Mistral apuesta por ‘construir tu propia IA’ mientras se enfrenta a OpenAI, Anthropic en la empresa

La mayoría de los proyectos de IA empresarial fracasan no porque las empresas no tengan la tecnología, sino porque los modelos que utilizan no entienden su negocio. Los modelos a menudo se entrenan en Internet en lugar de décadas de documentos internos, flujos de trabajo y conocimiento institucional.

Esta brecha es donde MistralLa startup francesa de IA ve una oportunidad. El martes, la compañía anunció Mistral Forge, una plataforma que permite a las empresas crear modelos personalizados entrenados con sus propios datos. Mistral anunció la plataforma en Nvidia GTCLa conferencia anual de tecnología de Nvidia, que este año se centra en gran medida en la IA y los modelos de agencia para empresas.

Es un movimiento brusco para Mistral, una empresa que ha basado su negocio en clientes empresariales, mientras que sus rivales OpenAI y Anthropic han avanzado en términos de adopción por parte de los consumidores. El director general Arthur Mensch afirma que la orientación empresarial de Mistral funciona: la empresa va por el camino correcto hacia exceder los mil millones de dólares en ingresos recurrentes anuales este año.

Una gran parte de duplicar la apuesta empresarial es darles a las empresas más control sobre sus datos y sistemas de inteligencia artificial, dice Mistral.

“Lo que hace Forge es permitir a las empresas y a los gobiernos personalizar los modelos de IA para sus necesidades específicas”, dijo a TechCrunch Elisa Salamanca, jefa de producto de Mistral.

Varias empresas en el espacio de la IA empresarial ya afirman ofrecer capacidades similares, pero la mayoría se centra en ajustar los modelos existentes o superponer datos propietarios a través de técnicas como la generación de recuperación aumentada (paño). Estos enfoques no reentrenan fundamentalmente los modelos; en cambio, los adaptan o consultan en tiempo de ejecución utilizando datos de la empresa.

Mistral, por otro lado, dice que está permitiendo a las empresas entrenar modelos desde cero. En teoría, esto podría resolver algunas de las limitaciones de los enfoques más comunes; por ejemplo, un mejor manejo de datos que no están en inglés o datos altamente específicos de un dominio, y un mayor control sobre el comportamiento del modelo. También podría permitir a las empresas capacitar sistemas de agentes mediante el aprendizaje reforzado y reducir la dependencia de proveedores de modelos externos, evitando riesgos como cambios de modelo o la interrupción de su producción.

Los clientes de Forge pueden construir sus modelos personalizados utilizando la extensa biblioteca de modelos de IA de peso abierto de Mistral, que incluye modelos pequeños como el recientemente presentado. Pequeño Mistral 4. Según el cofundador y jefe de tecnología de Mistral, Timothée Lacroix, Forge puede ayudar a desbloquear más valor de sus modelos existentes.

“La desventaja que hacemos cuando construimos modelos más pequeños es que simplemente no pueden ser tan buenos en todos los temas como sus contrapartes más grandes, por lo que la capacidad de personalizarlos nos permite elegir qué enfatizamos y qué descartamos”, dijo Lacroix.

Mistral asesora sobre qué modelos e infraestructura utilizar, pero ambas decisiones dependen del cliente, afirmó Lacroix. Y para los equipos que necesitan más que orientación, Forge viene con El equipo de ingenieros avanzados de Mistral que se integran directamente con los clientes para obtener los datos correctos y adaptarse a sus necesidades, un modelo tomado de empresas como IBM y Palantir.

“Como producto, Forge ya viene con todas las herramientas e infraestructura para generar canales de datos sintéticos”, dijo Salamanca. “Pero entender cómo construir el derecho opiniones y garantizar que se tiene la cantidad adecuada de datos es algo para lo que las empresas a menudo no tienen la experiencia adecuada, y eso es lo que los FDE aportan”.

Mistral ya ha puesto Forge a disposición de socios como Ericsson, la Agencia Espacial Europea, la consultora italiana Reply y DSO y HTX de Singapur. Entre los primeros en adoptar también se encuentra ASML, el fabricante de chips holandés que lideró Mistral Serie C ronda el pasado mes de septiembre, con una valoración de 11,7 mil millones de euros (aproximadamente 13,8 mil millones de dólares en ese momento).

Estas asociaciones son emblemáticas de lo que Mistral espera que sean los principales casos de uso de Forge. Según Marjorie Janiewicz, jefa de ingresos de Mistral, estos incluyen gobiernos que necesitan adaptar modelos a su idioma y cultura; actores financieros con altos requisitos de cumplimiento; fabricantes con necesidades de personalización; y empresas de tecnología que necesitan adaptar modelos a su código base.