Es esa \u00e9poca del a\u00f1o nuevamente: la semana en que las nuevas empresas del \u00faltimo lote de Y Combinator presentan sus productos para el escrutinio de los medios (y de los inversores). Durante los pr\u00f3ximos dos d\u00edas, aproximadamente 217 empresas se presentar\u00e1n en total, un poco menos que la cohorte de 235 empresas del invierno pasado, ya que el entusiasmo por el capital de riesgo sufri\u00f3 una ligera ca\u00edda.<\/p>\n
En el primer semestre de 2023, los capitalistas de riesgo respaldaron cerca de 4.300 acuerdos por un total de 64.600 millones de d\u00f3lares. Eso puede parecer mucho. Pero el valor del acuerdo represent\u00f3 una disminuci\u00f3n del 49% desde el primer semestre de 2022, mientras que el volumen del acuerdo disminuy\u00f3 un 35% a\u00f1o tras a\u00f1o.<\/p>\n
Lo positivo es que un segmento, impulsado por la exageraci\u00f3n y la demanda a partes iguales, est\u00e1 superando ampliamente a los dem\u00e1s: la IA.<\/p>\n
Seg\u00fan CrunchBase, casi una quinta parte del total de la financiaci\u00f3n 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 m\u00e1s del doble (57 frente a 28) de empresas de IA en comparaci\u00f3n con el lote del invierno de 2022.<\/p>\n
Para tener una idea de qu\u00e9 tecnolog\u00edas de IA est\u00e1n impulsando las inversiones en estos d\u00edas, me sumerg\u00ed profundamente en el lote del verano de 2023, reuniendo las nuevas empresas de IA respaldadas por YC que me parecieron las m\u00e1s diferenciadas, o las m\u00e1s prometedoras.<\/p>\n
Nuevas empresas de infraestructura de IA<\/h2>\n
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<\/em> IA desde cero.<\/p>\n Est\u00e1 Shadeform, por ejemplo, que proporciona una plataforma que permite a los clientes acceder e implementar cargas de trabajo de inferencia y capacitaci\u00f3n 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 \u00abcosto \u00f3ptimo\u00bb.<\/p>\n Como se\u00f1ala Goode en una publicaci\u00f3n de blog en el sitio web de Y Combinator, la explosi\u00f3n en la demanda de hardware para desarrollar modelos de IA, particularmente GPU, ha resultado en una escasez de capacidad. (Microsoft advirti\u00f3 recientemente sobre interrupciones en el servicio si no puede obtener suficientes chips de IA para sus centros de datos). Se est\u00e1n conectando proveedores m\u00e1s peque\u00f1os, pero no siempre ofrecen los recursos m\u00e1s predecibles, lo que dificulta la escalabilidad entre ellos.<\/p>\n Shadeform resuelve este problema al permitir a los clientes lanzar trabajos de IA en cualquier lugar, a trav\u00e9s de una infraestructura de nube p\u00fablica. Al aprovechar la plataforma, las empresas pueden administrar instancias de GPU en cada proveedor desde un \u00fanico panel, configurando \u00abreservas autom\u00e1ticas\u00bb cuando las m\u00e1quinas que necesitan est\u00e1n disponibles o implement\u00e1ndolas en cl\u00fasteres de servidores con un solo clic.<\/p>\n Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> Forma de sombra<\/p>\n<\/div>\n Otra startup intrigante de Y Combinator que aborda los desaf\u00edos en las operaciones de IA es Cerelyze, fundada por el ex ingeniero de IA de Peloton, Sarang Zambare. Cerelyze es la segunda incursi\u00f3n de Zambare en YC despu\u00e9s de liderar el equipo de inteligencia artificial en la startup minorista sin cajero Caper.<\/p>\n Cerelyze toma art\u00edculos de investigaci\u00f3n sobre IA (del tipo que normalmente se encuentran en archivos de acceso abierto como Arxiv.org) y traduce las matem\u00e1ticas contenidas en ellos en c\u00f3digo funcional. \u00bfPor qu\u00e9 es eso \u00fatil? Bueno, muchos art\u00edculos describen t\u00e9cnicas de IA mediante f\u00f3rmulas, pero no proporcionan enlaces al c\u00f3digo que se utiliz\u00f3 para ponerlas en pr\u00e1ctica. Los desarrolladores normalmente tienen que aplicar ingenier\u00eda inversa a los m\u00e9todos descritos en los art\u00edculos para crear modelos funcionales y aplicaciones a partir de ellos.