Inteligencia robusta, una startup de IA que ayuda a las empresas a realizar pruebas de estrés de sus modelos de IA y evitar que fallen, anunció hoy que ha recaudado una ronda de financiación de la Serie B de 30 millones de dólares dirigida por Tiger Global. El inversor anterior Sequoia, que lideró la ronda Serie A de la empresa, así como Harpoon Venture Capital e Engineering Capital, también participaron en esta ronda sobresuscrita.
La empresa fue cofundada por Yaron Singer, profesor titular de Ciencias de la Computación y Matemáticas Aplicadas en la Universidad de Harvard, y su ex alumno Kojin Oshiba.
El CEO de Robust Intelligence, Yaron Singer. Créditos de imagen: Inteligencia robusta
“AI ha sido este esfuerzo académico”, dijo Singer. “Cuando estaba haciendo la escuela de posgrado, era una disciplina académica, era una visión. Y luego vino Internet, los datos, Google y el procesamiento de datos, y luego se dio cuenta de su potencial en el lapso de siete u ocho años. Ahora estamos tratando de ser tan rigurosos como lo somos con el desarrollo de software, lo que la humanidad ha estado haciendo durante 60 años, ¿no? Estamos tratando de ponernos al día con la IA y es un animal completamente diferente”.
Como señaló Singer, dada su naturaleza estadística, la IA puede exhibir un comportamiento inesperado. En esencia, la misión de Robust Intelligence es eliminar estos errores de IA.
Para hacerlo, la compañía ofrece a sus usuarios lo que llama Robust Intelligence Model Engine (RIME), con lo que es esencialmente un firewall de IA en su núcleo. Este cortafuegos envuelve los modelos de IA de una empresa y la protege de cometer errores al someter constantemente a prueba estos modelos.
“Si tiene un modelo de IA y tiene datos, con un clic de un botón ejecuta pruebas de estrés. Probamos automáticamente los datos y sus modelos de IA, tanto antes de que el modelo entre en producción, como mientras está en producción”, dijo Singer. La idea aquí es encontrar automáticamente los modos de falla de cualquier modelo dado, pero también detectar problemas como la deriva de datos y problemas relacionados.
Créditos de imagen: Inteligencia robusta
Lo interesante aquí es que el firewall de IA en sí mismo es un modelo de IA que predice si un punto de datos conducirá a una predicción incorrecta. “Este es uno de los problemas más difíciles que estamos resolviendo en IA y aprendizaje automático”, explicó Singer.
“Fui expuesto por primera vez a las capacidades de Robust Intelligence en el desarrollo inicial de la empresa”, dijo John Curtius, socio de Tiger Global. “Después de ver crecer a la empresa y su producto durante el año pasado, se hizo evidente que las ofertas de Robust Intelligence están cambiando la cara de la confiabilidad de la IA, y sabía que Tiger Global podría ayudar a proporcionar recursos clave”.
La compañía planea usar la nueva financiación para escalar sus operaciones de ventas, pero la mayoría se destinará a productos e ingeniería.
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