Según un informe reciente de McKinsey, la mayoría de las organizaciones afirman no estar completamente preparadas para utilizar la IA generativa de forma segura y responsable. Una preocupación es la explicabilidad: comprender cómo y por qué la IA toma determinadas decisiones. Si bien el 40% de los encuestados lo considera un riesgo significativo, solo el 17% lo aborda activamente, según el informe.
Datumo, con sede en Seúl, comenzó como una empresa de etiquetado de datos de IA y ahora quiere ayudar a las empresas a desarrollar una IA más segura con herramientas y datos que permitan probar, supervisar y mejorar sus modelos, sin necesidad de conocimientos técnicos. El lunes, la startup recaudó 15,5 millones de dólares, lo que eleva su total recaudado a aproximadamente 28 millones de dólares, procedentes de inversores como Salesforce Ventures, KB Investment, ACVC Partners y SBI Investment, entre otros.
David Kim, director ejecutivo de Datumo y exinvestigador de IA de la Agencia para el Desarrollo de la Defensa de Corea, se sentía frustrado por la lentitud del etiquetado de datos, así que ideó una nueva idea: una aplicación basada en recompensas que permite a cualquier persona etiquetar datos en su tiempo libre y ganar dinero. La startup validó la idea en una competición de startups en el KAIST (Instituto Coreano Avanzado de Ciencia y Tecnología). Kim cofundó Datumo, anteriormente conocida como SelectStar, junto con cinco exalumnos del KAIST en 2018.
Incluso antes de que la aplicación estuviera completamente desarrollada, Datumo consiguió decenas de miles de dólares en ventas precontractuales durante la fase de descubrimiento de clientes de la competición, principalmente de empresas y startups lideradas por exalumnos del KAIST.
En su primer año, la startup superó el millón de dólares en ingresos y consiguió varios contratos clave. Hoy en día, la startup cuenta entre sus clientes con importantes empresas coreanas como Samsung, Samsung SDS, LG Electronics, LG CNS, Hyundai, Naver y el gigante de las telecomunicaciones SK Telecom, con sede en Seúl. Sin embargo, hace varios años, los clientes comenzaron a pedirle a la empresa que fuera más allá del simple etiquetado de datos. La startup, con 7 años de antigüedad, cuenta ahora con más de 300 clientes en Corea del Sur y generó alrededor de 6 millones de dólares en ingresos en 2024.
«Querían que calificáramos los resultados de sus modelos de IA o los comparáramos con otros», declaró Michael Hwang, cofundador de Datumo. «Fue entonces cuando nos dimos cuenta: ya estábamos evaluando modelos de IA, sin siquiera saberlo». Datumo redobló sus esfuerzos en esta área y publicó el primer conjunto de datos de referencia de Corea centrado en la confianza y la seguridad de la IA, añadió Hwang.
«Comenzamos con la anotación de datos y luego nos expandimos a conjuntos de datos de preentrenamiento y evaluación a medida que el ecosistema LLM maduraba», explicó Kim.
La reciente inversión de 14.300 millones de dólares de Meta, similar a una adquisición, en la empresa de etiquetado de datos Scale AI destaca la importancia de este mercado. Poco después de ese acuerdo, OpenAI, creador de modelos de IA y competidor de Meta, dejó de utilizar los servicios de Scale AI. El acuerdo con Meta también indica que la competencia por los datos de entrenamiento de IA se está intensificando.
Datumo comparte algunas similitudes con empresas como Scale AI en el aprovisionamiento de conjuntos de datos de preentrenamiento, y con Galileo y Arize AI en la evaluación y monitorización de IA. Sin embargo, se diferencia por sus conjuntos de datos licenciados, en particular los datos extraídos de libros publicados, que, según la empresa, ofrecen un razonamiento humano rico y estructurado, pero son notoriamente difíciles de depurar, según el director ejecutivo Kim.
A diferencia de sus competidores, Datumo también ofrece una plataforma de evaluación integral llamada Datumo Eval, que genera automáticamente datos de prueba y evaluaciones para detectar respuestas inseguras, sesgadas o incorrectas sin necesidad de scripting manual, añadió Kim. Este producto estrella es una herramienta de evaluación sin código diseñada para quienes no son desarrolladores, como los equipos de políticas, confianza y seguridad, y cumplimiento normativo.
Cuando se le preguntó sobre cómo atraer a inversores como Salesforce Ventures, Kim explicó que la startup había organizado previamente una charla informal con Andrew Ng, fundador de DeepLearning.AI, en un evento en Corea del Sur. Tras el evento, Kim compartió la sesión en LinkedIn, lo que captó la atención de Salesforce Ventures. Tras varias reuniones y videollamadas por Zoom, los inversores ofrecieron un compromiso flexible. El proceso de financiación duró aproximadamente ocho meses, según Hwang.
La nueva financiación se utilizará para acelerar las iniciativas de I+D, en particular en el desarrollo de herramientas de evaluación automatizadas para IA empresarial, y para ampliar las operaciones globales de comercialización en Corea del Sur, Japón y Estados Unidos. La startup, que cuenta con 150 empleados en Seúl, también estableció presencia en Silicon Valley en marzo.
