Emergence cree que puede descifrar el código del agente de IA

Otra empresa de inteligencia artificial generativa ha recaudado una gran cantidad de dinero. Y, al igual que las otras antes que ella, promete la luna.

Emergence, cuyos cofundadores incluyen a Satya Nitta, el ex jefe de soluciones globales de IA en la división de investigación de IBM, salió del anonimato el lunes con $97.2 millones en financiamiento de Learn Capital más líneas de crédito que superan los $100 millones. Emergence afirma estar construyendo un sistema "basado en agentes" que puede realizar muchas de las tareas normalmente manejadas por trabajadores del conocimiento, en parte al dirigir estas tareas a modelos de IA generativa de primera y tercera parte como el GPT-4o de OpenAI.

“En Emergence, estamos trabajando en múltiples aspectos del campo en evolución de los agentes de IA generativa,” dijo Nitta, CEO de Emergence, a TechCrunch. "En nuestros laboratorios de I+D, estamos avanzando en la ciencia de los sistemas agentes y abordándolo desde una perspectiva de 'primeros principios'. Esto incluye tareas críticas de IA como la planificación y el razonamiento, así como la auto-mejora en los agentes."

Nitta dice que la idea de Emergence surgió poco después de que cofundó Merlyn Mind, que construye asistentes virtuales orientados a la educación. Se dio cuenta de que algunas de las mismas tecnologías desarrolladas en Merlyn se podían aplicar para automatizar el software de estación de trabajo y las aplicaciones web.

Entonces, Nitta reclutó a sus ex compañeros de IBM Ravi Koku y Sharad Sundararajan para lanzar Emergence, con el objetivo de “avanzar en la ciencia y el desarrollo de agentes de IA,” en palabras de Nitta.

“Los modelos actuales de IA generativa, si bien son potentes en la comprensión del lenguaje, aún carecen de capacidades avanzadas de planificación y razonamiento necesarias para tareas de automatización más complejas que son el dominio de los agentes,” dijo Nitta. “Esto es en lo que se especializa Emergence.”

Emergence tiene una hoja de ruta muy ambiciosa que incluye un proyecto llamado Agente E, que busca automatizar tareas como completar formularios, buscar productos en marketplaces en línea y navegar por servicios de transmisión como Netflix. Una forma temprana de Agente E ya está disponible, entrenado en una combinación de datos sintéticos y humanos. Pero el primer producto terminado de Emergence es lo que Nitta describe como un agente “orquestador”.

Este orquestador, presentado el lunes como código abierto, no realiza ninguna tarea en sí mismo. Más bien, funciona como un tipo de interruptor automático de modelo para automatizaciones de flujo de trabajo. Teniendo en cuenta cosas como las capacidades y el costo de usar un modelo (si es de tercera parte), el orquestador considera la tarea a realizarse, por ejemplo, escribir un correo electrónico, y luego elige un modelo de una lista curada por desarrolladores para completar esa tarea.

“Los desarrolladores pueden agregar medidas de seguridad apropiadas, utilizar múltiples modelos para sus flujos de trabajo y aplicaciones, y cambiar sin problemas al último modelo de código abierto o generalista según sea necesario sin preocuparse por problemas como costo, migración rápida o disponibilidad,” dijo Nitta.

El orquestador de Emergence parece ser bastante similar en concepto al enrutador de modelos de la startup de IA Martian, que recibe una indicación destinada a un modelo de IA y la enruta automáticamente a diferentes modelos según cosas como el tiempo de actividad y las características. Otra startup, Credal, proporciona una solución de enrutamiento de modelos más básica impulsada por reglas codificadas.

Nitta no niega las similitudes. Pero sugiere de manera no muy sutil que la tecnología de enrutamiento de modelos de Emergence es más confiable que otras; también señala que ofrece características de configuración adicionales como un selector de modelo manual, gestión de API y un panel de control de costos.

“Nuestro agente orquestador está construido con un profundo entendimiento de la escalabilidad, robustez y disponibilidad que los sistemas empresariales necesitan, y está respaldado por décadas de experiencia que nuestro equipo posee en la construcción de algunas de las implementaciones de IA más escaladas en el mundo,” dijo.

