HerculesAI ha estado colaborando con modelos de lenguaje grandes mucho antes de que fuera popular.

HerculesAI (anteriormente conocida como Zero Systems) se ha dedicado a la automatización de servicios profesionales desde 2017, enfocándose inicialmente en la industria legal. La empresa ha estado desarrollando grandes modelos de lenguaje durante varios años, mucho antes de que la idea se hiciera pública. Por lo tanto, se encontraba en el lugar adecuado en el momento adecuado cuando ChatGPT apareció en escena a finales de 2022, generando un gran interés en los LLMs. Hoy, la compañía anunció una inversión de $26 millones en la Serie B para seguir construyendo sobre su reciente impulso. Alex Babin, CEO y cofundador de la empresa, mencionó que habían estado trabajando en modelos pequeños desde alrededor de 2020, con parámetros que van desde medio millón hasta 2 mil millones, ejecutándolos en dispositivos perimetrales para cumplir con normativas, sin embargo, antes de la aparición de ChatGPT, nadie prestaba mucha atención a ese aspecto de su solución. "Quizás fue ocho o nueve meses antes de ChatGPT, y recuerdo hablar con nuestros clientes, explicando a los directores de tecnología qué era un LLM, y a nadie le importaba", mencionó Babin a TechCrunch. Para noviembre de ese año, por supuesto, eso cambió rápidamente y de repente todos estaban interesados en el concepto. Esta transición ha impulsado un crecimiento rápido en el negocio durante el último año. Actualmente, la empresa cuenta con varios modelos que realizan tres funciones clave: extracción inteligente de datos, transformación de datos y verificación de datos. La primera es bastante estándar e implica extraer datos de documentos. La segunda parte construye una serie de reglas y estructuras alrededor de esos datos automáticamente, pero la tercera parte, la verificación, es particularmente importante, según Babin. "Es realmente el Santo Grial cuando puedes comparar la información extraída y luego transformarla en la fuente de verdad, ya sea regulaciones, políticas, contratos, leyes o cualquier otra cosa", afirmó. Esto asegura que cualquier problema que entre en conflicto con los materiales de origen sea señalado automáticamente para los empleados. Estos tres aspectos también han permitido a la startup construir un sistema multiagente sobre esos servicios para ayudar a automatizar todas estas actividades. "Estos sistemas multiagente se pueden aplicar a procesos o flujos de trabajo de alto valor que requieren toma de decisiones automatizada", dijo. Para sus clientes principales en industrias reguladas, todo esto es particularmente importante. Actualmente, no solo se trata de legal, sino también de seguros y servicios financieros. Su estrategia de IA parece estar funcionando, ya que la empresa informa un crecimiento 4 veces mayor durante el último año. Tienen como clientes al 30% de las 100 principales firmas de abogados de EE. UU. y también cuentan con varios clientes de Fortune 500, incluyendo Mercer, Standard & Poor's y State Farm. Actualmente, la empresa cuenta con alrededor de 75 empleados, pero a pesar del dinero adicional, Babin afirma que planea mantener la estructura delgada e invertir más en refinar los procesos internos que en contratar empleados adicionales. "No veo por qué necesitamos contratar más personas. De hecho, invertiremos más en nuestros procesos internos y en la automatización. Debemos poner en práctica lo que predicamos y usar nuestros propios productos para ser más escalables", mencionó. La financiación de hoy estuvo liderada por Streamlined Ventures con la participación de Proof VC, Thomson Reuters Ventures, Alumni Ventures y varios ángeles de la industria.