La búsqueda web ya se ha visto interrumpida por la IA: basta con ver cómo Google presenta a los usuarios resúmenes de IA (resúmenes de resultados de búsqueda) en la parte superior de sus páginas de resultados, como Bing en el inicio de los modelos GPT integrados de OpenAIy como Perplejidad continúa desarrollando su propia plataforma de búsqueda web y navegadores basados en inteligencia artificial.
Nimble anunció el lanzamiento de su plataforma Agentic Searchun sistema diseñado para transformar la web pública en datos confiables a nivel de decisión para sistemas de inteligencia artificial y flujos de trabajo comerciales.
El lanzamiento cuenta con el respaldo de 47 millones de dólares en financiación Serie B liderada por Norwest, con la participación de Databricks Ventures y otros, lo que eleva la financiación total de la empresa a 75 millones de dólares.
La iniciativa aborda un cuello de botella fundamental en la actual era de la IA: aunque los grandes modelos de lenguaje (LLM) se están volviendo más sofisticados, a menudo razonan sobre información externa incompleta o no verificable. La plataforma de Nimble tiene como objetivo eliminar esta “brecha de suposiciones” proporcionando una capa de datos gobernada que busca, navega y valida datos en vivo desde Internet en tiempo real.
En una entrevista exclusiva con VentureBeat, el cofundador y director ejecutivo de Nimble, Uri Knorovich, reflexionó sobre el escepticismo inicial que rodeaba su visión de una Internet centrada en las máquinas.
“Siempre que iniciamos esta empresa, y la primera vez que me acerqué a los inversores, les dije que la web fue construida para humanos, pero que las máquinas serán los primeros ciudadanos de la web”, recordó Knorovich. Señaló que, si bien las reacciones iniciales lo etiquetaron como “muy visionario”, la realidad actual de la adopción de la IA validó su tesis.
Tecnología: Arquitectura multiagente coordinada
El núcleo de la solución de Nimble es una arquitectura distribuida patentada que organiza agentes especializados para realizar tareas tradicionalmente realizadas por investigadores humanos o raspadores web frágiles. Según la documentación de infraestructura de la empresa, el proceso se divide en cinco capas distintas:
Agentes de navegación y navegador sin cabeza: Estas capas gestionan la interacción inicial con un dominio objetivo, navegando por estructuras complejas del sitio como lo haría un humano.
Agentes de análisis: Estos agentes interpretan el contenido de la página, identificando elementos de datos relevantes en varios formatos.
Agentes encargados del tratamiento de datos: Esta capa agrega, filtra y limpia datos ruidosos de Internet para producir respuestas estructuradas específicas.
Agentes de validación: El último paso consiste en comprobar los resultados para garantizar su exactitud e integridad antes de la entrega.
A diferencia de los motores de búsqueda estándar diseñados para clics en enlaces de consumidores, esta arquitectura utiliza capacidades multimodales y de razonamiento de modelos de frontera, incluidos los de OpenAI, Anthropic y Meta, para controlar navegadores reales. Esto permite a Nimble navegar por diseños dinámicos y verificar resultados, generando resultados de datos auditables en lugar de simples resúmenes de texto.
Un nuevo paradigma: ‘La web fue construida para los humanos, pero las máquinas son los primeros ciudadanos’
Knorovich señala que la escala de interacción de la IA con la web es fundamentalmente diferente del comportamiento humano. “Nosotros, como seres humanos, analizamos quizás tres o cinco opciones antes de tomar decisiones… pero cada día, Nimble tiene más de 3,2 millones de interacciones en la web”, explicó. Este gran volumen de miles de millones de búsquedas mensuales representa un cambio programático que requiere un nuevo tipo de infraestructura.
El cuello de botella para las empresas hoy, según Knorovich, no es la inteligencia de los modelos, sino la calidad de los datos a los que pueden acceder. “Los agentes son los titulares, y la búsqueda web precisa y confiable es el cuello de botella”, dijo.
Investigación ágil versus investigación del consumidor: precisión sobre velocidad
Knorovich diferencia explícitamente a Nimble de herramientas de uso general como Google o los asistentes de búsqueda de IA para consumidores.
Si bien Google ha creado una experiencia de búsqueda para consumidores optimizada para la velocidad y la búsqueda de un restaurante local, las empresas requieren resultados de alta escala y alta precisión para tomar decisiones multimillonarias.
“Las herramientas de búsqueda web de uso general son excelentes para obtener respuestas generales, como quién es la esposa desaparecida de Leo”, comentó Knorovich durante la entrevista. “Pero las empresas necesitan datos profundos y granulares y necesitan la capacidad de controlar los filtros de búsqueda, controlar la regulación y controlar qué es una fuente confiable”. A diferencia de los modos de IA del consumidor que pueden resumir una publicación de Reddit o noticias de alto perfil, Nimble proporciona información “a nivel de calle” que se puede almacenar directamente en un sistema de registro empresarial.
Producto: Reducir la brecha entre la falta de código y los desarrolladores
La plataforma Agentic Search se entrega a través de dos interfaces principales diseñadas para la escalabilidad empresarial:
Agentes de búsqueda web: Un generador de flujo de trabajo de IA sin código que permite a los equipos empresariales describir los datos que necesitan y recibir flujos de datos estructurados sin escribir una línea de código.
W.SDK de herramientas eb: Un conjunto de API para que los creadores busquen, extraigan y rastreen la web directamente desde su código. Esto incluye herramientas especializadas como la API /crawl para mapear dominios completos y la API /map para crear árboles de dominios.
