{"id":552263,"date":"2025-06-20T15:58:20","date_gmt":"2025-06-20T18:58:20","guid":{"rendered":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/?p=552263"},"modified":"2025-06-24T15:15:49","modified_gmt":"2025-06-24T18:15:49","slug":"se-expande-el-apoyo-a-las-startups-del-sector-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/se-expande-el-apoyo-a-las-startups-del-sector-de-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Se expande el apoyo a los startups<\/em> del sector de inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"

El a\u00f1o pasado, la startup<\/em> paulista NeuralMind inici\u00f3 el desarrollo de una herramienta de inteligencia artificial (IA) para colaborar con el Tribunal de Cuentas Federal (TCU, por sus siglas en portugu\u00e9s) en el control de las denuncias de fraude en las compras p\u00fablicas. La soluci\u00f3n, bautizada Instrucci\u00f3n Asistida por Inteligencia Artificial (Inacia), es un motor de b\u00fasqueda de informaci\u00f3n en documentos jur\u00eddicos redactados en portugu\u00e9s que se integra con el modelo de predicci\u00f3n ling\u00fc\u00edstica GPT-4, de la empresa OpenAI.<\/p>\n

Su objetivo es proporcionar a los analistas del TCU informaci\u00f3n m\u00e1s precisa a la hora de realizar b\u00fasquedas en expedientes que se est\u00e1n analizando. \u201cEl sistema ayuda al auditor a entender m\u00e1s r\u00e1pido cu\u00e1les son los hechos principales de los documentos, al congregar las pruebas presentadas e informar sobre la jurisprudencia al respecto\u201d, explica el ingeniero computacional Roberto Lotufo, uno de los fundadores de la startup<\/em>, instalada en el Parque Cient\u00edfico y Tecnol\u00f3gico de la Universidad de Campinas (Unicamp). El software <\/em>NeuralSearchX, desarrollado por la empresa, utiliza redes neuronales para realizar b\u00fasquedas m\u00e1s precisas en las colecciones de documentos en portugu\u00e9s. El proceso aparece descrito en un art\u00edculo<\/a> publicado en marzo de 2024 en la revista Digital Government: Research and Practice<\/em>.<\/p>\n

El desarrollo de NeuralSearchX fue parte de uno de los 383 proyectos basados en soluciones de IA apoyados por el Programa de Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe) de la FAPESP en los \u00faltimos 26 a\u00f1os. La cantidad de proyectos Pipe en esta \u00e1rea ha crecido a un ritmo vertiginoso. Tan solo en la \u00faltima d\u00e9cada ha aumentado 20 veces. En 2013 solamente hab\u00eda 3 proyectos de IA financiados, por un total de unos 245.000 reales; 10 a\u00f1os despu\u00e9s, la cuenta asciende a 61, con inversiones por casi 12,8 millones de reales (v\u00e9ase el gr\u00e1fico<\/em>). Desde el primer a\u00f1o del programa Pipe, en 1997, las \u00e1reas que han concentrado m\u00e1s proyectos de IA han sido Ciencias Exactas y de la Tierra (un 43 %), seguida por Ingenier\u00eda (un 23 %) y Ciencias Agrarias (un 12 %).<\/p>\n<\/div>

\n \n \n \n <\/picture>Alexandre Affonso \/ Revista Pesquisa FAPESP<\/span><\/div>
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\u201cLa inteligencia artificial es la ola tecnol\u00f3gica del momento\u201d, dice el cient\u00edfico de la computaci\u00f3n Rodolfo Azevedo, coordinador general de Tecnolog\u00edas y Asociaciones para la Innovaci\u00f3n de la FAPESP y docente del Instituto de Computaci\u00f3n de la Unicamp. Azevedo explica que la Fundaci\u00f3n da prioridad a la financiaci\u00f3n de empresas que exploran nuevas formas de utilizar estas tecnolog\u00edas. \u201cTambi\u00e9n es importante que las startups<\/em> traten de innovar abaratando los procesos y ganando escala productiva. As\u00ed, pueden llegar a mejorarle la vida a la gente\u201d, dice.<\/p>\n

Seg\u00fan Azevedo, uno de los trayectos m\u00e1s comunes que siguen estas empresas consiste en utilizar arquitecturas o algoritmos consolidados y extraerles nueva informaci\u00f3n y utilidades, aplic\u00e1ndolos a una base de datos propia o integrando nuevas soluciones, como es el caso del buscador de NeuralMind integrado al GPT. \u201cGran parte del per\u00edodo de financiaci\u00f3n de las empresas por el Pipe se emplea para capacitar mano de obra, que todav\u00eda es escasa en el \u00e1rea, y para entrenar modelos de IA en funciones personalizadas\u201d, a\u00f1ade.<\/p>\n

