NeoCognition recibe $40 millones para desarrollar agentes de IA que aprenden como humanos

NeoCognition, un laboratorio de investigación en inteligencia artificial, anunció su salida del sigilo tras asegurar un financiamiento de $40 millones en una ronda de inversión liderada por Cambium Capital y Walden Catalyst Ventures. La startup, fundada por el profesor de la Ohio State University, Yu Su, se dedica a crear agentes de IA que puedan aprender de manera autónoma y especializarse en diferentes dominios, imitando el aprendizaje humano.

Desde su inicio, NeoCognition ha enfrentado presiones para comercializar su investigación, pero Su se mostró reticente hasta que comprendió el potencial de los avances en modelos fundamentales para crear agentes personalizados. "Hoy en día, los agentes son generalistas. Cada vez que les pides que realicen una tarea, das un salto de fe", explicó Su.

Los agentes actuales, como los de Claude Code y OpenAI, logran completar tareas solo alrededor del 50% del tiempo, lo que los hace poco confiables para ser empleados como trabajadores independientes. NeoCognition busca cambiar esta situación al desarrollar un sistema de agentes que puedan aprender por sí mismos y convertirse en expertos en cualquier campo.

Su argumentó que, aunque la inteligencia humana es amplia, su verdadero poder radica en la capacidad de especialización. "Cuando ingresamos a un nuevo entorno o profesión, podemos dominar rápidamente sus reglas y relaciones únicas", comentó.

La startup planea vender sus sistemas de agentes principalmente a empresas, incluyendo compañías de SaaS, que pueden utilizarlos para crear trabajadores autónomos o mejorar sus ofertas de productos existentes. La inversión de Vista Equity Partners es especialmente valiosa, ya que les brinda acceso a un vasto portafolio de empresas que buscan modernizar sus productos con inteligencia artificial.

Actualmente, NeoCognition cuenta con alrededor de 15 empleados, la mayoría de los cuales poseen títulos de doctorado. La empresa se posiciona como un jugador clave en la evolución de la inteligencia artificial, enfocándose en la creación de agentes que puedan aprender y adaptarse de manera similar a los humanos.

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