Dili recauda 21,7 millones de dólares para llevar el cumplimiento de la IA al auge de la infraestructura

7 millones en financiación total, incluida una ronda de Serie A de 15 millones de dólares, para apoyar proyectos de infraestructura que enfrentan demandas regulatorias complejas. La compañía, con sede en los Estados Unidos, se dirige a la creciente necesidad de herramientas de cumplimiento en los sectores de la construcción y la energía, especialmente a medida que estas industrias se expanden junto con el aumento de la inteligencia artificial.

Dili había participado previamente en el programa de verano 2023 de Y Combinator, lo que indica la validación en etapa temprana de su modelo de negocio y tecnología. La misión de la compañía se centra en ayudar a los desarrolladores de infraestructura a navegar por la intrincada red de regulaciones federales que rigen los proyectos de construcción a gran escala. Uno de los desafíos clave a los que se enfrenta Dili es la aplicación de la Ley Davis-Bacon, que obliga a los salarios vigentes para los proyectos de construcción financiados por el gobierno federal. Además, la Ley de Reducción de la Inflación introduce reglas específicas de salarios y aprendizaje vigentes para las iniciativas de energía limpia, lo que complica aún más el cumplimiento.

Otras regulaciones relevantes incluyen las aplicadas por la Administración de Seguridad y Salud Ocupacional (OSHA) y la Agencia de Protección Ambiental (EPA). Estas reglas varían dependiendo del tipo de trabajo realizado, creando un paisaje de cumplimiento en capas que los métodos tradicionales luchan por administrar de manera efectiva. Según el cofundador y CEO de Dili, Anand Chaturvedi, el incumplimiento puede provocar sanciones financieras sustanciales, que potencialmente pueden llegar a millones de dólares. Para mitigar este riesgo, Dili emplea un enfoque impulsado por IA que integra datos no estructurados, como documentos internos de la compañía, registros de proveedores, sistemas ERP e información de nómina, en un formato estructurado.

Esto permite el análisis en tiempo real contra las reglas de cumplimiento estáticas, reduciendo significativamente el tiempo requerido para las comprobaciones de cumplimiento. Las tareas que una vez tomaban un día entero ahora se pueden completar en minutos, mejorando la eficiencia y la precisión. Chaturvedi enfatiza que los modelos de IA contemporáneos solo se utilizan en la fase inicial del procesamiento de datos, donde convierten documentos crudos y no estructurados en datos utilizables. Una vez que ocurre esta transformación, un sistema determinista aplica los controles de cumplimiento necesarios. Este enfoque híbrido asegura que la salida final permanezca libre de las ambigüedades a menudo asociadas con grandes modelos de lenguaje.

Al separar las funciones de IA del proceso de toma de decisiones, Dili apunta a mantener la precisión y la confiabilidad en sus soluciones de cumplimiento. Actualmente, el software de Dili está operativo en aproximadamente 700 proyectos, que abarcan diversos sectores como instalaciones de fabricación y centros de datos. De estos, aproximadamente la mitad utiliza la plataforma internamente como una herramienta interna, mientras que la mitad restante depende de contratistas externos para administrar las tareas de cumplimiento. A pesar de esta distribución actual, Chaturvedi predice un cambio futuro hacia una mayor adopción de soluciones de software internas.

A medida que la IA continúa evolucionando, anticipa que más organizaciones integrarán herramientas de cumplimiento directamente en sus operaciones, agilizando los flujos de trabajo y reduciendo la dependencia de servicios de terceros.