La startup de $1 mil millones que enseña a la IA a hacer tu trabajo de oficina

Puntos clave

• Prentis, una startup de IA lanzada en abril de 2025, está en conversaciones para recaudar $100 millones a una valoración de $1 mil millones.
• La empresa ha firmado contratos por un valor de hasta $50 millones con clientes en los sectores de salud, manufactura y retail.
• Su pitch deck proyecta una tasa de ingresos anualizados de $75 millones para el Q3 de 2025, aunque esas cifras dependen del desempeño y no son ingresos reconocidos.
• Prentis afirma que su modelo Hive-32B supera a GPT-5.4 de OpenAI y Claude Opus 4.6 de Anthropic en dos pruebas de uso de computadora, aunque TechCrunch, que reportó primero la historia, no ha verificado independientemente esos resultados.
• Los cofundadores incluyen al cofundador de LinkedIn Reid Hoffman y al fundador de Zynga Marc Pincus, junto con el CEO Ritankar Das, de 31 años.

Una startup de IA de cuatro meses quiere sentarse en tu escritorio y hacer las partes aburridas de tu trabajo. Prentis, reportado primero por TechCrunch, está entrenando lo que llama modelos de uso de computadora, un tipo de IA que puede mirar una pantalla, hacer clic en botones y llenar formularios de la misma manera que una persona lo haría, solo que más rápido y sin quejarse.

¿Qué hace exactamente Prentis?

Construye agentes de IA, es decir, software que ejecuta tareas de múltiples pasos de forma autónoma, dirigido a flujos de trabajo de cuello blanco. Piensa en procesar un reclamo de seguros, perseguir un reembolso de impuestos aduanales, o extraer datos de tres sistemas diferentes sin que un humano tenga que buscar a través de documentos.

La startup cobra a los clientes una tarifa equivalente al 20 por ciento de los ahorros que entrega la IA. Sin ahorros, sin factura. Ese modelo ya ha producido contratos por un valor de hasta $50 millones con clientes en gestión sanitaria, manufactura y retail de ropa, según personas familiarizadas con las conversaciones.

El pitch deck proyecta una tasa de ingresos anualizados de $75 millones para el tercer trimestre de este año. La letra pequeña de la empresa advierte que esas son cifras estimadas basadas en tarifas contratadas, no dinero ya en el banco, y dependen de que la IA funcione efectivamente.

¿Quién está detrás y de dónde viene el dinero?

El CEO Ritankar Das, de 31 años, se graduó de UC Berkeley a los 18 con una doble especialización en bioingeniería y biología química, obtuvo una maestría en Oxford y abandonó un programa de doctorado en IA en Cambridge para fundar Titan, una empresa holding que construye negocios de IA utilizando ganancias de sus propias salidas en lugar de inversionistas externos.

Otras empresas de Titan incluyen Tala Health, un proveedor de cuidado virtual que recaudó una ronda seed de $100 millones en 2024, y Forta Health, una startup de cuidado del autismo que recaudó $55 millones de Insight Partners el mismo año.

Hoffman y Pincus son cofundadores, aunque ambos tratan a Prentis como un proyecto paralelo. Hoffman recientemente renunció a la junta directiva de Microsoft para enfocarse en Manas AI, una startup de descubrimiento de medicamentos. Pincus dirige la firma de inversión Reinvent Capital.

¿Deberían preocuparse los trabajadores de oficina?

Posiblemente, pero no todavía. El mercado está saturado. Anthropic, OpenAI y el Thinking Machines Lab de Mira Murati están todos construyendo agentes de uso de computadora competidores. Anthropic compró una startup de Seattle llamada Vercept a principios de este año específicamente para acelerar ese trabajo.

Prentis afirma que su modelo Hive-32B, una IA de 32 mil millones de parámetros (el número indica aproximadamente cuánta información ha aprendido el modelo), supera tanto a GPT-5.4 de OpenAI como a Claude Opus 4.6 de Anthropic en dos pruebas estándar de uso de computadora. También afirma que su modelo cuesta aproximadamente diez veces menos por tarea que esos rivales. Ninguna de estas afirmaciones ha sido verificada independientemente.

El sesgo de supervivencia es real aquí. Prentis tiene cuatro meses de antigüedad, sus cifras de ingresos son proyecciones, y los trabajadores cuyas tareas busca atender son los mismos a quienes se les prometió automatización hace una década mediante herramientas de automatización de procesos robóticos que nunca entregaron del todo.

La única conclusión honesta: si tu trabajo implica repetir los mismos clics en los mismos sistemas de software cada día, mantén atención a este espacio. Las herramientas están mejorando lo suficiente como para importar. Comienza a documentar exactamente qué haces y por qué, porque los humanos que entienden un flujo de trabajo profundamente serán los que gestionen la IA que lo hace.