Harmonic lanza chatbot de IA especializado en matemáticas sin errores
La startup del CEO de Robinhood presenta «Aristotle», un modelo que garantiza respuestas verificadas en razonamiento cuantitativo. La app beta ya está disponible para iOS y Android. La compañía, valorada en 875 millones de dólares, aspira a crear una «superinteligencia matemática».
«Un modelo que certifica sus respuestas»
Harmonic, cofundada por Vlad Tenev (CEO de Robinhood) y Tudor Achim, anunció este lunes 28 de julio el lanzamiento de su chatbot Aristotle, que promete «cero alucinaciones» en matemáticas, física y estadística. Según Achim, es «el primer producto que verifica formalmente sus resultados» usando el lenguaje de programación Lean.
Objetivo: dominar el razonamiento cuantitativo
La startup busca desarrollar una Superinteligencia Matemática (MSI) aplicable a campos científicos. Aristotle ya obtuvo medalla de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO) 2025, aunque competidores como Google y OpenAI lograron resultados similares con pruebas informales.
Inversión y expansión
Harmonic recaudó 100 millones de dólares en una ronda Serie B liderada por Kleiner Perkins. Achim defiende que su valoración refleja el potencial de MSI. Próximamente lanzarán una API para empresas y una versión web.
La precisión como desafío
El sector persigue modelos de IA capaces de resolver problemas matemáticos, un campo «verificable y demandante» para evaluar habilidades de razonamiento. Harmonic utiliza un algoritmo no basado en IA para confirmar cada respuesta, método usado en aviación y dispositivos médicos.
En un mercado de IA con fallos recurrentes
Estudios recientes muestran que incluso los modelos más avanzados cometen errores frecuentes. OpenAI admitió que sus últimas versiones «alucinan» más que las anteriores, lo que contrasta con la promesa de precisión absoluta de Harmonic.
Un paso hacia la confiabilidad en IA
El éxito de Aristotle podría establecer un nuevo estándar en aplicaciones técnicas y científicas. Sin embargo, su impacto real dependerá de su escalabilidad y adopción en entornos profesionales.
