De acordo com pt.wedoany.com-A empresa espanhola de inteligência artificial Sherpa.ai recebeu US$ 18 milhões em financiamento para desenvolver produtos de IA capazes de treinar sem jamais acessar os dados brutos dos usuários. A empresa atende principalmente clientes sensíveis ao destino dos dados, como bancos, hospitais e governos, e sua abordagem técnica se alinha ao tema em rápida ascensão da "IA soberana".
A tecnologia central da Sherpa.ai é o aprendizado federado. Nesse modelo, em vez de centralizar os dados para treinamento, o modelo "vai até os dados". Cada hospital ou banco realiza o treinamento localmente, compartilhando apenas as experiências de aprendizado, e não os registros originais. A Sherpa.ai afirma que sua pesquisa pode reduzir em até 99% o volume de dados transmitidos entre os sites. Essa abordagem é especialmente importante em setores regulados com leis de privacidade rigorosas, onde os requisitos de conformidade de dados frequentemente impedem o avanço de projetos convencionais de IA. O fundador e CEO da empresa, Xabi Uribe-Etxebarria, afirmou que o objetivo é permitir que as empresas "aproveitem todo o potencial da IA sem abrir mão do controle, privacidade e soberania sobre seus dados."
Vale destacar que a Forgepoint Capital, investidora em segurança cibernética e IA do Vale do Silício, participou desta rodada de financiamento, juntamente com os investidores existentes Mundi Ventures, Ekarpen, Allegra Holdings e SETT. Para uma empresa construída sobre a ansiedade de manter os dados de IA na Europa, o reconhecimento dos Estados Unidos é significativo. A lista de clientes da Sherpa.ai também aponta na mesma direção. A empresa recentemente fechou contratos com a espanhola Indra, os bancos Caja Laboral e Unicaja, o grupo de segurança Prosegur, a empresa de genômica Centogene e os Institutos Nacionais de Saúde dos EUA (US National Institutes of Health, NIH). Uma empresa europeia focada em privacidade vendendo produtos para agências federais dos EUA é, por si só, uma prova de conceito.
"IA soberana" é um rótulo concorrido, e o aprendizado federado não é um conceito novo. No entanto, a versão da Sherpa.ai tem peso devido à pesquisa sólida por trás dela. A empresa publicou artigos revisados por pares sobre como treinar grandes modelos de linguagem em conjuntos de dados privados distribuídos e colabora com os Institutos Nacionais de Saúde dos EUA (US National Institutes of Health, NIH) e a University College London para aplicar essa tecnologia ao diagnóstico de doenças raras. O valor do financiamento é moderado, e a concorrência no setor é acirrada. De projetos de modelos nacionais a startups de segurança focadas em privacidade, muitas empresas prometem desenvolver IA que respeite os limites dos dados. No entanto, a demanda do mercado é real e crescente. À medida que os governos intensificam a regulamentação sobre onde os dados são armazenados, as soluções de empresas que conseguem treinar modelos sem jamais tocar nos dados se tornarão mais convincentes. O financiamento de US$ 18 milhões da Sherpa.ai aposta exatamente nesse cenário.
