Por Canuto  

La startup Uvi obtuvo USD $7,5 millones para conectar información dispersa de las empresas y dar contexto a agentes que usan modelos como Claude, Gemini y GPT. Su propuesta busca que las respuestas tomen en cuenta decisiones previas, con fuentes rastreables y costos que, según pruebas de la compañía, fueron menores que los de agentes creados internamente.
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  • CT Innovations y Cardumen lideraron la ronda semilla; Uvi destinará los fondos a formar un equipo en Estados Unidos, impulsar ventas y desarrollar su producto.
  • La plataforma conecta herramientas como Slack, Jira, Confluence, bases de código y notas de reuniones, y limita las respuestas a la información que cada empleado puede consultar.
  • Uvi afirma que, en pruebas con el mismo modelo, sus agentes costaron entre USD $0,10 y USD $0,16 por respuesta, frente a entre USD $0,75 y USD $1,41 para agentes desarrollados por las propias empresas.

Uvi capta USD $7,5 millones para dar contexto empresarial a los agentes de IA

Una ronda para conectar el conocimiento de las empresas

La startup Uvi salió del modo sigiloso con una ronda semilla de USD $7,5 millones para desarrollar tecnología que ayude a los agentes de inteligencia artificial a entender cómo funciona una empresa. La financiación fue liderada por CT Innovations y Cardumen, con participación de Mana VC, 91 Ventures y Gaingles VC. La compañía planea usar el capital para construir un equipo en Estados Unidos, ampliar sus ventas y continuar desarrollando su producto.

El problema que Uvi busca abordar no es la falta de modelos capaces de producir respuestas, sino la ausencia de información específica sobre cada organización. Según la empresa, un agente comienza sin conocer los acuerdos, procesos y decisiones internas que orientan el trabajo de sus usuarios. Esa carencia puede limitar su utilidad cuando una consulta requiere reconstruir qué se decidió antes y por qué.

En muchas compañías, la información relevante no vive en un solo sistema: una decisión puede surgir en una conversación de Slack, convertirse en una tarea de Jira y terminar reflejada en código. Uvi plantea que sus agentes pueden conectar esos rastros y utilizarlos como contexto, en vez de responder únicamente con conocimientos generales o con el contenido de una conversación aislada. La propuesta apunta a preservar el hilo entre una discusión y sus consecuencias prácticas.

La ronda también marca un paso comercial para una empresa que ya cuenta con usuarios corporativos y quiere ampliar su presencia. La fuente de la noticia informó que Lemonade, monday.com y Melio utilizan Uvi; se trata de una aseguradora, una compañía de software de trabajo y una firma de pagos, respectivamente. La incorporación de estos nombres ofrece una señal de uso empresarial, aunque la información disponible no detalla el alcance ni las condiciones de esas implementaciones.

Cómo funciona el contexto compartido

Uvi se conecta a herramientas como Slack, Jira y Confluence, además de bases de código, sesiones de programación y notas de reuniones. La compañía describe el producto como una capa que reúne piezas de información corporativa para que agentes basados en modelos como Claude, Gemini y GPT puedan consultarlas. La intención es que el agente no solo encuentre un dato, sino que relacione el dato con el proceso que lo generó.

Ese enfoque responde a una dificultad cotidiana de los equipos: el conocimiento puede repartirse entre aplicaciones y formatos distintos, y los motivos detrás de una decisión no siempre quedan condensados en un documento único. Si un agente puede recorrer esos registros, podría ofrecer una respuesta más vinculada con la historia de trabajo de la empresa. Uvi presenta esa capacidad como contexto empresarial, un complemento para los modelos y no un sustituto de ellos.

La empresa sostiene que cada empleado solo puede ver la información a la que ya tiene acceso y que cada respuesta incluye la fuente original. Esas dos características son importantes en entornos donde los registros internos pueden contener datos que no todos los trabajadores están autorizados a consultar. La descripción de Uvi atribuye estas salvaguardas a su producto, aunque la información difundida no ofrece detalles técnicos adicionales sobre su implementación o auditoría.