\u201cEl crecimiento observado en los \u00faltimos a\u00f1os refleja el panorama de expansi\u00f3n de las empresas de IA en Brasil y en el resto del mundo\u201d, analiza el cient\u00edfico de la computaci\u00f3n Eduardo de Rezende Francisco, de la Fundaci\u00f3n Getulio Vargas (FGV) de S\u00e3o Paulo. Seg\u00fan la investigaci\u00f3n Emerging Tech Report<\/a> 2024, de la plataforma de startups<\/em> Distrito, el 45 % de las 2.252 startups<\/em> de tecnolog\u00edas emergentes registradas en Am\u00e9rica Latina se centra en la IA, al frente de Internet de las Cosas (IoT), con un 16 %, y la datificaci\u00f3n, el proceso de transformaci\u00f3n de la informaci\u00f3n en datos digitales, que representa un 12 % del total. Brasil se ubica a la cabeza del mercado latinoamericano con el 74 % de las startups<\/em> de IA.<\/p>\n

El estudio de Distrito tambi\u00e9n se\u00f1ala que, en los \u00faltimos seis a\u00f1os, las startups<\/em> de tecnolog\u00edas emergentes de Am\u00e9rica Latina recibieron inversiones por 3.800 millones de d\u00f3lares. El sector de la IA acapara el 60 % de estos fondos: 2.400 millones de d\u00f3lares. \u201cLas inversiones p\u00fablicas no reembolsables, como las del programa Pipe, cumplen un papel fundamental para fomentar la investigaci\u00f3n y la innovaci\u00f3n con mayor libertad, principalmente en el contexto de la IA\u201d, dice De Rezende Francisco.<\/p>\n

En t\u00e9rminos globales, seg\u00fan la consultora de inteligencia de mercado Grand View Research<\/a>, se calcula que el mercado de la inteligencia artificial ascend\u00eda a 196.600 millones de d\u00f3lares en 2023. El sector es liderado por Estados Unidos, China, la Uni\u00f3n Europea y el Reino Unido. Seg\u00fan otro informe denominado \u201cAl index report<\/a> 2023\u201d, elaborado por el Stanford Institute for Human-Centeread Artificial Intelligence (HAI), contando solamente el valor de las inversiones privadas en IA, el monto era de 92.000 millones de d\u00f3lares, una cifra 18 veces superior a la de 2013.<\/p>\n

Mapeo del insomnio y del clima
\n<\/strong>La startup<\/em> Vigilantes do Sono, incubada en el Hospital Israelita Albert Einstein, de la capital paulista, que recibi\u00f3 financiaci\u00f3n del programa de la FAPESP, cre\u00f3 una aplicaci\u00f3n con el mismo nombre que utiliza aprendizaje autom\u00e1tico para proponerle al usuario estrategias que ayudan a mejorar la calidad del sue\u00f1o. Entre sus prestaciones principales sobresale un protocolo para el tratamiento del insomnio, basado en la terapia cognitivo-conductual, y una herramienta para detectar la apnea del sue\u00f1o.<\/p>\n

La secci\u00f3n dedicada al insomnio incluye charlas guiadas por intermedio de un chatbot<\/em>. En tanto, el test de apnea utiliza los sensores del tel\u00e9fono inteligente, tales como la c\u00e1mara, el aceler\u00f3metro y el micr\u00f3fono, para detectar las caracter\u00edsticas f\u00edsicas y conductuales asociadas al trastorno. \u201cLa idea es ofrecer un abordaje m\u00e1s disponible para la salud del sue\u00f1o, especialmente en Brasil, donde el acceso al tratamiento y a los laboratorios especializados es limitado. Tenemos la esperanza de poder llegar alg\u00fan d\u00eda al SUS [el Sistema \u00danico de Salud, la red nacional de salud p\u00fablica]\u201d, dice la psic\u00f3loga Laura Castro, socia fundadora y directora de psicolog\u00eda e investigaciones de la empresa.<\/p>\n

El desarrollo, entrenamiento y homologaci\u00f3n del algoritmo para el campo de la apnea del sue\u00f1o, el m\u00f3dulo m\u00e1s reciente de la aplicaci\u00f3n, fueron estructurados en el marco de un proyecto Pipe etapa II a\u00fan vigente. El objetivo es ayudar a detectar s\u00edntomas de riesgo de la enfermedad: dependiendo del resultado, la herramienta le sugiere al usuario buscar atenci\u00f3n m\u00e9dica especializada, por ejemplo.<\/p>\n

Por su parte la startup<\/em> MeteoIA, de S\u00e3o Paulo, otra empresa participante del Pipe, desarroll\u00f3 un sistema basado en redes neuronales para crear modelos personalizados de riesgos clim\u00e1ticos a largo plazo. Los modelos poseen diversas aplicaciones, tales como la elaboraci\u00f3n de pron\u00f3sticos de deslizamiento de taludes (derrumbes en laderas) para empresas concesionarias de autopistas o de anomal\u00edas clim\u00e1ticas que afecten la producci\u00f3n agr\u00edcola.<\/p>\n

