Los inversores están presionando activamente a los investigadores de IA para que creen nuevas empresas que hagan que la IA sea más confiable y eficiente.
Yu Su, el profesor de la Universidad Estatal de Ohio que dirige el AI Agent Lab, dijo que inicialmente resistió la presión de los capitalistas de riesgo para comercializar su investigación. El año pasado, finalmente dio el paso y convirtió su trabajo en una startup, creyendo que los avances en el modelo básico podrían permitir que los agentes sean verdaderamente personalizados.
NeoCognition, una startup que Su describe como un instituto de investigación que desarrolla agentes de IA con autoaprendizaje, acaba de surgir del sigilo con 40 millones de dólares en financiación inicial. La ronda fue codirigida por Cambium Capital y Walden Catalyst Ventures, con la participación de Vista Equity Partners y ángeles, incluido el director ejecutivo de Intel, Lip-Bu Tan, y el cofundador de Databricks, Ion Stoica.
«Los agentes de hoy son generalistas», dijo Hsu (en la foto a la derecha) a TechCrunch. “Cada vez que les pides que hagan un trabajo, haces un acto de fe”.
El problema, afirmó Su, es la falta de coherencia. Dice que los agentes actuales, ya sea que utilicen herramientas informáticas Claude Code, OpenClaw o Perplexity, solo completan con éxito las tareas según lo previsto aproximadamente el 50% del tiempo.
Los agentes siguen siendo tan poco confiables que no están listos para convertirse en trabajadores independientes confiables, dijo Hsu a TechCrunch. NeoCognition pretende cambiar esto mediante el desarrollo de sistemas de agentes que puedan autoaprenderse para convertirse en expertos en cualquier campo, tal como aprenden los humanos.
Hsu sostiene que la inteligencia humana es amplia, pero su verdadero poder reside en su capacidad de especializarse. Cuando ingresamos a un nuevo entorno o profesión, aprendemos rápidamente sus reglas, relaciones y resultados únicos.
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NeoCognition está creando agentes que reflejan exactamente este enfoque.
«Para los humanos, el proceso de aprendizaje continuo es esencialmente un proceso de construcción de un modelo del mundo en cada profesión y en cada entorno», dijo Hsu. «Creemos que para que un agente se convierta en un experto, debe aprender de forma autónoma a construir un modelo de un mundo microscópico determinado».
Su cree que esta capacidad de especializarse rápidamente es la pieza clave que falta para garantizar que la IA funcione de forma independiente.
Es posible capacitar agentes para tareas autónomas, pero deben diseñarse a medida para industrias específicas. NeoCognition es diferente porque estamos construyendo agentes generalistas que pueden autoaprender y especializarse en cualquier área.
NeoCognition planea vender el sistema de agentes principalmente a empresas, incluidas empresas SaaS establecidas, que pueden utilizar el sistema de agentes para crear trabajadores agentes o mejorar las ofertas de productos existentes.
Por este motivo, Su destacó que la inversión de Vista Equity Partners es especialmente valiosa. Como una de las firmas de capital privado más grandes en el espacio del software, Vista puede brindar a NeoCognition acceso directo a una amplia cartera de empresas que buscan modernizar sus productos con IA.
NeoCognition cuenta actualmente con aproximadamente 15 empleados, la mayoría de los cuales tienen un doctorado.
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