La startup londinense Inherent, fundada por exalumnos de Google DeepMind, asegura que su agente de inteligencia artificial Faraday ha logrado superar a modelos mucho más grandes de Anthropic y OpenAI utilizando una fracción de su tamaño. El anuncio llega apenas unas semanas después de que la compañía saliera del modo sigiloso con una ronda semilla de $50 millones.
De todas las startups fundadas por exalumnos de Google DeepMind, Inherent ha recibido relativamente poca atención. Sin embargo, mientras otros rivales mejor financiados todavía no han mostrado nada concreto, el equipo londinense ha comenzado a compartir lo que está construyendo.
La compañía británica afirma que su recién lanzado agente Faraday ha superado a modelos más grandes y conocidos en una tarea específica: reproducir de forma independiente los hallazgos de artículos científicos publicados, sin que se le indique la respuesta de antemano.
Esto puede sonar como un truco menor si se compara con el objetivo más ambicioso de Inherent: construir una IA capaz de descubrir nuevo conocimiento científico y no solo verificar resultados anteriores. Pero la replicación de artículos también es un ejercicio de entrenamiento estándar para los científicos humanos, explicó el cofundador y científico jefe, Edward Hughes. “Muchos estudiantes de doctorado empiezan haciendo exactamente esto”.
Para Hughes, superar a otros sistemas no era el objetivo; lo importante era el camino. “Lo más interesante para nosotros no fue tanto el resultado de superar a esos agentes frontera —que, por supuesto, nos gustó— sino la forma en que lo construimos”, señaló.
La parte que debería atraer la atención de los inversores es esta: frente a Claude Opus 4.8 de Anthropic y GPT-5.5 de OpenAI, ambos sistemas de escala fronteriza mucho más grandes, Faraday funciona con un modelo comparativamente pequeño llamado Qwen 3.6, de solo 27 mil millones de parámetros. En términos generales, los parámetros son un indicador del tamaño del modelo y, normalmente, también de sus costos de entrenamiento.
El listón de éxito de Inherent también era más alto que la mera precisión. Además de replicar resultados, la compañía quería que Faraday demostrara “research taste” o instinto científico: una intuición para saber qué experimentos vale la pena ejecutar y cómo diseñarlos correctamente.
Enseñar algo tan intangible como el gusto científico es difícil, y aquí es donde entra el aprendizaje por refuerzo. Se trata de un método de entrenamiento que recompensa a un sistema de IA por obtener buenos resultados, en lugar de dictarle reglas específicas. En lugar de entrenar a sus agentes principalmente en el estudio de cómo se lleva a cabo la ciencia, Inherent apuesta por este enfoque basado en recompensas, confiando en que se generalizará mejor a su objetivo a largo plazo: agentes capaces de contribuir en muchos campos científicos.
“Siempre nos guía esa estrella del norte: construir un agente científico de IA e imbuir a nuestros agentes de ese instinto”, afirmó Hughes.
Ese enfoque también ha definido lo que Inherent decide no construir. En lugar de desarrollar su propia herramienta de codificación, Faraday utiliza GPT-5.5 Codex de OpenAI, de manera similar a como los científicos recurren al software existente en lugar de construirlo todo desde cero, según la compañía.
Inherent también intenta evitar construir agentes que simplemente digan a los usuarios lo que quieren escuchar. El objetivo, según Hughes, está modelado a partir de su tipo favorito de compañero de equipo: aquel que regresa y dice: “Me dio curiosidad esto, fui y realicé estos experimentos. ¿Qué opinas de estos resultados?”
Ese instinto colaborativo también se refleja en la operación de Inherent. Sus doce empleados trabajan todos de forma presencial en una oficina de King’s Cross, el vecindario londinense que alguna vez estuvo deteriorado y que la presencia de Google DeepMind ayudó a convertir en uno de los principales centros de IA del mundo. “Creemos que Londres es el lugar para estar”, dijo Hughes.
Hughes es optimista sobre la densidad de talento en IA en Londres, pero también se ha sumado a los llamados para eliminar el “garden leave”, una práctica común en el Reino Unido que impide a los empleados que se van unirse o fundar una empresa rival durante meses después de renunciar. Se trata de una restricción que los investigadores estadounidenses generalmente no enfrentan, lo que da a las startups de EE. UU. una ventaja inicial para contratar talento que ha dejado un puesto anterior.
“Esta es una opinión personal más que una opinión de la empresa, pero a mí me afectó el problema del garden leave”, señaló Hughes.
Hughes finalmente logró sortear esa restricción y fundó Inherent junto a otros dos exalumnos de DeepMind y un cuarto cofundador. Los cofundadores de Inherent son Louis Kirsch, Kaloyan Aleksiev, Tantum Collins y Edward Hughes.
La startup no planea frenar. Su intención es aumentar su plantilla a “entre 20 y 25 personas” para finales de año. Dadas sus ambiciones en el desarrollo de modelos de mundo, y con el nuevo rol de Demis Hassabis que ha dejado a algunos miembros del personal de DeepMind inquietos, la campaña de contratación de Inherent podría convertirla en un destino atractivo para los empleados de DeepMind que estén considerando un cambio.
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