En la era de la inteligencia artificial, las organizaciones buscan mejorar funciones internas críticas utilizando modelos de lenguaje de gran escala (LLMs). Aunque las inversiones son significativas, lograr un retorno tangible de estas tecnologías es un reto. La startup Hebbia, con sede en Nueva York, dedicada a optimizar la recuperación de información, ha anunciado recientemente una ronda de financiación Serie B de 130 millones de dólares, dirigida por Andreessen Horowitz, Index Ventures, Peter Thiel y el capital de riesgo de Google.
Hebbia está desarrollando una interfaz de productividad nativa de LLM amigable para el usuario que simplifica la toma de decisiones basada en datos, sin importar el tipo o tamaño de la información. La plataforma ya colabora con grandes actores del sector de servicios financieros, incluyendo fondos de cobertura y bancos de inversión, y planea extender su tecnología a una gama más amplia de empresas.
“Sin duda, la IA es la tecnología más importante de nuestras vidas. Pero la tecnología no impulsa revoluciones; lo hacen los productos. Hebbia está construyendo la capa humana, la capa de producto, para la IA”, afirmó George Sivulka, fundador y CEO de Hebbia, en una publicación de blog. Anteriormente, la empresa había recaudado 31 millones de dólares en varias rondas de financiación.
Lo que Ofrece Hebbia
Los chatbots basados en LLM frecuentemente tienen dificultades con consultas empresariales complejas, ya sea por limitaciones en la ventana de contexto o por la complejidad de las preguntas. Esto puede socavar la confianza de los equipos en las capacidades de los modelos de lenguaje. Fundada en 2020, Hebbia aborda este desafío con su copiloto vinculado a LLM, Matrix, diseñado para entornos empresariales. Matrix permite a los trabajadores del conocimiento formular preguntas intrincadas relacionadas con documentos internos, desde PDFs y hojas de cálculo hasta transcripciones de audio, utilizando una ventana de contexto infinita.
Cuando un usuario envía una consulta junto con los documentos relevantes, Matrix descompone la solicitud en tareas manejables para que el LLM subyacente las ejecute. Este proceso permite el análisis simultáneo de grandes volúmenes de información, ofreciendo perspectivas estructuradas. Según Hebbia, la plataforma puede razonar a través de millones a miles de millones de documentos y tipos de datos, brindando citas para garantizar transparencia y trazabilidad.
“Diseñada para trabajadores del conocimiento, Hebbia te permite instruir a agentes de IA para realizar tareas exactamente como lo harías tú, manejando la complejidad y grandes conjuntos de datos con la flexibilidad y transparencia de una hoja de cálculo o de un analista humano”, explicó Sivulka.
Impacto Futuro
Sivulka inicialmente buscaba simplificar los flujos de trabajo para profesionales de finanzas que frecuentemente navegaban por documentos extensos. Sin embargo, la plataforma ha ganado popularidad en diversos sectores. Hebbia ahora cuenta con más de 1,000 casos de uso en producción con clientes destacados, incluyendo CharlesBank, American Industrial Partners, Oak Hill Advisors, Center View Partners, Fisher Phillips y la Fuerza Aérea de EE. UU.
“En los últimos 18 meses, hemos multiplicado nuestros ingresos por 15, quintuplicado el número de empleados, representamos más del 2% del volumen diario de OpenAI, y preparados a nuestros clientes para transformar sus metodologías de trabajo,” reportó Sivulka. Aún no está claro si OpenAI es el único LLM utilizado en la plataforma Matrix o si existen otras opciones para los usuarios.
Con la reciente financiación, Hebbia planea seguir mejorando su plataforma, simplificando la recuperación del conocimiento para aún más grandes empresas. “Visualizo un futuro donde los agentes de IA contribuyan significativamente al PIB global, superando a todos los empleados humanos. Creo que Hebbia nos llevará allí,” comentó Sivulka, enfatizando que la compañía tiene como objetivo crear uno de los productos de software más influyentes del próximo siglo.
Sin embargo, es importante reconocer que Hebbia enfrenta competencia. Otras empresas, como Glean—una startup de Palo Alto que alcanzó el estatus de unicornio en 2022 con un asistente de productividad similar a ChatGPT—también avanzan en la recuperación de conocimientos impulsada por IA. Además, firmas como Vectara están enfocadas en habilitar experiencias de IA generativa basadas en datos empresariales.
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