<\/p>\n Cerelyze busca automatizar la implementaci\u00f3n a trav\u00e9s de una combinaci\u00f3n de modelos de inteligencia artificial que comprenden el lenguaje y el c\u00f3digo y analizadores de PDF \u00aboptimizados para contenido cient\u00edfico\u00bb. Desde una interfaz basada en navegador, los usuarios pueden cargar un trabajo de investigaci\u00f3n, hacer preguntas en lenguaje natural a Cerelyze sobre partes espec\u00edficas del trabajo, generar o modificar c\u00f3digo y ejecutar el c\u00f3digo resultante en el navegador.<\/p>\n Ahora Cerelyze no puede traducir. todo<\/em> en un documento para codificar, al menos no en su estado actual. Zambare reconoce que la traducci\u00f3n del c\u00f3digo de la plataforma s\u00f3lo funciona para un \u00abpeque\u00f1o subconjunto de art\u00edculos\u00bb en este momento y que Cerelyze s\u00f3lo puede extraer y analizar ecuaciones y tablas de art\u00edculos, no figuras. Pero sigo pensando que es un concepto fascinante y espero que crezca y mejore con el tiempo y con las inversiones adecuadas.<\/p>\n A\u00fan centrado en el desarrollador, pero no una startup de infraestructura de IA per se, Sweep maneja de forma aut\u00f3noma peque\u00f1as tareas de desarrollo como depuraci\u00f3n de alto nivel y solicitudes de funciones. La startup fue lanzada este a\u00f1o por William Zeng y Kevin Lu, ambos veteranos del videojuego convertido en red social Roblox.<\/p>\n \u00abComo ingenieros de software, nos encontramos pasando de apasionantes desaf\u00edos t\u00e9cnicos a tareas mundanas como escribir pruebas, documentaci\u00f3n y refactorizaciones\u00bb, escribi\u00f3 Zeng en el blog de Y Combinator. \u00abEsto fue frustrante porque conoc\u00edamos grandes modelos de lenguaje [similar to OpenAI\u2019s GPT-4] podr\u00eda encargarse de esto por nosotros\u201d.<\/p>\n Sweep puede tomar un error de c\u00f3digo o un problema de GitHub y planificar c\u00f3mo resolverlo, dicen Zeng y Lu: escribir y enviar el c\u00f3digo a GitHub mediante solicitudes de extracci\u00f3n. Tambi\u00e9n puede abordar los comentarios realizados en la solicitud de extracci\u00f3n por parte de los mantenedores o propietarios del c\u00f3digo, un poco como GitHub Copilot pero m\u00e1s aut\u00f3nomo.<\/p>\n \u00abEl barrido comenz\u00f3 cuando nos dimos cuenta de que algunas tareas de ingenier\u00eda de software eran tan simples que pod\u00edamos automatizar todo el cambio\u00bb, dijo Zeng. \u00abSweep hace esto escribiendo toda la solicitud del proyecto con c\u00f3digo\u00bb.<\/p>\n Dada la tendencia de la IA a cometer errores, soy un poco esc\u00e9ptico sobre la confiabilidad de Sweep a largo plazo. Afortunadamente, tambi\u00e9n lo son Zeng y Lu: Sweep no implementa autom\u00e1ticamente correcciones de c\u00f3digo de forma predeterminada, lo que requiere una revisi\u00f3n humana y edici\u00f3n antes de enviarlas al c\u00f3digo base maestro.<\/p>\n Alej\u00e1ndonos del subconjunto de herramientas de las nuevas empresas de AI Y Combinator este a\u00f1o, tenemos Today, que se anuncia a s\u00ed mismo como el \u00abcopiloto de IA para la planificaci\u00f3n de eventos corporativos\u00bb.<\/p>\n Anna Sun y Amy Yan cofundaron la empresa a principios de 2023. Sun estuvo anteriormente en Datadog, DoorDash y Amazon, mientras que Yan ocup\u00f3 varios puestos en Google, Meta y McKinsey.<\/p>\n 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.