Es esa época del año nuevamente: la semana en que las nuevas empresas del último lote de Y Combinator presentan sus productos para el escrutinio de los medios (y de los inversores). Durante los próximos dos días, aproximadamente 217 empresas se presentarán en total, un poco menos que la cohorte de 235 empresas del invierno pasado, ya que el entusiasmo por el capital de riesgo sufrió una ligera caída.
En el primer semestre de 2023, los capitalistas de riesgo respaldaron cerca de 4.300 acuerdos por un total de 64.600 millones de dólares. Eso puede parecer mucho. Pero el valor del acuerdo representó una disminución del 49% desde el primer semestre de 2022, mientras que el volumen del acuerdo disminuyó un 35% año tras año.
Lo positivo es que un segmento, impulsado por la exageración y la demanda a partes iguales, está superando ampliamente a los demás: la IA.
Según CrunchBase, casi una quinta parte del total de la financiación de riesgo global de agosto a julio provino del sector de la inteligencia artificial. Y la voracidad se manifiesta en la cohorte Y Combinator de este verano, que presenta más del doble (57 frente a 28) de empresas de IA en comparación con el lote del invierno de 2022.
Para tener una idea de qué tecnologías de IA están impulsando las inversiones en estos días, me sumergí profundamente en el lote del verano de 2023, reuniendo las nuevas empresas de IA respaldadas por YC que me parecieron las más diferenciadas, o las más prometedoras.
Nuevas empresas de infraestructura de IA
Varias empresas emergentes del grupo Y Combinator no se centran en lo que la IA puede lograr, sino en las herramientas y la infraestructura necesarias para construir IA desde cero.
Está Shadeform, por ejemplo, que proporciona una plataforma que permite a los clientes acceder e implementar cargas de trabajo de inferencia y capacitación en IA para cualquier proveedor de nube. Fundada por los ingenieros de datos y arquitectos de sistemas distribuidos Ed Goode, Ronald Ding y Zachary Warren, Shadeform tiene como objetivo garantizar que los trabajos de IA se ejecuten a tiempo y a un «costo óptimo».
Como señala Goode en una publicación de blog en el sitio web de Y Combinator, la explosión en la demanda de hardware para desarrollar modelos de IA, particularmente GPU, ha resultado en una escasez de capacidad. (Microsoft advirtió recientemente sobre interrupciones en el servicio si no puede obtener suficientes chips de IA para sus centros de datos). Se están conectando proveedores más pequeños, pero no siempre ofrecen los recursos más predecibles, lo que dificulta la escalabilidad entre ellos.
Shadeform resuelve este problema al permitir a los clientes lanzar trabajos de IA en cualquier lugar, a través de una infraestructura de nube pública. Al aprovechar la plataforma, las empresas pueden administrar instancias de GPU en cada proveedor desde un único panel, configurando «reservas automáticas» cuando las máquinas que necesitan están disponibles o implementándolas en clústeres de servidores con un solo clic.
Créditos de imagen: Forma de sombra
Otra startup intrigante de Y Combinator que aborda los desafíos en las operaciones de IA es Cerelyze, fundada por el ex ingeniero de IA de Peloton, Sarang Zambare. Cerelyze es la segunda incursión de Zambare en YC después de liderar el equipo de inteligencia artificial en la startup minorista sin cajero Caper.
Cerelyze toma artículos de investigación sobre IA (del tipo que normalmente se encuentran en archivos de acceso abierto como Arxiv.org) y traduce las matemáticas contenidas en ellos en código funcional. ¿Por qué es eso útil? Bueno, muchos artículos describen técnicas de IA mediante fórmulas, pero no proporcionan enlaces al código que se utilizó para ponerlas en práctica. Los desarrolladores normalmente tienen que aplicar ingeniería inversa a los métodos descritos en los artículos para crear modelos funcionales y aplicaciones a partir de ellos.
Cerelyze busca automatizar la implementación a través de una combinación de modelos de inteligencia artificial que comprenden el lenguaje y el código y analizadores de PDF «optimizados para contenido científico». Desde una interfaz basada en navegador, los usuarios pueden cargar un trabajo de investigación, hacer preguntas en lenguaje natural a Cerelyze sobre partes específicas del trabajo, generar o modificar código y ejecutar el código resultante en el navegador.
Ahora Cerelyze no puede traducir. todo en un documento para codificar, al menos no en su estado actual. Zambare reconoce que la traducción del código de la plataforma sólo funciona para un «pequeño subconjunto de artículos» en este momento y que Cerelyze sólo puede extraer y analizar ecuaciones y tablas de artículos, no figuras. Pero sigo pensando que es un concepto fascinante y espero que crezca y mejore con el tiempo y con las inversiones adecuadas.
Herramientas de desarrollo de IA
Aún centrado en el desarrollador, pero no una startup de infraestructura de IA per se, Sweep maneja de forma autónoma pequeñas tareas de desarrollo como depuración de alto nivel y solicitudes de funciones. La startup fue lanzada este año por William Zeng y Kevin Lu, ambos veteranos del videojuego convertido en red social Roblox.
