible abiertamente y al mismo tiempo crear servicios pagos además de su investigación, un manual tomado prestado del sector del software como servicio. Decenas de miles de personas ya están utilizando las primeras versiones de los servicios de Emergence, afirma.
“Nuestra convicción es que nuestro trabajo se vuelve fundamental para la automatización de múltiples flujos de trabajo empresariales en el futuro”, dijo Nitta.
Soy escéptico, pero no estoy convencido de que el equipo de 50 personas de Emergence pueda superar al resto de los jugadores en el espacio de la IA generativa, ni de que vaya a resolver los desafíos técnicos generales que afectan a la IA generativa, como las alucinaciones y el enorme costo de desarrollar modelos. Devin de Cognition Labs, uno de los agentes de mejor rendimiento para crear e implementar software, solo logra obtener una tasa de éxito del 14% en una prueba comparativa que mide la capacidad de resolver problemas en GitHub. Es evidente que queda mucho trabajo por hacer para llegar al punto en que los agentes puedan hacer malabarismos con procesos complejos sin supervisión.
Emergence tiene el capital para intentarlo, por ahora. Pero podría no ser así en el futuro, ya que los capitalistas de riesgo (y las empresas) expresan un mayor escepticismo sobre el camino de la tecnología de IA generativa hacia el retorno de la inversión (ROI).
Nitta, proyectando la confianza de alguien cuya startup acaba de recaudar 100 millones de dólares, afirmó que Emergence está bien posicionado para el éxito.
“Emergence es resistente debido a su enfoque en resolver problemas fundamentales de infraestructura de IA que tienen un retorno de la inversión claro e inmediato para las empresas”, dijo. “Nuestro modelo de negocio de núcleo abierto, combinado con servicios premium, garantiza un flujo de ingresos constante y al mismo tiempo fomenta una comunidad creciente de desarrolladores y usuarios pioneros”.
Ya lo veremos muy pronto.
