Por Canuto  

XDOF, startup dedicada a recopilar datos reales para entrenar robots, negocia una Serie B que podría valorar la empresa en USD $1.200 millones, impulsada por ingresos anualizados cercanos a USD $50 millones y el interés de fondos de capital de riesgo.
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  • XDOF conversa sobre una Serie B a una valoración aproximada de USD $1.200 millones, aunque los términos aún no son definitivos.
  • La empresa reporta ingresos anualizados cercanos a USD $50 millones y trabaja con 20 clientes, incluidos laboratorios de IA de frontera.
  • Su plataforma combina teleoperación remota y sensores corporales para crear datos destinados al entrenamiento de robots de propósito general.

XDOF, una startup enfocada en recopilar datos del mundo real para entrenar robots de propósito general, mantiene conversaciones avanzadas para levantar una Serie B con una valoración aproximada de USD $1.200 millones. La negociación ocurre menos de tres meses después de que la empresa saliera del modo stealth, una velocidad que refleja el interés de los fondos por las compañías capaces de resolver el déficit de datos robóticos.

Una ronda impulsada por el crecimiento

TechCrunch reportó que XDOF no tenía previsto regresar tan pronto al mercado de capitales después de cerrar una Serie A de USD $70 millones en junio. Sin embargo, el crecimiento acelerado de la compañía, cuyos ingresos anualizados se acercan a USD $50 millones, habría llevado a varios fondos de capital de riesgo a acercarse con propuestas para una nueva ronda.

La Serie A contó con la participación de Thrive Capital, Andreessen Horowitz, Lux Capital, Spark Capital y WndrCo, según reportes sobre la operación. Estos fondos respaldaron a la startup mientras todavía desarrollaba su propuesta comercial. En la nueva negociación, el monto total que XDOF busca recaudar no se ha divulgado y tampoco está claro si la valoración de USD $1.200 millones incluye el capital fresco de la operación.

La cifra debe interpretarse con cautela porque las conversaciones todavía no se han convertido en un acuerdo definitivo. Los términos podrían cambiar, y ni XDOF ni los posibles inversores han confirmado públicamente la ronda o su valoración final.

El interés inversor se explica por una combinación poco habitual de tracción comercial y escasez estructural de infraestructura. XDOF ya había señalado que trabajaba con 20 clientes, entre ellos varios laboratorios de IA de frontera, y ese grupo podría estar utilizando sus sistemas para obtener datos que resulta costoso producir internamente.

El cuello de botella de la robótica

Los modelos de lenguaje pudieron avanzar aprovechando enormes volúmenes de texto disponibles en internet, pero los robots físicos enfrentan un problema diferente. Para aprender a doblar ropa, manipular objetos o desplazarse en entornos cambiantes necesitan experiencias capturadas en el mundo real, un tipo de información que no existe en una biblioteca digital equivalente a la web.

La falta de esos registros convierte la recolección de datos en uno de los principales cuellos de botella para construir máquinas de propósito general. Un robot puede contar con sensores avanzados y un modelo sofisticado, pero su rendimiento seguirá limitado si no dispone de suficientes ejemplos sobre cómo ejecutar tareas, corregir errores y reaccionar ante variaciones del entorno.

En ese escenario, XDOF busca operar como una cadena de suministro de datos externalizada para laboratorios de IA y empresas de robótica. Su objetivo consiste en construir los canales de captura, las herramientas de recolección y los sistemas de anotación que muchos equipos no pueden desarrollar con rapidez por sus propios medios.

La compañía fue cofundada en octubre de 2024 por Philipp Wu, Fred Shentu y Nemo Jin. Wu es el director ejecutivo, mientras que Jin ocupa el cargo de director de operaciones, según los reportes disponibles. Los fundadores tienen vínculos con la investigación de robótica en la Universidad de California en Berkeley.

Teleoperación y sensores para entrenar máquinas

Wu y Shentu comenzaron a trabajar en GELLO, un sistema de teleoperación de bajo costo que permite a una persona controlar a distancia un brazo robótico. La interacción humana produce registros de movimientos y decisiones que después pueden emplearse como material de entrenamiento, y la investigación derivada de ese proyecto dio lugar a trabajos académicos sobre teleoperación robótica.

La estrategia de XDOF combina operadores remotos con recolectores humanos que llevan sensores corporales para registrar actividades cotidianas. Entre las tareas mencionadas figuran doblar ropa y aplanar cajas, acciones sencillas para una persona, pero valiosas para enseñar a una máquina cómo coordinar movimientos, reconocer objetos y completar instrucciones en situaciones no idénticas.

La startup planea contratar y capacitar equipos de recolectores en distintas partes del mundo. La red incluiría teleoperadores que controlan robots a distancia y operadores egocéntricos, una categoría de trabajadores que utiliza sensores corporales para capturar datos de movimiento desde la perspectiva de quien realiza la tarea.

Este modelo sitúa a XDOF en una posición comparable, dentro de la robótica física, a la que ocupa Scale AI en el etiquetado de datos para sistemas de inteligencia artificial. La comparación no significa que las empresas tengan el mismo negocio, pero ayuda a explicar por qué los inversores ven una oportunidad en organizar una actividad fragmentada que puede convertirse en infraestructura crítica para nuevos modelos.

Una competencia que empieza a ampliarse

XDOF trabaja con el laboratorio de Investigación en IA de UC Berkeley para publicar una colección de datos de entrenamiento robótico que la empresa considera la mayor reunión de datos de alta calidad de este tipo. El proyecto, denominado ABC, incluye 130.000 trayectorias de manipulación robótica, 300 horas de simulación y 100 horas de evaluaciones, de acuerdo con reportes y materiales asociados al conjunto de datos.

La publicación de datos también puede funcionar como una señal técnica y comercial en un mercado que todavía busca estándares sobre calidad, diversidad y utilidad. Para los laboratorios, no basta con acumular registros: necesitan saber si esos datos representan tareas variadas, si permiten reproducir resultados y si ayudan a que los robots generalicen más allá de los escenarios donde fueron entrenados.

La competencia, entretanto, no se limita a una sola startup. Mecka AI también intenta recopilar datos del mundo real para entrenar robots, mientras plataformas humanas que crecieron alrededor de los modelos de lenguaje exploran oportunidades más allá de los datos utilizados por los sistemas de IA generativa.

El desafío para XDOF será demostrar que el crecimiento de sus ingresos puede sostenerse mientras amplía una operación que requiere hardware, supervisión humana y coordinación internacional. Si las conversaciones sobre la Serie B avanzan, la nueva financiación podría acelerar esa expansión, aunque el resultado dependerá de los términos finales y de la capacidad de convertir la escasez de datos robóticos en un negocio repetible.

La posible valoración de USD $1.200 millones muestra cuánto valor asignan algunos inversores a la infraestructura que puede destrabar la próxima etapa de la robótica. También eleva la presión sobre XDOF: cuanto mayor sea la expectativa financiera, más deberá probar que sus datos producen mejoras concretas para los robots y no solo entusiasmo en el mercado de capital de riesgo.

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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