<\/p>\n \u00abLos planificadores de eventos corporativos son bombardeados con interminables llamadas y correos electr\u00f3nicos mientras planifican eventos\u00bb, escribe Sun en una publicaci\u00f3n del blog de Y Combinator. \u201cAl estar estresados \u200b\u200bpor sus agendas apretadas, los planificadores est\u00e1n pagando por asistentes o herramientas de tiempo completo que les cuestan m\u00e1s de 100.000 d\u00f3lares al a\u00f1o\u201d.<\/p>\n Entonces, pensaron Sun y Yan, \u00bfpor qu\u00e9 no descargar las partes m\u00e1s dolorosas del proceso a la IA?<\/p>\n Ingrese Nowadays, que, al proporcionar los detalles de un pr\u00f3ximo evento (por ejemplo, fechas y n\u00famero de asistentes), puede comunicarse autom\u00e1ticamente con lugares y proveedores y administrar correos electr\u00f3nicos y llamadas telef\u00f3nicas relevantes. Hoy en d\u00eda, incluso se pueden tener en cuenta preferencias personales en torno a eventos, como servicios cerca de un lugar determinado y actividades a poca distancia.<\/p>\n Debo se\u00f1alar que no est\u00e1 del todo claro c\u00f3mo funciona Today’s Day detr\u00e1s de escena. \u00bfLa IA realmente responde y realiza llamadas telef\u00f3nicas y devuelve correos electr\u00f3nicos? \u00bfO hay seres humanos involucrados en alg\u00fan punto del camino, por ejemplo, para garantizar la calidad? Tu invitado es tan bueno como el m\u00edo.<\/p>\n Sin embargo, hoy en d\u00eda es una idea genial con un mercado potencialmente enorme (510.900 millones de d\u00f3lares para 2030, seg\u00fan Allied Market Research), y tengo curiosidad por ver hacia d\u00f3nde se dirige a continuaci\u00f3n.<\/p>\n Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> Hoy en d\u00eda<\/p>\n<\/div>\n Otra startup que intenta abstraer los procesos tradicionalmente manuales es FleetWorks, creaci\u00f3n del ex gerente de producto de Uber Freight, Paul Singer, y Quang Tran, quien anteriormente trabaj\u00f3 en proyectos lunares en Airbnb.<\/p>\n FleetWorks se dirige a los corredores de carga, los intermediarios esenciales entre los transportistas y los transportistas de carga. Dise\u00f1ado para funcionar junto con el tel\u00e9fono, el correo electr\u00f3nico y el sistema de gesti\u00f3n de transporte (TMS) de un corredor, FleetWorks puede reservar y rastrear cargas autom\u00e1ticamente y programar citas con instalaciones de env\u00edo que carecen de un portal de reservas.<\/p>\n Por lo general, los corredores tienen que comunicarse por tel\u00e9fono o correo electr\u00f3nico con los conductores y despachadores de cargas que no est\u00e1n siendo rastreadas autom\u00e1ticamente para obtener actualizaciones sobre el estado de los env\u00edos. Al mismo tiempo, tienen que hacer malabarismos con las llamadas de las empresas de transporte interesadas en reservar cargas y negociar el precio, as\u00ed como establecer horarios de citas para cargas no programadas.<\/p>\n Singer y Tran afirman que FleetWorks puede aligerar la carga (sin juego de palabras) activando llamadas y correos electr\u00f3nicos y enviando toda la informaci\u00f3n relevante al TMS o al correo electr\u00f3nico. Adem\u00e1s 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.<\/p>\n \u00abFleetWorks ayuda a los operadores de carga a centrarse en trabajos de alto valor al automatizar llamadas y correos electr\u00f3nicos de rutina\u00bb, escribi\u00f3 Singer en una publicaci\u00f3n de Y Combinator. \u00abNuestra plataforma impulsada por IA puede aprovechar el correo electr\u00f3nico o utilizar una voz humana para realizar un seguimiento de llamadas, cubrir cargas y reprogramar citas\u00bb.<\/p>\n Si funciona como se anuncia, suena realmente \u00fatil.<\/p>\n<\/p><\/div>\nHerramientas de desarrollo de IA<\/h2>\n
aplicaciones de inteligencia artificial<\/h2>\n
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