La plataforma de IA de Parag Agrawal supera a GPT-5 y automatiza equipos

Parallel Web Systems Inc., una startup dirigida por el ex-CEO de Twitter Inc., Parag Agrawal, ha lanzado oficialmente una nueva plataforma basada en la nube diseñada para equipar a las aplicaciones de inteligencia artificial con sofisticadas capacidades de investigación en línea. La compañía, con dos años de existencia y que, según los informes, obtuvo 30 millones de dólares en financiación el pasado enero de inversores prominentes como Khosla Ventures, First Round Capital e Index Ventures, busca abordar una necesidad crítica de los modelos de IA para acceder e integrar información en tiempo real de la web pública.

La plataforma recién presentada permite a los modelos de IA incorporar sin problemas datos diversos de internet directamente en sus respuestas a las indicaciones de los usuarios. Según Parallel, su software ya está manejando millones de tareas de investigación diarias para su clientela inicial, que incluye algunas de las empresas de más rápido crecimiento en el sector de la IA. Esta rápida adopción subraya la utilidad de la plataforma en un amplio espectro de aplicaciones. Por ejemplo, un asistente de programación de IA podría aprovechar el sistema para recuperar fragmentos de código específicos de GitHub, una plataforma popular para el desarrollo de software, mientras que los minoristas podrían usarlo para recopilar inteligencia competitiva sobre catálogos de productos rivales.

La oferta de Parallel presenta un conjunto de ocho motores de investigación de IA distintos, cada uno adaptado a diversas necesidades en cuanto a velocidad y profundidad de la información. El motor más eficiente puede procesar solicitudes en menos de un minuto, priorizando la recuperación rápida y rentable de datos. Para información más completa y detallada, la compañía ofrece su motor insignia Ultra8x, que puede tardar hasta 30 minutos en completar una única tarea de investigación, lo que refleja su capacidad para un análisis más profundo y una recopilación de datos más amplia.

Para garantizar la fiabilidad y usabilidad de los datos recuperados, la plataforma integra varias características cruciales. Cada respuesta a una indicación incluye puntuaciones de confianza, lo que proporciona a los usuarios una evaluación inmediata de la calidad de los datos. Además, Parallel proporciona citas, lo que permite una fácil verificación del origen y la precisión de la información. Los clientes también tienen la flexibilidad de personalizar cómo se presentan los datos recopilados; por ejemplo, pueden solicitar que las reseñas de productos de sitios web de la competencia se organicen en una hoja de cálculo de tres columnas. Además, los usuarios pueden ajustar otros parámetros, como la potencia computacional asignada a cada tarea de investigación, optimizando la velocidad o la exhaustividad.

Antes de su lanzamiento público, Parallel realizó evaluaciones internas, comparando su plataforma con GPT-5 de OpenAI, un prominente modelo de lenguaje grande, utilizando benchmarks estándar de la industria para capacidades de investigación en línea: BrowseComp y DeepResearch Bench. La compañía informó que su motor de investigación de primer nivel Ultra8x superó a GPT-5 en más del 10% en ambas pruebas, destacando su ventaja competitiva en la recuperación compleja de información basada en la web.

Los modelos de IA pueden acceder a la plataforma de Parallel a través de un trío de interfaces de programación de aplicaciones, o APIs, que sirven como conductos para la integración de software. Estas incluyen una API de tareas de propósito general (Task API), una API de búsqueda (Search API) específicamente optimizada para potenciar agentes de IA, y una tercera API diseñada para satisfacer las demandas de baja latencia de los chatbots y otras aplicaciones en tiempo real, garantizando tiempos de respuesta rápidos.

De cara al futuro, Parallel Web Systems tiene planes ambiciosos para ampliar la utilidad de la plataforma. La compañía expresó su aspiración de permitir la creación de agentes de IA altamente capaces que podrían “completar el trabajo de equipos enteros en horas”. Más allá de esto, Parallel tiene la intención de equipar a estos agentes con la capacidad de realizar acciones automáticamente en respuesta a los cambios detectados en las páginas web, lo que indica un movimiento hacia sistemas de IA más autónomos y proactivos. Esta dirección estratégica sugiere un futuro en el que la IA no solo recopila información, sino que también actúa sobre ella de forma dinámica, marcando el comienzo de una nueva era de flujos de trabajo automatizados y operaciones inteligentes.