Otro elemento de la propuesta es mantener el conocimiento fuera de un modelo individual. Según Uvi, así una empresa puede cambiar de modelo sin exigir que el nuevo sistema vuelva a aprender desde cero cómo opera el negocio. En términos prácticos, la separación busca que los datos y el contexto corporativo puedan acompañar el uso de distintos modelos, en lugar de quedar ligados a uno solo.

Costos y velocidad, según las pruebas de Uvi

La compañía comparó su producto con agentes creados internamente por empresas y afirmó que ambos enfoques se probaron con el mismo modelo. En esas pruebas, según Uvi, los agentes desarrollados por las propias compañías costaron alrededor de ocho veces más y tardaron más del doble en responder. La comparación se refiere a los resultados reportados por la startup y no constituye, por sí sola, una evaluación independiente de todos los sistemas empresariales.

Uvi estimó que sus agentes costaban entre USD $0,10 y USD $0,16 por respuesta, frente a un rango de USD $0,75 a USD $1,41 para los agentes internos incluidos en la comparación. La diferencia puede ser relevante cuando una empresa planea usar agentes de forma frecuente o para tareas complejas, porque el costo acumulado depende tanto del precio de cada respuesta como del volumen de consultas. La fuente no especificó el número de pruebas ni el diseño completo de la evaluación.

Gilad Salinger, CEO y cofundador de Uvi, dijo que la conversación sobre IA se ha concentrado en el costo y los tokens, pero que la velocidad se vuelve el principal cuello de botella a medida que las empresas avanzan hacia cargas de trabajo agénticas más complejas. Su planteamiento pone el foco en el tiempo de respuesta como un factor operativo, junto con el gasto por consulta. La velocidad, sin embargo, no elimina la necesidad de que las respuestas sean pertinentes y estén respaldadas por información autorizada.

La diferencia entre una respuesta rápida y una respuesta útil depende también de que el agente encuentre contexto confiable y pueda explicar de dónde obtuvo la información. Uvi destaca precisamente la conexión con fuentes corporativas y la inclusión de referencias originales, además de sus cifras de costo y latencia. Para las empresas que evalúan estas herramientas, las pruebas comparables y la calidad de las respuestas serán claves para valorar si el ahorro reportado se mantiene en su propio uso.

Clientes y próximos pasos de la startup

Entre las compañías que ya utilizan Uvi están Lemonade, monday.com y Melio. La empresa presenta estas implementaciones como parte de su adopción en sectores distintos, desde seguros y software de trabajo hasta pagos. No se difundieron cifras sobre la cantidad de usuarios, el volumen de consultas ni los resultados comerciales obtenidos por esos clientes, por lo que su presencia confirma uso, pero no permite cuantificar su impacto.

Melio también aparece en la noticia por un acuerdo de adquisición anunciado por Xero en 2025. La operación contempla un pago de USD $2.500 millones, según la información publicada, aunque el anuncio de un acuerdo no equivale por sí solo a confirmar que la adquisición ya se completó. Ese dato sitúa a uno de los clientes de Uvi dentro de una operación corporativa relevante, aunque no se indicó que la ronda o el producto de Uvi estuvieran relacionados con la adquisición. La startup no anunció nuevos clientes como parte de la financiación.

Gwen Cheni, quien dirige el Venture IQ Fund de CT Innovations, afirmó que las empresas con las que conversa llevan un año y un presupuesto real intentando construir contexto a escala, y que la mayoría aún está lejos de conseguirlo. Su comentario presenta el problema como un desafío extendido entre organizaciones que buscan desplegar IA, aunque refleja la perspectiva de una inversionista participante en la ronda. También ayuda a explicar por qué los fondos respaldaron una solución centrada en conectar información existente.

Con el nuevo capital, Uvi buscará reforzar su equipo en Estados Unidos, aumentar las ventas y seguir desarrollando la plataforma. La apuesta depende de que las empresas consideren útil centralizar el acceso contextual sin perder los permisos existentes ni la trazabilidad de las fuentes. Por ahora, las cifras de rendimiento citadas corresponden a pruebas de la compañía; una adopción más amplia permitirá observar cómo responde el producto ante distintos datos, modelos y flujos de trabajo.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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