NeoCognition recauda $40 millones en ronda de financiamiento de semilla para construir agentes de IA autoaprendices
Puntos clave
- NeoCognition recaudó $40 millones en financiamiento de semilla liderada por Cambium Capital y Walden Catalyst Ventures.
- Los inversores incluyen a Vista Equity Partners, el CEO de Intel Lip-Bu Tan y el cofundador de Databricks Ion Stoica.
- El fundador Yu Su tiene como objetivo crear agentes de IA autoaprendices que puedan especializarse en cualquier dominio.
- Los asistentes de IA actuales tienen éxito en las tareas destinadas solo alrededor de la mitad del tiempo, según Su.
- La startup planea vender su plataforma a empresas de SaaS, aprovechando la red de software de Vista.
- El equipo de unos 15 empleados, la mayoría con doctorados, utilizará el capital para contratar y desarrollar infraestructura.
- La tecnología de NeoCognition podría cerrar la brecha de confiabilidad que limita el despliegue de IA autónoma.
La startup de investigación de IA NeoCognition anunció una financiamiento de semilla de $40 millones liderada por Cambium Capital y Walden Catalyst Ventures, con la participación de Vista Equity Partners, el CEO de Intel Lip-Bu Tan y el cofundador de Databricks Ion Stoica. El laboratorio con sede en Ohio State, dirigido por el profesor Yu Su, tiene como objetivo crear agentes que puedan especializarse de forma autónoma en diferentes dominios, abordando la brecha de confiabilidad que afecta a los asistentes de IA actuales. La empresa planea comercializar su plataforma de agentes autoaprendices a proveedores de SaaS empresariales, aprovechando el amplio portafolio de software de Vista.
NeoCognition, una startup de investigación de IA fundada por el profesor de Ohio State Yu Su, salió de la clandestinidad esta semana con una ronda de financiamiento de semilla de $40 millones. Cambium Capital y Walden Catalyst Ventures copresidieron la financiamiento, mientras que Vista Equity Partners, el CEO de Intel Lip-Bu Tan y el cofundador de Databricks Ion Stoica se unieron como inversores ángel.
Su, quien pasó años construyendo agentes de IA en la academia, dijo que la financiamiento le permitirá a su equipo ir más allá de los conceptos de prueba y entregar un producto que pueda aprender y especializarse como un experto humano. "Hoy en día, los agentes son generalistas", le dijo a TechCrunch. "Cada vez que les pides que realicen una tarea, das un salto de fe". Los modelos actuales, señaló, tienen éxito en las tareas destinadas solo alrededor de la mitad del tiempo, un problema de confiabilidad que impide que las empresas desplieguen trabajadores autónomos.
El núcleo del enfoque de NeoCognition es un sistema de autoaprendizaje que construye un modelo de mName para cualquier microentorno que encuentre. Al imitar la forma en que los humanos adquieren experiencia - absorbiendo reglas, relaciones y consecuencias en un nuevo campo - la plataforma promete una especialización rápida sin una re capacitación extensa. Su cree que esta capacidad es el eslabón perdido para que la IA opere de forma independiente y consistente.
A diferencia de la mayoría de los proveedores de IA que adaptan agentes para un solo vertical, NeoCognition tiene como objetivo enviar una plataforma generalista que pueda ser afinada en el vuelo para cualquier dominio. La estrategia de comercialización de la empresa se dirige a proveedores de SaaS empresariales, que pueden integrar los agentes en productos existentes o lanzar nuevos servicios impulsados por IA. La participación de Vista Equity Partners es estratégica; la firma de capital privado aporta acceso a un amplio portafolio de empresas de software que podrían convertirse en adoptantes tempranos.
NeoCognition emplea actualmente a unos 15 miembros del personal, la mayoría de los cuales tienen doctorados en aprendizaje automático y campos relacionados. El capital fresco financiará la adquisición de talentos, la infraestructura computacional y el desarrollo de asociaciones. Si la empresa tiene éxito, podría cambiar la forma en que las empresas integran la IA, pasando de bots frágiles y específicos de tareas a agentes adaptables y confiables que evolucionan junto con las necesidades de los usuarios.