«Como ingenieros de software, nos encontramos pasando de apasionantes desafíos técnicos a tareas mundanas como escribir pruebas, documentación y refactorizaciones», escribió Zeng en el blog de Y Combinator. «Esto fue frustrante porque conocíamos grandes modelos de lenguaje [similar to OpenAI’s GPT-4] podría encargarse de esto por nosotros”.
Sweep puede tomar un error de código o un problema de GitHub y planificar cómo resolverlo, dicen Zeng y Lu: escribir y enviar el código a GitHub mediante solicitudes de extracción. También puede abordar los comentarios realizados en la solicitud de extracción por parte de los mantenedores o propietarios del código, un poco como GitHub Copilot pero más autónomo.
«El barrido comenzó cuando nos dimos cuenta de que algunas tareas de ingeniería de software eran tan simples que podíamos automatizar todo el cambio», dijo Zeng. «Sweep hace esto escribiendo toda la solicitud del proyecto con código».
Dada la tendencia de la IA a cometer errores, soy un poco escéptico sobre la confiabilidad de Sweep a largo plazo. Afortunadamente, también lo son Zeng y Lu: Sweep no implementa automáticamente correcciones de código de forma predeterminada, lo que requiere una revisión humana y edición antes de enviarlas al código base maestro.
aplicaciones de inteligencia artificial
Alejándonos del subconjunto de herramientas de las nuevas empresas de AI Y Combinator este año, tenemos Today, que se anuncia a sí mismo como el «copiloto de IA para la planificación de eventos corporativos».
Anna Sun y Amy Yan cofundaron la empresa a principios de 2023. Sun estuvo anteriormente en Datadog, DoorDash y Amazon, mientras que Yan ocupó varios puestos en Google, Meta y McKinsey.
No muchos de nosotros hemos tenido que planificar un evento corporativo; ciertamente no este periodista. Pero Sun y Yan describen la terrible experiencia como ardua, innecesariamente agotadora y costosa.
«Los planificadores de eventos corporativos son bombardeados con interminables llamadas y correos electrónicos mientras planifican eventos», escribe Sun en una publicación del blog de Y Combinator. “Al estar estresados por sus agendas apretadas, los planificadores están pagando por asistentes o herramientas de tiempo completo que les cuestan más de 100.000 dólares al año”.
Entonces, pensaron Sun y Yan, ¿por qué no descargar las partes más dolorosas del proceso a la IA?
Ingrese Nowadays, que, al proporcionar los detalles de un próximo evento (por ejemplo, fechas y número de asistentes), puede comunicarse automáticamente con lugares y proveedores y administrar correos electrónicos y llamadas telefónicas relevantes. Hoy en día, incluso se pueden tener en cuenta preferencias personales en torno a eventos, como servicios cerca de un lugar determinado y actividades a poca distancia.
Debo señalar que no está del todo claro cómo funciona Today’s Day detrás de escena. ¿La IA realmente responde y realiza llamadas telefónicas y devuelve correos electrónicos? ¿O hay seres humanos involucrados en algún punto del camino, por ejemplo, para garantizar la calidad? Tu invitado es tan bueno como el mío.
Sin embargo, hoy en día es una idea genial con un mercado potencialmente enorme (510.900 millones de dólares para 2030, según Allied Market Research), y tengo curiosidad por ver hacia dónde se dirige a continuación.
Créditos de imagen: Hoy en día
Otra startup que intenta abstraer los procesos tradicionalmente manuales es FleetWorks, creación del ex gerente de producto de Uber Freight, Paul Singer, y Quang Tran, quien anteriormente trabajó en proyectos lunares en Airbnb.
FleetWorks se dirige a los corredores de carga, los intermediarios esenciales entre los transportistas y los transportistas de carga. Diseñado para funcionar junto con el teléfono, el correo electrónico y el sistema de gestión de transporte (TMS) de un corredor, FleetWorks puede reservar y rastrear cargas automáticamente y programar citas con instalaciones de envío que carecen de un portal de reservas.
Por lo general, los corredores tienen que comunicarse por teléfono o correo electrónico con los conductores y despachadores de cargas que no están siendo rastreadas automáticamente para obtener actualizaciones sobre el estado de los envíos. Al mismo tiempo, tienen que hacer malabarismos con las llamadas de las empresas de transporte interesadas en reservar cargas y negociar el precio, así como establecer horarios de citas para cargas no programadas.
Singer y Tran afirman que FleetWorks puede aligerar la carga (sin juego de palabras) activando llamadas y correos electrónicos y enviando toda la información relevante al TMS o al correo electrónico. Además de compartir los detalles de la carga, la plataforma puede discutir el precio y reservar un transportista, incluso llamar a un conductor y actualizar a los equipos de cuentas sobre los problemas que surjan.
«FleetWorks ayuda a los operadores de carga a centrarse en trabajos de alto valor al automatizar llamadas y correos electrónicos de rutina», escribió Singer en una publicación de Y Combinator. «Nuestra plataforma impulsada por IA puede aprovechar el correo electrónico o utilizar una voz humana para realizar un seguimiento de llamadas, cubrir cargas y reprogramar citas».
Si funciona como se anuncia, suena realmente útil.