Prentis mantiene conversaciones para captar US$100 millones a una valuación de US$1.000 millones, pero el financiamiento no fue anunciado como acordado ni cerrado. Ritankar Das, Reid Hoffman y Mark Pincus lanzaron en abril este laboratorio de inteligencia artificial para operar computadoras, por lo que la valuación se pone a prueba apenas meses después de su creación.
La empresa entrena modelos para aprender cómo los empleados recorren documentos, sitios web y sistemas de software, y luego construye agentes destinados a ejecutar esos mismos flujos. Entre los ejemplos figuran reclamos de seguros y excepciones en reintegros de derechos aduaneros, tareas que exigen trasladar información entre varias interfaces.
Prentis firmó contratos con clientes descriptos por hasta US$50 millones, entre ellos una organización de gestión sanitaria, un fabricante y productores de bienes e indumentaria. Los materiales para inversores proyectan un ritmo anualizado de US$75 millones al tercer trimestre, incorporando una dimensión comercial al argumento de captación.
Esas cifras no equivalen a ingresos contabilizados. Los contratos cobran el 20% del ahorro efectivamente obtenido por el cliente, y el valor anualizado proyectado depende del desempeño y de la ejecución final. La diferencia entre valor máximo contractual, estimación anualizada e ingreso reconocido es central para evaluar la valuación propuesta.
En el plano técnico, Prentis afirma que su modelo Hive-32B supera a GPT-5.4 de OpenAI y Claude Opus 4.6 de Anthropic en dos pruebas. WindowsAgentArena mide la realización integral de tareas en aplicaciones reales de Windows, mientras ScreenSpot-v2 evalúa si el modelo identifica el control correcto en pantalla. Los resultados no tienen verificación independiente.
La empresa también sostiene que el costo por tarea completada es aproximadamente una décima parte del de las API de modelos de frontera. Esa afirmación es decisiva porque el cobro sobre ahorros solo funciona si el agente ejecuta con fiabilidad y a un costo muy inferior al valor generado; liderar un benchmark no garantiza ese rendimiento en el software de cada cliente.
La competencia ya es fuerte: OpenAI, Anthropic y Thinking Machines Lab desarrollan agentes que operan computadoras, y Anthropic compró a la especialista Vercept, cerró su producto e incorporó a sus fundadores. Prentis reunió más de 25 empleados, incluidos exintegrantes de OpenAI, Google DeepMind, Meta, Tencent y Alibaba, pero entra en un mercado con capital y talento concentrados.
Los próximos hitos son firmar el financiamiento, identificar a los inversores y demostrar que los despliegues convierten el ahorro proyectado en comisiones cobradas. Hasta entonces, la ronda de US$100 millones, la valuación de US$1.000 millones y el ritmo anualizado de US$75 millones son etapas distintas: no equivalen a financiamiento cerrado, valor de mercado vigente e ingreso reconocido.
