Dili consiguió USD $21,7 millones en financiamiento para aplicar inteligencia artificial a los controles regulatorios de proyectos de infraestructura en Estados Unidos, incluidos centros de datos y obras de energía limpia.
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• Dili levantó USD $15 millones en una Serie A liderada por Khosla Ventures, después de una ronda semilla de USD $6,7 millones.
• La compañía combina modelos de IA para estructurar documentos con un sistema determinista que aplica las reglas de conformidad.
• Su software ya se utiliza en alrededor de 700 proyectos, con una combinación de clientes internos y servicios gestionados.

Dili recauda USD $21,7 millones para automatizar la conformidad de proyectos de infraestructura con IA

Una ronda enfocada en la infraestructura

La expansión de la inteligencia artificial exige construir nuevos centros de datos, redes eléctricas y otras instalaciones de gran escala. Ese crecimiento también está creando una demanda urgente de herramientas capaces de controlar los requisitos regulatorios asociados con cada proyecto.

En ese contexto, Dili anunció una ronda Serie A de USD $15 millones. La startup estadounidense busca llevar su plataforma de conformidad basada en inteligencia artificial a la nueva generación de proyectos de infraestructura en Estados Unidos.

La operación fue liderada por Khosla Ventures. Allianz, Rebel Fund, Darren Bechtel, de Brick and Mortar Ventures, y Garry Tan, de Y Combinator, también participaron en el financiamiento.

La empresa había levantado previamente USD $6,7 millones en una ronda semilla. Con la nueva inversión, el capital total recaudado por Dili alcanza USD $21,7 millones.

Dili formó parte del lote de verano de 2023 de Y Combinator. TechCrunch informó que la compañía pretende atender una combinación de proyectos de fabricación, centros de datos y obras vinculadas con la energía.

El problema de las reglas superpuestas

La propuesta de Dili se concentra en un área específica de la conformidad corporativa. Su plataforma está diseñada para proyectos de construcción que deben cumplir múltiples normas laborales, ambientales y de seguridad al mismo tiempo.

El cofundador y director ejecutivo de Dili, Anand Chaturvedi, mencionó como ejemplo las reglas de Davis-Bacon. Estas normas permiten que el Departamento de Trabajo de Estados Unidos establezca salarios prevalecientes para determinados proyectos.

Los proyectos de energía limpia financiados bajo la Ley de Reducción de la Inflación, conocida como IRA, enfrentan además reglas de salarios prevalecientes y aprendizaje. Estas disposiciones suelen identificarse como reglas PWA.

Dependiendo del tipo de obra, también pueden aplicar requisitos de la Administración de Seguridad y Salud Ocupacional, conocida como OSHA, o de la Agencia de Protección Ambiental, conocida como EPA. El resultado es un conjunto de obligaciones que se superponen y que deben verificarse durante el avance del proyecto.

Chaturvedi explicó que incluso los errores pequeños pueden tener consecuencias financieras importantes. Según su declaración, la falta de conformidad puede generar multas de millones de dólares para los proyectos afectados.

Una arquitectura que separa extracción y decisión

La confiabilidad representa uno de los principales desafíos para cualquier plataforma que utilice modelos de lenguaje. Una respuesta imprecisa puede alterar un informe, clasificar mal un documento o pasar por alto un requisito importante.

Dili intenta reducir ese riesgo mediante una arquitectura dividida en varias capas. Los modelos contemporáneos de inteligencia artificial se utilizan principalmente para interpretar documentos no estructurados y convertir su contenido en datos organizados.

Después de esa etapa, un sistema determinista clasifica la información de acuerdo con reglas de conformidad complejas, pero estáticas. Esta separación limita el papel del modelo de lenguaje en la decisión final sobre el cumplimiento de una obligación.

La plataforma puede revisar documentos internos de una empresa, archivos de proveedores, datos de sistemas de planificación de recursos empresariales y registros de nómina. Luego extrae la información necesaria para preparar informes o comprobar requisitos regulatorios.

El objetivo es sustituir revisiones manuales que podían ocupar un día completo por procesos que terminan en cuestión de minutos. La automatización no elimina la necesidad de supervisión, pero puede ampliar el volumen de información revisada de manera continua.

Un modelo entre software y servicios

Dili ya utiliza su sistema en alrededor de 700 proyectos, de acuerdo con Chaturvedi. La cartera incluye instalaciones de fabricación y centros de datos, dos tipos de activos que forman parte del actual impulso de infraestructura estadounidense.

La compañía trabaja con dos modalidades comerciales. En aproximadamente la mitad de los proyectos, sus clientes utilizan Dili como una herramienta interna de software.

En la otra mitad, los clientes subcontratan todo el proceso de conformidad a la startup mediante un modelo de contratista. La plataforma puede apoyar ambos enfoques, según el nivel de control operativo que quiera conservar cada organización.

Chaturvedi anticipa que el mercado podría inclinarse progresivamente hacia el uso interno de software. Su argumento es que las empresas incorporarán estas herramientas a medida que la inteligencia artificial asuma más tareas que antes realizaban proveedores de servicios profesionales.

El ejecutivo también reconoció que la evolución del mercado dependerá de las necesidades de los clientes. La adopción podría cambiar conforme las empresas entiendan mejor qué procesos conviene automatizar y cuáles requieren intervención humana.

La oportunidad y los límites de la automatización

El auge de la infraestructura relacionada con la IA está multiplicando la cantidad de proyectos que deben coordinar contratistas, proveedores, trabajadores y organismos públicos. Cada conexión entre esos participantes puede producir nuevos documentos y nuevos puntos de control.

En ese entorno, revisar muestras de información puede resultar insuficiente. Una herramienta que procese todos los datos disponibles promete una visión más amplia sobre salarios, aprendizaje, seguridad, proveedores y obligaciones específicas de cada proyecto.

La propuesta también muestra una diferencia importante frente a los sistemas de IA que generan respuestas abiertas. Dili no presenta su tecnología como un sustituto general del criterio regulatorio, sino como una combinación de extracción automatizada y reglas previamente definidas.

Sin embargo, la calidad del resultado depende de la información que recibe el sistema y de la correcta traducción de las normas a reglas operativas. Los cambios regulatorios, los documentos incompletos y las interpretaciones ambiguas siguen representando desafíos para cualquier solución automatizada.

La inversión de USD $15 millones le proporciona a Dili recursos para ampliar su plataforma mientras crece la construcción de centros de datos y energía. Su desempeño futuro dependerá de demostrar que puede mantener precisión y utilidad cuando aumenten la escala y la complejidad de los proyectos.

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