La plataforma está diseñada para ofrecer datos con una precisión superior al 99 % (es decir, menos del 1 % de datos inexactos o descabellados para el contenido total de cada resultado de búsqueda devuelto) y una latencia de 1 a 2 milisegundos por solicitud.
Se integra de forma nativa con entornos de datos líderes, lo que permite a los usuarios transmitir datos limpios directamente a Databricks, Snowflake, S3 o Microsoft Fabric.
Durante la entrevista, Knorovich enfatizó que Nimble fue diseñado para ser independiente del modelo, trabajando a la perfección con modelos de última generación de OpenAI, Anthropic y Gemini de Google. Esta flexibilidad permite a las empresas utilizar Nimble junto con su pila de tecnología existente, ya sea que estén ejecutando modelos en la nube o en las instalaciones para entornos de alta seguridad como atención médica o banca.
Estudios de caso: Precisión en acción
Knorovich proporcionó varios ejemplos del mundo real de cómo estos datos “a nivel de calle” impactan los flujos de trabajo profesionales. Por ejemplo, un agente de bienes raíces que busca expandirse a un nuevo territorio no necesita un resumen de alto nivel de una IA de propósito general.
“Si desea saber qué está sucediendo en el sector inmobiliario comercial en Atlanta… no está buscando una búsqueda optimizada para el milisegundo”, explicó Knorovich. “Estás buscando información a nivel de calle y de vecindario… datos que realmente puedes ver en una tabla o descargar en Excel”.
Otro caso de uso involucra a grandes instituciones financieras que utilizan Nimble para procesos de “conozca a su cliente” (KYC). Al implementar un agente de búsqueda autónomo, los bancos pueden comparar múltiples informes públicos, antecedentes penales y verificaciones de direcciones para crear un perfil completo de un cliente incluso antes de que ingrese al edificio. El objetivo, señaló Knorovich, es proporcionar la “verdad externa” que existe fuera de los cortafuegos internos de una organización.
Licencias comerciales y cumplimiento
Nimble se diferencia de las herramientas de scraping heredadas por un enfoque riguroso en la gobernanza y la confianza. La plataforma “cumple por diseño” y tiene certificaciones para SOC2 Tipo II, GDPR, CCPA e HIPAA.
Los precios están estructurados para respaldar nuevas empresas experimentales y operaciones empresariales de alta escala, alineados con el volumen y la profundidad de los datos recuperados.
“Los precios deben alinearse con el valor que obtiene el usuario… por lo que fijamos los precios de acuerdo con la cantidad de búsquedas que realiza”, dijo Knorovich.
API de búsqueda y respuesta: Las entradas de búsqueda estándar cuestan 1 dólar por 1.000, mientras que la función “Responder”, que proporciona un razonamiento basado en los resultados de la búsqueda, cuesta 4 dólares por 1.000.
Servicios Gestionados: Para organizaciones más grandes, los niveles administrados comienzan en $2,000 por mes (Startup) y aumentan a $15,000 por mes (Profesional) para agentes ilimitados y soporte prioritario.
Acceso de proxy: Una red de más de 1 millón de servidores proxy residenciales está disponible a partir de $7,50 por GB
Reacciones de la comunidad y los usuarios
Varias empresas de Fortune 500 y nuevas empresas de IA nativa ya han puesto en práctica la transición a la búsqueda de agentes:
Julie Averill, ex CIO de Lululemonafirmó que la inteligencia de precios, que antes tardaba semanas en revisarse, ahora se puede responder en minutos, poniendo el control en manos de un agente.
Itamar Friedman, director ejecutivo y cofundador de Qodo, Señaló que la escalabilidad de la plataforma era “crucial para desarrollar sistemas de inteligencia artificial más robustos y confiables” al alimentar a los LLM con datos de alta calidad.
Dennis Irorere, ingeniero de datos de TripAdvisorDestacó que la plataforma simplifica la extracción de datos estructurados de fuentes complejas, lo que calificó de “transformador” para su función.
Inteligencia de agarre informó una expansión a más de 45.000 sitios de comercio electrónico que utilizan la API web de Nimble para proporcionar precios y datos de productos en tiempo real.
Alto aprovecha la plataforma para impulsar diariamente millones de flujos de trabajo de comercialización impulsados por IA, generando un contexto entre 3 y 4 veces más profundo y una confiabilidad >99 %
Serie B para acelerar la búsqueda web multiagente y la gobernanza de datos
La financiación Serie B de 47 millones de dólares anunciada junto con la plataforma se utilizará para acelerar la investigación sobre la búsqueda web de múltiples agentes y desarrollar aún más la capa de datos gobernados.
La ronda contó con la participación de un amplio ecosistema de inversores, incluidos Target Global, Square Peg, Hetz Ventures, Slow Ventures, R-Squared Ventures, J-Ventures e InvestInData.
Andrew Ferguson, vicepresidente de Databricks Ventures, señaló que Nimble complementa su plataforma de inteligencia de datos al proporcionar una “capa de datos web en tiempo real” que extiende los flujos de trabajo más allá de las fuentes internas. Esta inversión estratégica señala un cambio en la industria hacia la priorización de la “verdad externa” para informar las aplicaciones de IA de misión crítica.
Para Knorovich, el futuro de la web pasa por la interacción programática. “La búsqueda web programática es donde estamos avanzando”, concluyó. Al alejarse de los proveedores de datos heredados y los frágiles raspadores, Nimble pretende proporcionar el marco en tiempo real necesario para que la IA actúe con confianza en el mundo real.
