Se crea una inteligencia artificial para proyectos de infraestructura en EE. UU.

En un momento en que el alcance de la adopción de tecnologías de inteligencia artificielle se está expandiendo, la construcción de centros de datos y de infraestructura energética también está cobrando un ritmo acelerado. Sin embargo, según ixbt.com, los nuevos proyectos de construcción e infraestructura también necesitan la ayuda de la inteligencia artificial. Dili, una empresa de inteligencia artificial especializada en garantizar el cumplimiento legal de los proyectos de infraestructura en EE. UU., anunció que ha recaudado 15 millones de dólares en una ronda de financiación de Series A. Así lo informa Techcrunch.com informa que.

Esta etapa de financiación se produce tras una ronda de seed (semilla) de 6,7 millones de dólares realizada anteriormente, lo que elevó el capital total recaudado por la empresa a 21,7 millones de dólares. La ronda de Series A fue liderada por Khosla Ventures, y en ella también participaron inversores como Allianz, Rebel Fund, Darren Bechtel de Brick and Mortar Ventures y el director de Y Combinator, Garri Tan. Dili había participado previamente en el programa de verano de 2023 de Y Combinator.

Reglas complejas y solución de inteligencia artificial

Hoy en día, existen muchas startups que ofrecen servicios de inteligencia artificial para la verificación de cumplimiento empresarial. Sin embargo, Dili se centra especialmente en el complejo sistema de reglas de los proyectos de construcción que reciben financiación federal. Como señala Anand Chaturvedi, fundador y CEO de la empresa, entre ellas se encuentran las normas Davis-Bacon que establecen las tasas salariales de los trabajadores, así como las normas PWA aplicables a los proyectos de energía limpia y los requisitos de la EPA.

Al cumplir con tales obligaciones interconectadas, incluso pequeños errores pueden provocar multas de millones de dólares. Según Chaturvedi, en lugar de realizar únicamente comprobaciones selectivas, es fundamental verificar todos los datos al mismo tiempo tan pronto como se reciben. Debido a los altos riesgos, la fiabilidad es lo primero, y la arquitectura de Dili evita que los errores de los modelos LLM afecten al producto final.

Resultados en la práctica

Los modelos de inteligencia artificial modernos se utilizan únicamente en la capa de datos que convierte documentos no estructurados en datos estructurados. A continuación, un sistema determinista clasifica los datos de acuerdo con reglas de cumplimiento complejas pero inmutables. Como resultado, una tarea que antes tomaba un día completo ahora se puede completar en pocos minutos, garantizando una cobertura que incluye documentos internos de la empresa y datos de los contratistas.

Actualmente, el software de Dili se utiliza en la práctica en aproximadamente 700 proyectos, desde plantas de fabricación hasta centros de datos. Según Chaturvedi, alrededor de la mitad de los proyectos utilizan este software como una herramienta independiente, mientras que la otra mitad ha subcontratado completamente el proceso de cumplimiento a la propia empresa. Aunque Dili puede operar bajo ambos modelos, se espera que la industria transicione más hacia el modelo de software en el futuro.