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Foto de archivo (2025). Foto: Vasconcelosvhn / Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0
La startup Trajectory anunció el 2 de noviembre de 2026 una recaudación de 45 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A, alcanzando una valoración de 300 millones de dólares con el objetivo de permitir que los modelos de inteligencia artificial aprendan de sus errores de manera continua y sin necesidad de equipos técnicos complejos.
Automatización del aprendizaje continuo para empresas
De acuerdo con un reporte publicado por TechCrunch, la empresa fue fundada hace aproximadamente un año por tres excompañeros de clase de Stanford con experiencia previa en Google DeepMind y Apple. La ronda de financiación fue liderada por Sequoia, con la participación de Nvidia, Bessemer Venture Partners y Bain Capital Ventures, impulsando la estrategia de la compañía para simplificar el ajuste de modelos de código abierto en sectores especializados como el derecho y las finanzas.
El cofundador Ronak Malde explicó que los modelos fundacionales suelen comportarse como estudiantes con doctorados que carecen de experiencia práctica en un puesto laboral específico. Para solucionar esta limitación, la plataforma de Trajectory se conecta a las aplicaciones de las empresas para recopilar retroalimentación sobre el rendimiento del modelo, facilitando su reentrenamiento automatizado frente a tareas especializadas.
Impacto en el desarrollo de software y adopción regional
Para América Latina y México, la democratización de herramientas avanzadas de inteligencia artificial representa una oportunidad para que organizaciones de diversos sectores adopten tecnologías sofisticadas sin depender de consultores costosos o equipos masivos de ingenieros especializados. La capacidad de post-entrenamiento automatizado permite que profesionales en áreas no técnicas adapten modelos de lenguaje según las necesidades específicas de sus operaciones cotidianas.
Clientes actuales de Trajectory, como Harvey, Rogo, Decagon, Mercor y Nvidia, ya utilizan la plataforma para optimizar modelos de código abierto. Con la apertura pública de su tecnología, la startup busca competir directamente en el mercado de la automatización de post-entrenamiento frente a iniciativas lideradas por exdirectivos de la industria tecnológica.
Fuente: TechCrunch
Esta nota fue elaborada por la redacción de 6W News a partir de la fuente citada, con la colaboración de profesionales del medio y el apoyo de herramientas de inteligencia artificial, conforme a nuestro Manual Editorial.
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