La empresa de inteligencia artificial Cohere duplica sus ingresos anualizados hasta los 100 millones de dólares gracias a su enfoque empresarial.

La startup de inteligencia artificial Cohere ha duplicado sus ingresos anualizados desde principios de año, impulsada por la creciente demanda de herramientas de inteligencia artificial seguras y personalizadas entre los clientes empresariales en sectores regulados, dijo la compañía a Reuters.
La compañía ha superado los 100 millones de dólares en ingresos anualizados a mayo de 2025, según una persona familiarizada con el asunto. Este crecimiento siguió a un cambio estratégico en el tercer trimestre de 2024 con un enfoque en implementaciones privadas adaptadas a clientes en sectores como finanzas, atención médica y gobierno. El director ejecutivo Aidan Gómez describió la nueva dirección en un memorando de fin de año , enfatizando un movimiento hacia la construcción de modelos personalizados para usuarios empresariales en lugar de modelos básicos más grandes.
La mayor parte de sus ingresos provienen de contratos a largo plazo, dijo la compañía. Aproximadamente el 85% del negocio de Cohere proviene actualmente de este tipo de implementaciones privadas, afirmó la empresa, con márgenes que alcanzan el 80%. Como parte de la estrategia, Cohere lanzó en enero una aplicación similar a ChatGPT llamada North, diseñada para ayudar a los trabajadores del conocimiento con tareas como resumir documentos. El producto se está probando actualmente con un grupo limitado de clientes, entre ellos Royal Bank of Canada y LG.
Fundada en 2019, Cohere ha recaudado más de 900 millones de dólares de inversores como Nvidia, Cisco e Inovia Capital. Entre sus clientes también se encuentran Fujitsu, Oracle y Notion. La compañía fue valorada por última vez en 5.500 millones de dólares. La transición de Cohere hacia modelos más pequeños y especializados refleja una tendencia más amplia en el sector de la IA, ya que las empresas priorizan las herramientas específicas de cada dominio sobre los sistemas grandes y generalizados. Esta decisión surge a medida que los laboratorios de IA informan de rendimientos decrecientes al ampliar el tamaño de los modelos, una estrategia que en su día impulsó grandes avances.
Reporte de Echo Wang en Nueva York; Edición de Daniel Wallis
Fuente: reuters

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