Joinable Labs Recauda $2M en Ronda Semilla y Lanza RAG in a BOX para IA Privada
Joinable Labs ha emergido oficialmente de su fase sigilosa, anunciando su lanzamiento con una ronda de financiación semilla de 2 millones de dólares, destinada a revolucionar el despliegue de sistemas de IA privados. La compañía con sede en San Francisco se enfoca en acelerar drásticamente lo que denomina “Tiempo de Inteligencia” (TTI), el período crítico que les toma a las organizaciones transformar datos brutos y fragmentados en soluciones de IA privadas completamente operativas y efectivas.
La ronda de financiación semilla contó con la participación de un grupo diverso de inversores, incluidos fundadores y líderes técnicos de seis “unicornios” de IA y Web3, junto con destacadas firmas de capital de riesgo como Accomplice Blockchain, Tess Ventures y VitalStage Ventures, así como varios inversores ángeles estratégicos. Este respaldo sustancial subraya el reconocimiento del mercado a los desafíos que enfrentan las empresas al aprovechar sus datos propietarios para la IA.
En el centro de la oferta de Joinable Labs se encuentra su Plataforma de Aceleración del Tiempo de Inteligencia. Esta plataforma está diseñada para agilizar el complejo proceso de construcción de IA, particularmente para datos sensibles o propietarios. Lo logra extrayendo datos empresariales no estructurados o aislados —desde PDFs y hojas de cálculo hasta imágenes y registros de recursos humanos—, analizándolos en formatos listos para IA y luego entrenando modelos de IA privados y seguros adaptados a las necesidades específicas de una organización. Brian Shin, cofundador de Joinable Labs, enfatizó que “los constructores de IA necesitan más que modelos, necesitan alineación e impulso”, destacando el objetivo de la compañía de permitir que los equipos desplieguen IA a partir de datos brutos en horas, en lugar de meses.
El producto debut de la compañía, “RAG in a BOX”, se posiciona como una herramienta fundamental para lograr esta aceleración. RAG, o Generación Aumentada por Recuperación, es un marco de IA que mejora las capacidades de los grandes modelos de lenguaje (LLMs) al integrarlos con fuentes de datos externas y confiables. A diferencia de los LLMs tradicionales que se basan únicamente en sus datos preentrenados, RAG permite que los modelos accedan e incorporen información específica y en tiempo real de las bases de conocimiento internas de una organización. Este proceso mejora significativamente la precisión, la relevancia y el fundamento fáctico de las respuestas generadas por IA, mitigando problemas como las “alucinaciones” o la información desactualizada.
“RAG in a BOX” proporciona un kit de herramientas todo en uno para que los constructores de IA prototipen y desplieguen rápidamente sistemas de IA de Generación Aumentada por Recuperación utilizando sus propios datos personalizados y propietarios. Permite a los usuarios cargar varios tipos de datos, elegir entre LLMs líderes (incluidos los de DeepSeek, Google, Meta y Alibaba) y desplegar soluciones instantáneamente a través de plantillas sin código o una API. Joinable Labs afirma que este enfoque puede acelerar la prototipación y el despliegue de sistemas de IA hasta 50 veces más rápido que los métodos convencionales, ofreciendo velocidad, flexibilidad y control total sobre los datos.
El enfoque en la “IA Privada” es particularmente relevante en el panorama actual sensible a los datos. Los entornos de IA privada están diseñados para procesar datos y generar conocimientos mientras mantienen estrictos controles de privacidad y seguridad, a menudo ejecutando modelos en hardware local o infraestructura de nube privada para mantener los datos sensibles internamente. Esto aborda preocupaciones críticas para las empresas con respecto a la privacidad de los datos, el cumplimiento y la protección de la propiedad intelectual, que a menudo son barreras significativas para la adopción de servicios de IA públicos. Los desafíos en el despliegue de IA privada tradicionalmente incluyen altos costos de implementación y operativos, la necesidad de talento interno especializado y la complejidad de integrar diversas fuentes de datos. Joinable Labs tiene como objetivo simplificar estas complejidades, haciendo que la IA privada sea más accesible y eficiente para empresas que van desde startups hasta grandes corporaciones.
La hoja de ruta estratégica de Joinable Labs incluye herramientas adicionales para la evaluación de modelos de IA, el procesamiento de datos escalable, el ajuste fino de modelos de IA personalizados y la agregación de datos y autoetiquetado impulsados por la comunidad, lo que señala un enfoque integral para empoderar a los constructores de IA. Al abordar directamente el desafío del “Tiempo de Inteligencia”, Joinable Labs se está posicionando como un facilitador clave para las empresas que buscan desbloquear todo el potencial de sus datos con una IA privada segura y de alto rendimiento.