En el \u00e1rea de la energ\u00eda, la startup<\/em> desarroll\u00f3 un modelo destinado a las centrales hidroel\u00e9ctricas, entrenado en dos proyectos Pipe que tuvieron lugar entre noviembre de 2020 y abril de 2024, que elabora pron\u00f3sticos de precipitaciones en las cuencas hidrogr\u00e1ficas del Sistema Interconectado Nacional (SIN), la red de producci\u00f3n y distribuci\u00f3n de energ\u00eda el\u00e9ctrica de Brasil. \u201cEl sistema predice las anomal\u00edas de lluvias para los pr\u00f3ximos 12 meses con un 70 % de acierto. No calcula el d\u00eda exacto en que se van a producir, sino los meses en los que es m\u00e1s probable que haya un nivel de precipitaciones superior al esperado\u201d, explica el cient\u00edfico Thomas Martin, cofundador de la startup<\/em>.<\/p>\n

Este art\u00edculo sali\u00f3 publicado con el t\u00edtulo \u201cAplicaciones innovadoras<\/strong>\u201d en la edici\u00f3n impresa n\u00b0 344 de octubre de 2024. <\/p>\n

Proyectos
\n<\/strong>b<\/b>Validaci\u00f3n de NeuralSearchX para b\u00fasquedas en bases tributarias e integraci\u00f3n con MS Office (n\u00ba 22\/13727-5<\/a>); Modalidad <\/strong>Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe); Investigador responsable<\/strong> Roberto de Alencar Lotufo (NeuralMind); Inversi\u00f3n <\/strong>R$ 431.363,96.
\n2.<\/strong> QUEST \u2012 Un sistema de b\u00fasqueda y agregado de informaci\u00f3n basado en t\u00e9cnicas Zero-Shot (n\u00ba 22\/01640-2<\/a>); Modalidad <\/strong>Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe); Investigador responsable<\/strong> Rodrigo Frassetto Nogueira (NeuralMind); Inversi\u00f3n <\/strong>R$ 1.048.816,23.
\n3.<\/strong> Un sistema inteligente para el an\u00e1lisis de la jurisprudencia mediante el empleo de modernas t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo aplicadas al procesamiento de lenguaje natural (n\u00ba 20\/09753-5<\/a>); Modalidad <\/strong>Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe); Investigador responsable<\/strong> Rodrigo Frassetto Nogueira; Inversi\u00f3n <\/strong>R$ 431.078,52.
\n4.<\/strong> Lectura robusta de documentos de registro aplicando deep learning<\/em> (n\u00ba 19\/06667-3<\/a>); Modalidad <\/strong>Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe); Investigador responsable<\/strong> Roberto de Alencar Lotufo (NeuralMind); Convenio<\/strong> Sebrae-SP; Inversi\u00f3n <\/strong>R$ 662.802,81.
\n5.<\/strong> Un sistema para la lectura robusta de textos en im\u00e1genes utilizando deep learning<\/em> (n\u00ba 18\/01188-7<\/a>); Modalidad <\/strong>Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe); Investigador responsable<\/strong> Roberto de Alencar Lotufo (NeuralMind); Inversi\u00f3n <\/strong>R$ 410.479,61.
\n6.<\/strong> Fenotipado inteligente con aprendizaje autom\u00e1tico para la personalizaci\u00f3n terap\u00e9utica en un programa digital de mejor\u00eda del sue\u00f1o (n\u00ba 21\/12139-0<\/a>); Modalidad <\/strong>Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe); Investigadora responsable<\/strong> Laura de Siqueira Castro (Vigilantes do Sono); Inversi\u00f3n <\/strong>R$ 957.782,71.
\n7.<\/strong> MIA: un sistema de inteligencia artificial para el pron\u00f3stico subestacional de variables hidrometeorol\u00f3gicas en Brasil (n\u00ba 20\/00566-8<\/a>); Modalidad <\/strong>Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe); Investigador responsable<\/strong> Thomas Christian Marcel Martin (Meteoia Datascience); Inversi\u00f3n <\/strong>R$ 457.307,60
\n8.<\/strong> MIA: un sistema de inteligencia artificial para el pron\u00f3stico subestacional de variables hidrometeorol\u00f3gicas en Brasil (n\u00ba 21\/14700-0<\/a>); Modalidad <\/strong>Investigaci\u00f3n Innovadora en Peque\u00f1as Empresas (Pipe);\u00a0Investigador responsable<\/strong>Thomas Christian Marcel Martin (Meteoia Datascience); Inversi\u00f3n <\/strong>R$ 583.435,78.<\/p>\n

Art\u00edculo cient\u00edfico
\n<\/strong>PEREIRA\u00a0et al.<\/em>\u00a0Inacia: Integrating large language models in Brazilian audit courts: Opportunities and challenges<\/a>. Digital Government: Research and Practice<\/strong>. mar. 2024.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Se expande el apoyo a las startups<\/em> del sector de inteligencia artificial","protected":false},"author":684,"featured_media":552264,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_exactmetrics_skip_tracking":false,"_exactmetrics_sitenote_active":false,"_exactmetrics_sitenote_note":"","_exactmetrics_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[189,1561],"tags":[303,312],"coauthors":[2721],"class_list":["post-552263","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-politica-ct","category-programa-de-innovacion-tecnologica-en-pequenas-empresas-pipe","tag-financiacion","tag-innovacion"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/552263","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/684"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=552263"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/552263\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":555608,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/552263\/revisions\/555608"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/552264"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=552263"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=552263"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=552263"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/revistapesquisa.fapesp.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=552263"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}