Simular lanza su agente de IA 1.0 para Mac y anuncia desarrollo para Windows

La startup Simular ha anunciado una ronda de financiación Serie A de 21,5 millones de dólares. Los fondos, liderados por Felicis, impulsarán el desarrollo de su agente de IA que controla directamente sistemas Mac OS y Windows para automatizar tareas.
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Simular recauda 21,5 millones para su agente de IA que controla el ordenador

La startup Simular ha anunciado una ronda de financiación Serie A de 21,5 millones de dólares. La inversión, liderada por Felicis, permitirá el desarrollo de agentes de IA que operan directamente en sistemas Mac OS y Windows, controlando la interfaz para automatizar tareas.

Un agente que opera el sistema directamente

La startup Simular se diferencia de otros agentes de IA porque no controla solo el navegador, sino el ordenador al completo. Su tecnología puede «mover el ratón en la pantalla y hacer clic», según explicó su consejero delegado, Ang Li. Esto le permite repetir actividades humanas en el entorno digital, como copiar y pegar datos en una hoja de cálculo.

Financiación y lanzamiento de la versión 1.0

La ronda de 21,5 millones fue liderada por Felicis y contó con NVentures (el brazo de capital riesgo de Nvidia) y el inversor inicial South Park Commons. Con esta financiación, la compañía ha lanzado su versión 1.0 para Mac OS y colabora con Microsoft en un agente para Windows dentro del programa Windows 365 for Agents.

Antecedentes: Fundadores con experiencia en IA de Google

Los fundadores de Simular, Ang Li y Jiachen Yang, tienen experiencia previa en Google DeepMind. Su trabajo no fue estrictamente académico, sino que estaba destinado a mejorar productos como Waymo. Este bagaje en desarrollo de productos de IA es fundamental para abordar los retos técnicos de los agentes autónomos.

Cierre: Un enfoque para reducir las alucinaciones de la IA

Simular aborda el problema de las alucinaciones de los LLM con un enfoque híbrido. Su agente, denominado «neuro symbolic computer use agent», permite explorar libremente una tarea. Una vez se encuentra una solución, el usuario la bloquea y se convierte en un código determinista y repetible. Este código queda en manos del usuario final, que puede auditarlo. Los primeros casos de uso incluyen la automatización de búsquedas de números de bastidor para concesionarios y la extracción de datos de contratos en PDFs.

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