{"id":155,"date":"2026-04-06T10:41:46","date_gmt":"2026-04-06T10:41:46","guid":{"rendered":"https:\/\/cybertica.cr\/?p=155"},"modified":"2026-04-06T10:41:46","modified_gmt":"2026-04-06T10:41:46","slug":"la-lentitud-de-las-pruebas-le-cuesta-a-los-equipos-de-ia-13-000-millones-de-dolares-al-ano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cybertica.cr\/?p=155","title":{"rendered":"La lentitud de las pruebas le cuesta a los equipos de IA 13 000 millones de d\u00f3lares al a\u00f1o"},"content":{"rendered":"
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Galtea<\/strong>, proveedor de una plataforma de evaluaci\u00f3n de agentes de IA, anuncia una ronda de financiaci\u00f3n inicial de 3,2 millones de d\u00f3lares para seguir desarrollando su plataforma destinada a generar escenarios de prueba de alta calidad y espec\u00edficos para los diferentes agentes de IA generativa que se despliegan en entornos corporativos.<\/p>\n

La ronda ha sido liderada por el fondo alem\u00e1n 42CAP, con la participaci\u00f3n de Mozilla Ventures, con sede en EE. UU., y de inversores anteriores en Galtea, como JME Ventures, Masia y ABAC Nest Ventures.<\/p>\n

El acceso a datos de prueba fiables y asequibles es uno de los mayores obst\u00e1culos del sector de la IA y una de las razones clave por las que el 95 % de las empresas de IA nunca llegan a la fase de producci\u00f3n**. Se estima que las pruebas de IA suponen un coste anual de 13 000 millones de d\u00f3lares para las empresas de Europa y EE. UU. Galtea pretende eliminar esta barrera proporcionando escenarios de prueba fiables, adaptados al caso de uso, eficientes en tiempo y asequibles. El equipo tambi\u00e9n anuncia el lanzamiento de su plataforma en un nuevo plan de autoservicio, que incluye acceso a una prueba gratuita de dos semanas.<\/p>\n

Jorge Palomar<\/strong>, antiguo empleado de Amazon, fund\u00f3 la empresa junto con el Dr. Baybars K\u00fclebi<\/strong>. Ambos identificaron la necesidad de esta soluci\u00f3n durante el tiempo que pasaron juntos en el Barcelona Supercomputing Center. El equipo cuenta ahora con 12 personas, habiendo duplicado su tama\u00f1o con respecto a esta misma \u00e9poca del a\u00f1o pasado.<\/p>\n

Jorge Palomar, cofundador y CEO de Galtea, afirm\u00f3: <\/strong>\u201cEl acceso a datos de prueba suficientes y asequibles est\u00e1 influyendo de manera significativa en la velocidad a la que los equipos de IA pueden implementar sus soluciones. Muchos equipos toman atajos o se basan en pruebas de referencia gen\u00e9ricas inadecuadas para eludir unos costes extremadamente elevados. Las pruebas y simulaciones exhaustivas de precisi\u00f3n, rendimiento, comportamiento y seguridad son la \u00fanica forma en que los desarrolladores pueden saber c\u00f3mo funcionar\u00e1 su plataforma en un entorno real. Galtea proporciona a los equipos de desarrolladores de IA generativa la infraestructura necesaria para superar las barreras a la adopci\u00f3n de la IA e implementar sistemas de forma fiable, escalable y eficiente<\/em>\u201d<\/p>\n

Galtea proporciona a los equipos de IA de las empresas escenarios de prueba continuos y din\u00e1micos, as\u00ed como m\u00e9tricas personalizadas para evaluar a sus agentes, de modo que los equipos puedan utilizarlos para determinar el mejor curso de acci\u00f3n.<\/p>\n

La soluci\u00f3n ya est\u00e1 en funcionamiento con clientes como Telef\u00f3nica y ABANCA, as\u00ed como con otras scaleups, corporaciones e instituciones p\u00fablicas.<\/p>\n

Galtea tambi\u00e9n ha lanzado un nuevo producto de autoservicio que ofrece a los desarrolladores acceso gratuito a la plataforma, con todas las funciones incluidas. La nueva oferta de autoservicio se suma a los planes para empresas.<\/p>\n

Los resultados obtenidos hasta ahora por los clientes de Galtea incluyen una reducci\u00f3n media del coste del 71 % en el proceso de validaci\u00f3n de la IA, lo que genera un retorno de la inversi\u00f3n estimado de 10 veces.<\/p>\n

En un ejemplo concreto, durante el trabajo con una instituci\u00f3n de primer nivel, un agente de atenci\u00f3n al cliente no super\u00f3 2.164 evaluaciones en 7 vulnerabilidades cr\u00edticas, una cifra 12 veces superior a la detectada durante las pruebas internas. Se generaron autom\u00e1ticamente m\u00e1s de 6.000 escenarios de prueba para el agente a trav\u00e9s de Galtea, lo que supuso un ahorro estimado de 600 horas de trabajo manual.<\/p>\n

Julian von Fischer, del inversor principal 42CAP, declar\u00f3: <\/strong>\u00abA medida que las empresas se apresuran a implementar la IA generativa, la brecha entre lo que los modelos son capaces de hacer y lo que las empresas pueden confiarles que hagan se est\u00e1 ampliando r\u00e1pidamente. Jorge y Baybars han creado la capa de control de calidad que faltaba, basada en la investigaci\u00f3n de primer nivel del Centro de Supercomputaci\u00f3n de Barcelona, y ya est\u00e1n demostrando su eficacia con clientes en entornos de alto riesgo. Estamos encantados de apoyarles en su labor de definir c\u00f3mo las empresas pueden gestionar y ampliar la IA con confianza.\u00bb<\/em><\/p>\n

En un contexto de creciente adopci\u00f3n de agentes de IA, garantizar su precisi\u00f3n, rendimiento, comportamiento y seguridad se convierte en un reto clave para las organizaciones. Galtea aborda este desaf\u00edo haciendo que las pruebas de IA sean m\u00e1s accesibles y eficientes, acelerando una adopci\u00f3n fiable y escalable de estas tecnolog\u00edas.<\/p>\n

Mohamed Nanabhay, socio director de Mozilla Ventures, <\/strong>a\u00f1adi\u00f3 \u00abA medida que los sistemas de IA se vuelven m\u00e1s aut\u00f3nomos, la verdadera dificultad radica en demostrar que funcionan de forma fiable en el mundo real. Galtea est\u00e1 creando la capa de evaluaci\u00f3n que proporciona a los desarrolladores la confianza necesaria para implementar agentes de IA y ampliarlos.\u201d<\/em><\/p>\n

Galtea recaud\u00f3 inicialmente 870 000 d\u00f3lares en una ronda de financiaci\u00f3n previa a la semilla en 2024, lo que eleva el total recaudado hasta la fecha a 4,1 millones de d\u00f3lares. El equipo de Galtea est\u00e1 utilizando los fondos reci\u00e9n recaudados para ampliar las capacidades comerciales y de ingenier\u00eda del equipo con el objetivo final de permitir que todos los desarrolladores de IA del mundo tengan acceso a pruebas de IA r\u00e1pidas y rigurosas.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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