Convergence AI jugó con agentes “durante años” hasta recaudar 12 millones de dólares para darles memoria a largo plazo

Marvin Purtorab, director ejecutivo de la nueva empresa Convergence, y el cofundador Andy Toulis (director de tecnología) se conocieron mientras ambos trabajaban en Shopify en sistemas de recomendación y asistentes de inteligencia artificial. Ambos se unieron a Cohere, la plataforma de inteligencia artificial para empresas, antes de idear su idea de empresa emergente hace solo unos meses. “Quiero decir, para ser honesto, nos fuimos (de Cohere) porque… habíamos estado jugando con agentes durante unos años, como tres o cuatro años ya”, dijo Purtorab. Se habían dado cuenta de que los agentes, como concepto, habían sido demasiado pronto unos años antes.

Al contratar a Google DeepMind, Meta, OpenAI y PolyAI, la pareja desarrolló un producto en apenas unos meses, despertando un interés significativo por parte de los inversores.

Actualmente, la mayoría de los agentes están diseñados para flujos de trabajo específicos. El agente “Proxy” de Convergence trabajará en varias tareas, con la idea de que adquiera habilidades de la misma manera que lo haría un humano, al dotarlo de la llamada “memoria a largo plazo”. Esto se logra a través de lo que algunos han denominado “modelos de aprendizaje meta de gran tamaño” (LMLM, por sus siglas en inglés). Estos están entrenados para adquirir la habilidad de aprender por sí solos.

Convergence recaudó una ronda de financiación inicial de 12 millones de dólares liderada por Balderton Capital. Salesforce Ventures y Shopify Ventures también participaron en la ronda y se utilizarán para desarrollar nuevos modelos que impulsen a los asistentes Proxy.

En una declaración, James Wise, socio de Balderton Capital, dijo: “Pocas personas tienen la experiencia y las habilidades que tienen Marvin y Andy, lo que los coloca en una buena posición para asumir el complejo desafío técnico de un producto como Proxy”.

Los usuarios humanos se emparejan con agentes Proxy, que pueden aprender tareas y flujos de trabajo, lo que libera al trabajador humano para que pueda tomar más decisiones que el “trabajo pesado”.

Purtorab dijo: “Si observamos el panorama actual, hay muchas empresas que están creando este tipo de agentes, como un agente de ventas, un agente de recursos humanos o un agente de operaciones financieras. Nuestra visión es adoptar un enfoque diferente. Estamos tratando de sentar las bases para la primera clase general de agentes que, según el usuario, se puedan delinear en cualquier tipo de agente que necesite que haga las cosas que usted, personalmente, en su trabajo, no quiere hacer. Y creemos que ese es un enfoque mejor, porque realmente no vemos el mundo del futuro en el que todos tengan 1000 de estas pequeñas herramientas diferentes. Con el tiempo, las cosas se consolidarán y creo que ahí es donde entraremos nosotros”.

La estrategia consiste en crear agentes de consumo, pero luego utilizarlos para informar sobre cómo capacitar a los agentes en la empresa. “Los consumidores lo utilizan más para, por ejemplo, realizar compras en línea, como comestibles y recetas. En el lado empresarial, la gente lo utiliza para realizar operaciones de ventas. Por ejemplo, para ingresar un montón de información en Salesforce y realizar un seguimiento de ella. O para operaciones de talento, como realizar un seguimiento de los solicitantes de un trabajo”.

Entonces, ¿están utilizando a los consumidores como una especie de conejillos de indias para la empresa? “Esa sería una forma de decirlo. Los consumidores tienen muchos casos de uso más simples y amplios, y eso nos ayuda a obtener retroalimentación más rápidamente, ¿no es así?”, dijo Purtorab.

Dicho esto, ¿qué opinan sobre el tipo de anuncios que está haciendo Salesforce en torno a los agentes? “Estuve en Dreamforce la semana pasada y creo que es la dirección correcta. Pero también creo que están yendo mucho más en la dirección de estos agentes muy específicos que se centran en una tarea específica… En este momento no hay tiempo para esperar otros seis a doce meses para que los modelos se desarrollen un poco mejor”.

En estos momentos la compañía se encuentra en fase beta cerrada con probadores, pero debería abrirse en breve.