A medida que la inteligencia artificial generativa transforma diversas industrias, uno de los desafíos más importantes y menos visibles es la recuperación de datos. Este proceso consiste en obtener la información correcta y en el contexto adecuado de bases de conocimiento desordenadas. Los modelos de lenguaje grande (LLMs) solo son tan precisos como la información que pueden recuperar. Aquí es donde ZeroEntropy quiere hacer su aporte. Esta startup, con sede en San Francisco y cofundada por la CEO Ghita Houir Alami y el CTO Nicolas Pipitone, ha recaudado 4.2 millones de dólares en financiamiento inicial para ayudar a los modelos a recuperar datos relevantes de manera rápida, precisa y a gran escala. La ronda de financiamiento fue liderada por Initialized Capital, con la participación de Y Combinator, Transpose Platform, 22 Ventures, a16z Scout y una larga lista de inversores, incluidos operadores de OpenAI, Hugging Face y Front.
ZeroEntropy se une a una creciente ola de empresas de infraestructura que buscan utilizar la generación aumentada por recuperación (RAG) para potenciar la búsqueda en la próxima generación de agentes de IA. Sus competidores incluyen desde VoyageAI de MongoDB hasta startups como Sid.ai. “Hemos conocido a muchos equipos que trabajan en RAG, pero los modelos de Ghita y Nicolas superan todo lo que hemos visto”, afirma Zoe Perret, socia de Initialized Capital. “La recuperación es, sin duda, una clave crítica en la próxima frontera de la IA, y ZeroEntropy está construyéndola”.
La generación aumentada por recuperación (RAG) extrae datos de documentos externos y se ha convertido en una arquitectura común para agentes de IA, ya sea un chatbot que presenta políticas de recursos humanos o un asistente legal que cita leyes. Sin embargo, los fundadores de ZeroEntropy creen que para muchas aplicaciones de IA, esta capa es frágil: una colección improvisada de bases de datos vectoriales, búsqueda por palabras clave y modelos de reordenamiento. ZeroEntropy ofrece una API que gestiona la ingestión, indexación, reordenamiento y evaluación.
Esto significa que, a diferencia de un producto de búsqueda para empleados como Glean, ZeroEntropy es estrictamente una herramienta para desarrolladores. Recupera datos rápidamente, incluso de documentos internos desordenados. Houir Alami compara su startup con un “Supabase para búsqueda”, refiriéndose a la popular base de datos de código abierto que automatiza gran parte de la gestión de bases de datos. “En este momento, la mayoría de los equipos están o bien combinando herramientas existentes del mercado o volcando toda su base de conocimiento en la ventana de contexto de un LLM. El primer enfoque consume mucho tiempo para construir y mantener”, explica Houir Alami. “El segundo enfoque puede causar errores acumulativos. Estamos construyendo una infraestructura de búsqueda centrada en el desarrollador, diseñada para facilitar el despliegue de sistemas de recuperación precisos y rápidos”.
En el corazón de ZeroEntropy está su reordenador propietario llamado ze-rank-1, que la empresa afirma que actualmente supera a modelos similares de Cohere y Salesforce en benchmarks de recuperación tanto públicos como privados. Este sistema asegura que cuando un sistema de IA busca respuestas en una base de conocimiento, obtiene primero la información más relevante. Más de 10 empresas en etapa temprana que desarrollan agentes de IA en sectores como salud, derecho, atención al cliente y ventas ya están utilizando ZeroEntropy.
Nacida y criada en Marruecos, Houir Alami dejó su hogar a los 17 años para estudiar ingeniería en Francia, asistiendo a la École Polytechnique, una prestigiosa institución militar y matemática. Allí descubrió su pasión por el aprendizaje automático. Se mudó a California hace dos años para completar una maestría en matemáticas en UC Berkeley, donde profundizó su interés en construir sistemas inteligentes. Antes de fundar ZeroEntropy, Houir Alami experimentó con la creación de un asistente de IA, su versión de un agente conversacional, antes de que ChatGPT se volviera popular. Ella dice que la experiencia de intentar construir ese asistente, especialmente la importancia de proporcionar el contexto y la información correcta al LLM para que sea útil, la inspiró parcialmente a iniciar ZeroEntropy.
En un campo a menudo criticado por su falta de diversidad, la joven de 25 años, Houir Alami, es una de las pocas mujeres CEO que construyen infraestructura profunda para uno de los problemas más difíciles en IA. Sin embargo, espera que esto no se mantenga así por mucho tiempo. “No hay muchas mujeres en DevTools o infraestructura de IA”, dice. “Pero le diría a cualquier joven interesada en problemas técnicos: no dejes que eso te detenga. Si te atraen los problemas técnicos complejos, no permitas que nadie te haga sentir incapaz de perseguirlos. Debes hacerlo”. También se mantiene conectada con sus raíces dando charlas en escuelas secundarias y universidades en Marruecos, con el objetivo de inspirar a más jóvenes a seguir carreras en STEM.
