Con un enfoque disruptivo en herramientas prácticas de IA, la startup canadiense prefirió apuntar a la productividad empresarial y consolidarse como líder en el sector. "Ningún cliente me preguntó sobre alcanzar la AGI", afirmó su CEO.
Fundada en 2019 por exinvestigadores de Google AI, Cohere ha apostado por un camino distinto en el vertiginoso mercado de la inteligencia artificial generativa. En lugar de competir en la carrera por alcanzar una inteligencia artificial general (AGI), la startup canadiense ha optado por desarrollar soluciones prácticas dirigidas exclusivamente a las necesidades empresariales. Este enfoque le ha permitido alcanzar una valoración de $5.500 millones de dólares y posicionarse como un actor clave en el sector corporativo.
En el centro de esta estrategia se encuentra North, una innovadora plataforma de inteligencia artificial diseñada para automatizar tareas complejas y mejorar los flujos de trabajo empresariales. North combina modelos de lenguaje avanzado (LLMs), capacidades de búsqueda y herramientas de automatización en un entorno seguro que prioriza la privacidad y la eficiencia.
Según Nick Frosst, cofundador de Cohere, la misión de la empresa es liberar a los empleados de tareas tediosas y permitirles concentrarse en actividades de alto valor. “North no es solo una herramienta; es un socio de trabajo que automatiza lo mundano para fomentar la creatividad”, afirmó.
Frosst destacó también el valor diferencial de North en sectores críticos: “Estoy en reuniones todo el tiempo con empresas de salud, banca y tecnología de la información. Las preguntas que recibo tienen que ver con la automatización segura de tareas como recursos humanos, nóminas, investigación y detección de fraudes para impulsar la productividad. Nadie me ha preguntado sobre alcanzar AGI, y mucho menos ASI”, explicó a CNBC.
Uno de los puntos fuertes de North es su capacidad para adaptarse a sectores con altos requerimientos de privacidad, como la banca y la salud. La plataforma puede implementarse en entornos privados y aislados, cumpliendo con estrictas normativas de seguridad. Un ejemplo de ello es la colaboración con el banco canadiense RBC, donde North ha demostrado su potencial para ofrecer soluciones específicas y cumplir con estándares regulatorios.
Además, los benchmarks internos de Cohere señalan que North puede reducir en más de cinco veces el tiempo promedio necesario para completar tareas empresariales complejas, sin comprometer la calidad de las respuestas. Comparada con herramientas como Microsoft Copilot o Google Vertex AI Agent Builder, North ha mostrado mayores tasas de precisión en diversas funciones corporativas.
A pesar de la feroz competencia de gigantes como OpenAI, Anthropic y Google, Cohere se ha mantenido fiel a su visión de ofrecer soluciones prácticas y escalables. Mientras otros desarrolladores de IA buscan abarcar tanto el mercado de consumo como el empresarial, Cohere ha centrado sus esfuerzos en satisfacer las necesidades específicas de las empresas.
Para Frosst, la clave está en entender el valor de la automatización en el entorno laboral: “En mi vida personal, hay poco que quiera automatizar. Pero en el trabajo, donde las tareas repetitivas y administrativas abundan, la IA puede marcar una gran diferencia”.
Cohere se distingue no solo por la calidad de sus productos, sino también por su enfoque en la eficiencia de capital. Aunque su valoración actual de US$5.500 millones es impresionante, sigue siendo modesta frente a competidores como OpenAI, con US$157.000 millones, o Anthropic, con US$60.000 millones. Este enfoque en capital eficiente, combinado con un modelo tecnológico verticalmente integrado, le permite ofrecer soluciones personalizables y escalables que reducen las barreras de adopción para sus clientes.
Con el respaldo de inversionistas como Nvidia, AMD, Salesforce y Oracle, Cohere está bien posicionada para liderar el mercado de la inteligencia artificial empresarial. Su visión centrada en ofrecer herramientas prácticas, diseñadas específicamente para maximizar la productividad de las empresas, marca una diferencia notable frente a la tendencia de perseguir metas abstractas como la AGI o la inteligencia artificial superinteligente (ASI).
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