> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://fomoera.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Trajectory lanza plataforma para adaptar modelos de IA tras captar 45 millones de dólares - URL: https://fomoera.com/trajectory-plataforma-posentrenamiento-ia-serie-a/ - Published: 2026-11-03T08:40:00.000Z - Updated: 2026-11-03T08:40:00.000Z - Description: La startup quiere que especialistas usen su experiencia para mejorar modelos de IA. Su plataforma ya tiene clientes, pero dos funciones siguen en fase de investigación. - Author: Gerardo Pavez - Tags: Tecnología y Ciencia, IA Trajectory anunció una ronda Serie A de 45 millones de dólares y lanzó una plataforma para que las empresas adapten modelos de inteligencia artificial con datos de sus propias aplicaciones. La startup busca acercar ese trabajo a especialistas que conocen las tareas que debe resolver la IA, aunque la conexión inicial aún implica código. La inversión fue liderada por Sequoia Capital y sitúa la valuación de Trajectory en 300 millones de dólares. Nvidia, Bessemer Venture Partners y Bain Capital Ventures también participaron, informó la empresa el 2 de noviembre. ## Convertir las correcciones en entrenamiento Un modelo general puede responder a preguntas legales o financieras, pero no necesariamente sigue los criterios particulares de una empresa. El posentrenamiento consiste en adaptar un modelo que ya existe con información y objetivos adicionales. Trajectory plantea recoger señales del uso de una aplicación, como correcciones o nuevos intentos, para entrenar versiones posteriores del modelo. Por ejemplo, la edición de un documento puede aportar información sobre qué respuesta consideró adecuada una persona. La mejora depende de cómo se seleccionen y evalúen esos datos. La compañía presenta su plataforma como un servicio de autoservicio para entrenar, evaluar y desplegar modelos. En su anuncio señala que conectar tareas y criterios de puntuación supone unas cinco líneas de código. En otras palabras, un experto del área puede aportar el criterio, pero la integración no se describe como un proceso enteramente libre de programación. El sitio de Trajectory ofrece una lista de espera para los interesados. También afirma que los clientes deciden qué datos se usan para el entrenamiento y que cada actualización pasa por sus evaluaciones y un proceso de aprobación antes de llegar a producción. ## Una prueba propia y sus límites Entre las funciones anunciadas está Continual Grading, una herramienta en fase de investigación que busca aprender criterios de evaluación a partir de ejemplos etiquetados por especialistas. La intención es usar esos criterios para evaluar otras tareas y generar señales para el entrenamiento. En una prueba de la empresa con tareas de atención al cliente y procesos empresariales, un evaluador se construyó y seleccionó con 60 tareas calificadas por expertos. La puntuación del modelo entrenado con ese evaluador pasó de 80.0% a 84.9% en tareas reservadas para la evaluación; con el evaluador original, alcanzó 87.8%. Son resultados reportados por Trajectory en una prueba concreta. Su equipo advierte que el método de búsqueda puede ajustarse demasiado a los ejemplos usados para escoger el evaluador, sin que eso garantice una mejora equivalente en tareas nuevas. ## La cifra anunciada y el reporte de agosto Trajectory dijo que Harvey, Rogo, Mercor y Nvidia ya utilizan su plataforma para entrenar modelos. El cofundador Ronak Malde explicó a TechCrunch que la empresa busca que los especialistas definan los criterios de calidad de su organización y los conviertan en mejoras para sus modelos. En agosto, FomoEra recogió un reporte de una ronda de 40 millones de dólares, también liderada por Sequoia y con una valuación de 300 millones. El anuncio de noviembre no aclara cómo se relacionan ambas cifras, por lo que no hay base para sumarlas como rondas distintas. [Trajectory levanta 40 mdd con Sequoia al frenteTrajectory levantó 40 mdd con Sequoia a una valuación de 300 mdd, según The Information. Nvidia la nombró el mismo día.![](https://fomoera.com/content/images/icon/FomoEra-favicon-512-e86374b3-3ae5-4666-8d1a-68165b767b34.png)FomoEraGerardo Pavez![](https://fomoera.com/content/images/thumbnail/fomoera-pexels-8036328--source-87d9ca16-3205-4052-bf12-be0eaa2f7ab3.jpg)](https://fomoera.com/sequoia-lidera-40-mdd-en-trajectory-y-nvidia-la-nombra-el-mismo-dia-en-su-modelo-abierto/) *Fuentes:* [1](https://www.trajectory.ai/field-notes/introducing-the-trajectory-platform?ref=fomoera.com), [2](https://www.trajectory.ai/field-notes/continual-grading?ref=fomoera.com), [3](https://www.trajectory.ai/?ref=fomoera.com), [4](https://techcrunch.com/2026/11/02/trajectory-raises-45m-to-make-ai-model-training-accessible-to-nontechnical-experts/?ref=fomoera.com)