Eventual lanza herramienta para procesar datos multimodales en IA
La startup recaudó 27,5 millones de dólares en ocho meses. Fundada por exingenieros de Lyft, su solución Daft optimiza el manejo de información no estructurada (texto, audio, vídeo). Surgió para resolver problemas en vehículos autónomos y ahora atiende a Amazon y otros clientes.
«De frustración en Lyft a oportunidad de negocio»
Los fundadores Sammy Sidhu y Jay Chia detectaron en Lyft que los ingenieros dedicaban el 80% de su tiempo a infraestructura de datos, no a aplicaciones clave. «Eran problemas recurrentes en el sector», explicó Sidhu a TechCrunch. Su herramienta interna para vehículos autónomos inspiró Daft, un motor de código abierto escrito en Python.
Expansión más allá del transporte
Eventual, fundada en 2022, anticipó la demanda de procesamiento multimodal antes del boom de ChatGPT. Hoy sirve a robótica, salud y comercio. Su uso creció «drásticamente» al popularizarse aplicaciones con imágenes o vídeos, según Sidhu.
Inversores apuestan por un mercado en explosión
Felicis, CRV y Microsoft lideraron rondas de financiación. Astasia Myers (Felicis) destacó que el 90% de los datos globales son no estructurados y que la IA multimodal crecerá un 35% anual hasta 2028. «Daft encaja en esta megatendencia», afirmó.
De código abierto a producto empresarial
La compañía lanzará una versión comercial en el tercer trimestre de 2025. Los fondos se destinarán a mejorar su oferta open source y permitir que clientes desarrollen aplicaciones de IA con datos procesados.
Un futuro multimodal
Eventual busca replicar el impacto que tuvo SQL en datos tabulares, pero para información compleja. Su tecnología ya es usada por gigantes tecnológicos, aunque competidores podrían emerger en este espacio en crecimiento.
