QuiverAI capta 7 millones en una ronda liderada por el fondo estadounidense Andreessen Horowitz

• Mª JOSÉ GÓMEZ-SERRANILLOS

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En la operación de la 'start up' liderada por Joan Rodríguez han participado los fondos españoles K Fund, Mission y JME Ventures, y diversos 'business angels' como Jiaqiang Ye Zu y Carla Gomez (fundadores de Theker Robotics), Linda Tong (CEO de Webflow), Amjad Masad (fundador y CEO de Replit), Michele Catasta (responsable de IA en Replit), entre otros nombres del ámbito de la inteligencia artificial.

QuiverAI, la start up fundada por el emprendedor español Joan Rodríguez, consigue ronda de financiación de 8,3 millones de dólares (algo más de 7 millones de euros) liderada por el fondo estadounidense Andreessen Horowitz (a16z), uno de los inversores más influyentes y activos del ecosistema tecnológico global.

En la operación también han participado los fondos españoles K Fund, JME Ventures y Mission y business angels como Jiaqiang Ye Zu y Carla Gómez (fundadores de Theker Robotics), Linda Tong (CEO de Webflow), Amjad Masad (fundador y CEO de Replit) y Michele Catasta (responsable de IA en Replit), entre otros nombres del ámbito de la IA.

La compañía aborda una de las necesidades actuales más urgentes de la economía digital: la generación de gráficos vectoriales editables mediante IA. Se trata, explican desde QuiverAI, de una cuestión crucial para el sector del diseño donde las herramientas actuales aún presentan importantes limitaciones. "Hoy, los modelos de generación de imágenes más populares producen archivos rasterizados (basados en píxeles), difíciles de editar y escalar. Esto obliga a profesionales a recurrir a procesos manuales de vectorización o a herramientas complejas que requieren experiencia en diseño, generando fricción, retrasos e ineficiencias en flujos de trabajo que exigen precisión", señalan desde QuiverAI.

Gráficos nativos en IA

Para resolver esta cuestión, la start up propone la generación de vectores nativos en IA Con este enfoque, en lugar de generar imágenes en píxeles para después convertirlas, su tecnología produce directamente código SVG estructurado y editable desde el origen. El núcleo de la innovación reside en una arquitectura de modelo que trata el SVG como si fuera un lenguaje. Al modelar primitivas vectoriales y sus relaciones, el sistema es capaz de generar salidas estructuradas complejas, como moléculas, diagramas de circuitos o componentes de interfaz de usuario, con un nivel de precisión que los modelos raster no pueden alcanzar.

Este enfoque permite, entre otras ventajas, una escalabilidad sin pérdida de calidad, una editabilidad total desde el primer momento y una compatibilidad de los gráficos con elementos complejos.

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