La startup Trajectory irrumpe en Silicon Valley con una ronda de 15 millones de dólares para desarrollar modelos basados en “aprendizaje continuo” que se corrigen en tiempo real
Un selecto grupo de destacados exinvestigadores y científicos provenientes de colosos tecnológicos como Google DeepMind, Apple, OpenAI y Meta unieron talentos para fundar Trajectory, una nueva e innovadora startup de inteligencia artificial. La empresa hizo su debut oficial en el mercado tecnológico anunciando la recaudación de una ronda de financiamiento inicial de 15 millones de dólares, capital que será inyectado para resolver uno de los límites más grandes de la industria actual: la naturaleza estática de los modelos de lenguaje.
A diferencia de los sistemas de IA contemporáneos que operan bajo un entrenamiento fijo (congelados en el tiempo tras su lanzamiento y repitiendo los mismos fallos hasta que se libera una actualización masiva meses después), la propuesta técnica de Trajectory se cimenta en el “aprendizaje continuo”. Esta arquitectura busca que los modelos asimilen información y corrijan sus propios errores en tiempo real a partir de las experiencias previas y de las interacciones cotidianas con los usuarios, adaptándose de forma dinámica a cada entorno de trabajo.
Los puntos más relevantes que definen a la nueva startup tecnológica son:
- Equipo de fundadores de élite: Liderada por el CEO Ronak Malde (ex-Google DeepMind), Arjun Karanam (ex-Apple e involucrado en el desarrollo de Vision Pro) y Michael Elabd (especialista en robótica de DeepMind).
- Respaldo de alto perfil: La startup cuenta con el apoyo e inversión de eminencias del sector científico como Jeff Dean (científico jefe de Google DeepMind) y la reconocida académica de Stanford, Fei-Fei Li.
- Modelo operativo: Trajectory adapta modelos de código abierto a las necesidades específicas de corporaciones aliadas y los reentrena de manera periódica basándose en los “cuellos de botella” y fallos que el software encuentra día con día.
- Aplicaciones de mercado actuales: Ya se implementa con éxito en firmas de asistentes virtuales de atención al cliente (como Decagon) para analizar por qué un bot transfiere llamadas a humanos y corregir esa laguna, así como en proyectos con firmas como Clay y Harvey (servicios legales).
A pesar de los complejos desafíos metodológicos que aún enfrenta esta tecnología en áreas con criterios ambiguos (donde el éxito o fracaso no es tan medible como en la programación de código fuente), la visión de Trajectory fue respaldada por teóricos de la industria como Richard Sutton. Durante la cumbre NeurIPS, el investigador apuntó a que esta evolución autónoma e instantánea será la piedra angular obligatoria para el posterior despliegue de agentes inteligentes verdaderamente avanzados y superinteligentes.
