(ENG) Hilbert: a16z $28M Bet on an AI That Can't Do Math | Nazli Tan

Presentado por Ashurst Perkins Coie. Paul Navarro trabaja con algunos de los mejores fundadores de Latinoamérica, muchos de ellos invitados del podcast. Siempre les pregunto a mis invitados a quién debería entrevistar después, y la única vez que alguien me recomendó a un abogado, fue Paul. Feliz de tenerlos como founding sponsor.

👉 https://www.ashurstperkinscoie.com/en/people/paul-navarro/

Jumpstart es el servicio de inmigración que me hubiera gustado tener cuando me mudé a Estados Unidos. Bianca y Fabiano han ayudado a más de 1,250 fundadores a conseguir visas O-1, L-1 y EB con una tasa de aprobación del 98%, y si no la consigues, NO te cobran.

👉 https://www.gojumpstart.com/p/startupeable#contact

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a16z acaba de liderar una Serie A de $28M en Hilbert, una empresa que pone agentes de IA a trabajar en el crecimiento. Uno de sus primeros clientes es una empresa Fortune 500.

Casi todo el que construye con agentes cree que la solución es más contexto.

Nazli Tan, cofundadora y CEO, que antes lideró growth en Getir ($12B), piensa lo contrario.

Dar contexto suele significar que alguien escribe qué es un "buen cliente" y el agente corre con eso. Pero esas definiciones son casi siempre suposiciones humanas.

Su respuesta es que la definición ya está en tus datos. Hilbert entrena modelos de deep learning sobre años de historia, y esos modelos deciden quién es un buen cliente. Mismo cliente, misma respuesta, siempre. Sus agentes ni siquiera pueden hacer cuentas más allá de redondear.

También en este episodio:

* Por qué "más contexto" empeora a tus agentes de IA