QueryStory sale a la luz con 6 millones para que confíes en lo que te dice la IA
La startup, fundada por expertos en ciberseguridad, promete usar modelos de lenguaje para que las respuestas de la inteligencia artificial sean verificables y coherentes
QueryStory es una startup que salió del modo sigiloso con 6 millones de dólares en financiación semilla. Su objetivo es combinar modelos de lenguaje grandes (LLM, los sistemas detrás de ChatGPT) con técnicas de ciberseguridad para reducir errores y alucinaciones en las respuestas de IA, haciéndolas más fiables y verificables para usuarios y empresas.
QueryStory, una startup hasta ahora en modo sigiloso, acaba de anunciar una ronda de financiación semilla de 6 millones de dólares con un objetivo ambicioso: que puedas creer lo que la inteligencia artificial te cuenta. Según informó TechCrunch, la compañía planea combinar modelos de lenguaje grandes o LLM (los sistemas detrás de ChatGPT y similares, entrenados con enormes cantidades de texto para generar respuestas coherentes) con técnicas de ciberseguridad para hacer que las consultas a sistemas de IA sean más fiables.
El problema que QueryStory quiere resolver es conocido: los LLM a menudo generan respuestas que suenan convincentes pero que pueden ser inexactas, parciales o directamente inventadas —un fenómeno conocido como alucinaciones—. La startup apuesta por aplicar métodos de verificación propios del mundo de la seguridad informática, donde confirmar la veracidad de la información es crítico, para reducir estos errores y ofrecer respuestas más coherentes y rastreables.
Aunque los detalles técnicos de su solución aún son limitados, la propuesta llega en un momento en que la confianza en los sistemas de IA es una de las principales barreras para su adopción masiva en empresas y servicios críticos. Gobiernos, medios de comunicación y empresas buscan formas de usar IA generativa sin arriesgarse a difundir información falsa o poco fiable.
QueryStory está liderada por expertos en ciberseguridad, lo que sugiere que su enfoque podría centrarse en auditar las salidas de los modelos, verificar fuentes o añadir capas de validación antes de mostrar una respuesta al usuario. Con esta financiación, la compañía espera desarrollar su producto y atraer a clientes empresariales que necesiten garantías sobre lo que sus sistemas de IA comunican.
