Esta semana, la destacada aceleradora de startups de Silicon Valley, Y Combinator, llevó a cabo un Demo Day para su primera cohorte de otoño. En este nuevo grupo de 95 startups, se observa una tendencia similar a las cohortes recientes de YC, ya que incluye muchas empresas de inteligencia artificial (IA). Si mis cálculos son correctos, el 87% de las startups de esta cohorte son compañías de IA. Al igual que en las cohortes de verano e invierno de este año, hay un enfoque notable en la IA relacionada con el servicio al cliente y los agentes de IA.
Entre estas startups, cuatro llamaron mi atención, y todas tienen algo en común: están desarrollando herramientas para ayudar a las empresas a monitorear sus aplicaciones de IA, lo que les permite resolver o prevenir inexactitudes rápidamente. Esto es crucial para fomentar una adopción más amplia de herramientas de IA en las empresas.
1. **HumanLayer**: Esta herramienta permite que los agentes de IA contacten a humanos para obtener ayuda y aprobación. Es interesante porque los agentes de IA pueden mejorar la productividad, siempre y cuando funcionen como se espera. HumanLayer proporciona supervisión humana solo cuando es necesario, evitando que el exceso de control humano ralentice los procesos.
2. **Raycaster**: Este agente de investigación se centra en ventas empresariales. Su enfoque es encontrar detalles específicos sobre un posible cliente, como el equipo de laboratorio que utiliza o lo que su CTO discutió en una conferencia reciente. Esto permite hacer propuestas en el momento y de la manera adecuada, destacándose entre otras startups que solo recopilan información superficial.
3. **Galini**: Ofrece herramientas de cumplimiento para aplicaciones de IA. Facilita a las empresas establecer límites basados en políticas internas y regulaciones, lo que les brinda más libertad y les permite evaluar la efectividad de estos controles.
4. **CTGT**: Este conjunto de herramientas de IA ayuda a las empresas a gestionar las “alucinaciones” de IA, un problema común sin una solución sencilla. Aunque no puede prevenir todas las alucinaciones, su enfoque de monitoreo activo y auditoría de modelos parece ser una mejora significativa respecto a otras opciones disponibles. Además, el hecho de que ya esté probando su tecnología con empresas de Fortune 10 es una buena señal de que hay demanda para herramientas como esta.
Las empresas deben estar atentas a estas innovaciones, ya que pueden ser clave para mejorar la implementación de la inteligencia artificial en sus operaciones.