Emergence tiene la intención de monetizar el orquestador con una versión premium alojada disponible a través de una API en las próximas semanas. Pero eso es solo una parte del gran plan de la empresa para construir una plataforma que, entre otras cosas, procese reclamaciones y documentos, gestione sistemas informáticos e integre con sistemas de gestión de relaciones con el cliente como Salesforce y Zendesk para clasificar las consultas de los clientes.

Con este fin, Emergence dice que ha formado alianzas estratégicas con Samsung y la empresa de pantallas táctiles Newline Interactive —ambos clientes existentes de Merlyn Mind, en lo que parece ser una coincidencia poco probable— para integrar la tecnología de Emergence en futuros productos.

¿Qué productos específicos y cuándo podemos esperar verlos? Nitta dijo que los displays interactivos WAD de Samsung y las series de displays Q y Q Pro de Newline, pero no tuvo respuesta a la segunda pregunta, lo que implica que aún es muy temprano.

No se puede negar que los agentes de IA son populares en este momento. Potencias de IA generativa como OpenAI y Anthropic están desarrollando productos agentic que realizan tareas, al igual que grandes empresas de tecnología como Google y Amazon.

Pero no es obvio dónde radica la diferenciación de Emergence, además de la importante cantidad de dinero desde el inicio.

Recientemente, TechCrunch cubrió otra startup de agentes de IA, Orby, con un argumento de venta similar: agentes de IA entrenados para trabajar a través de una variedad de software de escritorio. Adept, también, estaba desarrollando tecnología en esta línea, pero a pesar de recaudar más de $415 millones, aparentemente se encuentra al borde de un rescate por parte de Microsoft o Meta.

Emergence se está posicionando como más enfocada en I+D que la mayoría: la “OpenAI de los agentes”, si se quiere, con un laboratorio de investigación dedicado a investigar cómo los agentes pueden planificar, razonar y auto-mejorarse. Y está atrayendo a un impresionante grupo de talentos; muchos de sus investigadores e ingenieros de software provienen de Google, Meta, Microsoft, Amazon y el Instituto Allen para la IA.

Nitta dice que la luz guía de Emergence será priorizar el trabajo de disponibilidad abierta mientras construye servicios pagos sobre su investigación, un modelo que toma prestado del sector de software como servicio. Según afirma, decenas de miles de personas ya están utilizando versiones tempranas de los servicios de Emergence.

“Nuestra convicción es que nuestro trabajo se convierta en fundamental para cómo se automatizan múltiples flujos de trabajo empresariales en el futuro,” dijo Nitta.

Soy escéptico, pero no estoy convencido de que el equipo de 50 personas de Emergence pueda superar al resto de los actores en el espacio de la IA generativa, ni de que resuelva los desafíos técnicos generales que afectan a la IA generativa, como las alucinaciones y el enorme costo de desarrollar modelos. Devin de Cognition Labs, uno de los agentes con mejor rendimiento para construir y implementar software, solo logra obtener alrededor de un 14% de éxito en una prueba de referencia que mide la capacidad para resolver problemas en GitHub. Claramente, hay mucho trabajo por hacer para llegar al punto en el que los agentes puedan manejar procesos complejos sin supervisión.

Emergence tiene el capital para intentarlo, por ahora. Pero podría no tenerlo en el futuro a medida que los VC — y las empresas — expresen un escepticismo creciente en el camino de la IA generativa hacia el ROI.

Nitta, proyectando la confianza de alguien cuya startup acaba de recaudar $100 millones, afirmó que Emergence está bien posicionada para el éxito.

“Emergence es resiliente debido a su enfoque en resolver problemas fundamentales de infraestructura de IA que tienen un ROI claro e inmediato para las empresas,” dijo. “Nuestro modelo de negocio central abierto, combinado con servicios premium, asegura un flujo de ingresos constante al tiempo que fomenta una comunidad creciente de desarrolladores y primeros adoptantes.”

Pronto lo veremos.