Prentis, un nuevo laboratorio de investigación de inteligencia artificial centrado en modelos de uso de computadoras, está en conversaciones para recaudar 100 millones de dólares con una valoración de mil millones de dólares, según personas familiarizadas con las discusiones informadas por TechCrunch. La startup está cofundada por el emprendedor en serie Ritankar Das junto con dos de los operadores más destacados de Silicon Valley: el cofundador de LinkedIn, Reid Hoffman, y el creador de Zynga, Mark Pincus. Para conocer las últimas noticias sobre startups de IA sobre las empresas que persiguen la próxima ola de agentes autónomos, los detalles a continuación rastrean la tracción inusualmente rápida de Prentis.
Apostando a que el uso de la computadora supera a la codificación
Lanzado en abril de 2026, Prentis está entrenando modelos para aprender cómo los trabajadores de oficina navegan por los flujos de trabajo rutinarios a través de documentos y sistemas de software. Su objetivo es crear agentes de inteligencia artificial que puedan controlar las computadoras directamente para automatizar esas tareas: manejar reclamos de seguros, procesar reembolsos de derechos de aduana y realizar trámites que de otro modo consumirían horas humanas.
La startup apuesta a que la automatización del trabajo diario de oficina pronto superará al desarrollo de software como el mayor caso de uso comercial de la IA. Se trata de una afirmación audaz en un momento en el que los agentes codificadores dominan los titulares, y Prentis no es el único que lo hace. Anthropic, OpenAI y Thinking Machines Lab de Mira Murati están desarrollando agentes para uso informático. Anthropic ha estado adquiriendo talento en la categoría directamente, comprando Vercept, la startup de uso de computadoras con sede en Seattle a principios de este año e incorporando a sus fundadores.
Ingresos reales, proyecciones agresivas
Lo que distingue a Prentis es la velocidad de su tracción comercial. Según las fuentes, la empresa ya ha firmado contratos por valor de hasta 50 millones de dólares con varios clientes, incluida una organización de gestión sanitaria, un fabricante y fabricantes de bienes y ropa. Los materiales para inversores obtenidos por TechCrunch proyectan una tasa de ejecución anualizada estimada de 75 millones de dólares para el tercer trimestre de 2026.
Esas cifras vienen con salvedades. La presentación de Prentis señala que las cifras reflejan el valor anualizado estimado basado en una tarifa contratada equivalente al 20% de los ahorros realizados (no ingresos reconocidos) y se describen como "dependientes del desempeño y sujetos a la ejecución final". TechCrunch no verificó las proyecciones de forma independiente.
Un modelo más pequeño y económico
En su presentación, Prentis sostiene que su ventaja proviene de ejecutar un modelo mucho más pequeño y más barato que sus rivales fronterizos. La compañía afirma que su modelo Hive-32B supera al GPT-5.4 de OpenAI y al Claude Opus 4.6 de Anthropic en dos puntos de referencia de uso de computadoras: WindowsAgentArena, que mide la finalización de tareas de un extremo a otro en aplicaciones reales de Windows, y ScreenSpot-v2, que prueba la capacidad de un modelo para localizar el control correcto en pantalla.
Prentis afirma que su enfoque cuesta aproximadamente 10 veces menos por tarea que las API de vanguardia, lo que hace que sea más económico implementarlo en flujos de trabajo cotidianos de gran volumen. TechCrunch señaló que no pudo verificar de forma independiente los resultados de las pruebas comparativas. El marco refleja una apuesta más amplia de la industria de que los modelos más pequeños y especializados pueden lograr tareas específicas incluso cuando los modelos más grandes de uso general se vuelven más capaces.
Los fundadores detrás de Prentis
El acuerdo subraya cuánto peso institucional se está acumulando detrás de la tesis del uso de computadoras. Para Hoffman, Prentis es una de varias apuestas en IA: fue uno de los primeros inversionistas de OpenAI, cofundó Inflection AI con Mustafa Suleyman antes de que Microsoft absorbiera la mayor parte de ese equipo en 2024, y dijo el mes pasado que dejaría el directorio de Microsoft después de casi una década para pasar al "modo fundador" en Manas AI, una startup de descubrimiento de fármacos de IA.
El director ejecutivo, Ritankar Das, aporta una formación técnica inusualmente profunda. A sus 31 años, también es el fundador de Titan, un holding que construye y opera compañías de inteligencia artificial y que ha descrito como un retroceso intencional a un modelo anticuado como Berkshire Hathaway, financiado por sus propias salidas en lugar de socios limitados externos. Das fue el medallista universitario más joven de UC Berkeley en más de un siglo, y se graduó a los 18 años con una doble especialización en bioingeniería y biología química antes de obtener una maestría en ingeniería biomédica en Oxford. Fundó Titan en 2014 después de abandonar un programa de doctorado en IA en Cambridge, donde había sido becario Gates Cambridge.
El portafolio de Titan da una idea del libro de jugadas. Sus negocios incluyen Tala Health, un proveedor de atención virtual impulsado por inteligencia artificial que recaudó una ronda inicial de 100 millones de dólares el año pasado, y Forta Health, una startup de atención al autismo que recaudó 55 millones de dólares liderada por Insight Partners en 2024. La empresa de predicción de enfermedades Dascena, fundada por Titan, fue adquirida por CirrusDx en 2022.
Una carrera concurrida y con uso intensivo de capital
Prentis no respondió a la solicitud de comentarios de TechCrunch y las conversaciones de financiación aún podrían desmoronarse o cambiar de tamaño. Pero la magnitud del aumento (100 millones de dólares con una valoración de mil millones de dólares para una empresa fundada hace apenas unos meses) indica cuánto capital está fluyendo hacia agentes que pueden operar software en nombre de un usuario.
El panorama competitivo es formidable. Más allá de los titulares bien financiados, un creciente campo de nuevas empresas está persiguiendo el mismo premio, y los desafíos técnicos del uso confiable de computadoras (manejo de interfaces impredecibles, flujos de trabajo frágiles y la larga cola de casos extremos) siguen siendo significativos. Una de las cuestiones definitorias de la categoría será si el modelo de negocio más pequeño y de ahorro compartido de Prentis puede resistir frente a rivales con fondos de guerra mucho más profundos.
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La carrera para crear agentes que puedan trabajar junto a humanos en computadoras reales se está calentando y la financiación fluye rápidamente. Para leer más noticias sobre IA y seguir qué nuevas empresas surgen, siga a AI Buzz Wire.
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