El lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022 desató la euforia en torno a la inteligencia artificial generativa. Y también dio lugar a los cheques con dígitos recopilados por OpenAI , la empresa propietaria de la herramienta, y otros modelos de lenguaje a gran escala ( LLM , por sus siglas en inglés), los motores que sustentan esta tecnología.
Hasta ahora, sin embargo, la carrera por los másteres en derecho (LLM) de mil millones de dólares se ha concentrado en unos pocos nombres. Y en dos regiones geográficas: Estados Unidos, con OpenAI, que ya ha recaudado más de 200.000 millones de dólares, Anthropic , Google y xAI . Y China, con empresas como DeepSeek .
Pero hay quienes se atreven a desafiar las predicciones de esta carrera. Un estudio de la Universidad Federal de Goiás (UFG) identificó más de 50 LLM desarrollados en Brasil, lo que plantea la siguiente pregunta: ¿hay, de hecho, espacio para los "ChatGPT brasileños" en este panorama, y sobrevivirán a la carrera de la IA?
«Estados Unidos y China cuentan con recursos a una escala sin precedentes», afirma Patricia Magalhães, cofundadora y directora ejecutiva de NeuralMind, a NeoFeed . «No se trata de reemplazar estos modelos globales, sino de crear una posición que nos brinde cierta ventaja y soberanía. No podemos depender al 100 % de la IA externa».
Fundada en 2017, surgida de los laboratorios de Unicamp y mucho antes del revuelo generado por ChatGPT, NeuralMind es un ejemplo de esta lucha de David contra Goliat. La startup ha recaudado R$ 20 millones, incluyendo una inversión de R$ 1 millón de Fundepar y financiación de organizaciones como Finep.
Pero esta diferencia sustancial en recursos no impide que la empresa sea una de las compañías locales de tecnología avanzada dispuestas a demostrar que existe una vía viable para los másteres en Derecho (LLM) creados en Brasil , ya sea desde cero o a partir de modelos preentrenados. Una tesis que encuentra eco en otras voces del mercado.
Según Anderson Soares, vicepresidente de AI Brasil y coordinador del Centro de Excelencia en Inteligencia Artificial de la UFG, es difícil competir con modelos LLM generalistas como ChatGPT y Claude, de Anthropic. Sin embargo, existe una buena alternativa en modelos especializados en nichos y particularidades locales.
“Brasil tiene problemas únicos y es un terreno muy fértil para la validación de casi todo, en diferentes sectores”, afirma Soares. “La sanidad, por ejemplo, es una máquina de datos que pocos países poseen, al igual que los mercados financieros y jurídicos, que están muy avanzados en digitalización”.
Según Soares, si bien Brasil es un país importante, analizarlo con tanto detalle no sería una prioridad para los principales modelos globales. Al menos no en este momento, ya que el país se encuentra rezagado con respecto a mercados como Norteamérica, Europa y Asia.
Gustavo Araújo, cofundador y director de IA de Distrito, comparte esta opinión. «No se puede simplemente copiar y pegar un modelo de atención médica estadounidense», afirma. «Y el hecho de que contemos con programas locales de maestría en derecho permite a las empresas locales evitar quedar a merced de los términos y condiciones de uno o dos grandes proveedores».
Mientras tanto, un movimiento liderado por un actor que dicta las reglas del juego en otro eslabón esencial de la cadena de la IA generativa promete revolucionar el panorama de los modelos de aprendizaje de lenguaje natural (LLM). Esto también podría beneficiar a los modelos brasileños.
“Se ha producido un cambio significativo en la estrategia de Nvidia, que ha estado fomentando el desarrollo de otros modelos e impulsando la descentralización en este ámbito”, afirma Araújo. “Al fin y al cabo, no quiere que el 60 % de sus ingresos dependan de cuatro o cinco empresas”.
Patricia Magalhães, cofundadora y directora ejecutiva de NeuralMind
Ante esta necesidad, y con una cartera de modelos, un motor de búsqueda propio y aplicaciones, NeuralMind se centra en sectores como la salud, la energía y el ámbito jurídico. Ya presta servicios a clientes como el Tribunal Federal de Cuentas de Brasil, la Agencia Nacional de Salud Complementaria y el Hospital das Clínicas de Porto Alegre.
Además de escindir su división de salud, la empresa planea posicionarse como una compañía de tecnología legal, lo que implica desarrollar Jurema, una familia de plantillas para tareas legales, en colaboración con Escavador. Magalhães tiene la última palabra sobre estas estrategias.
“Hablamos de sectores altamente regulados e infraestructuras críticas con poco margen de error”, afirma el director ejecutivo de NeuralMind. “Por lo tanto, depender de un modelo extranjero supone un riesgo real. Pueden producirse fluctuaciones de precios en dólares, variaciones en las políticas de uso e impactos derivados de la inestabilidad geopolítica, lo cual no es improbable”.
acento local
Este acento local también se refleja en los nombres de algunas empresas locales de LLM y de tecnología avanzada. Entre ellas se encuentran Sabiá, de Maritaca AI, una de las pioneras en el sector, así como Cabrita, Bode, Samba y Amazônia IA. Y, con este mismo acento, Clarice.ai es una de las startups que busca demostrar que puede ser una empresa diferente.
Fundada por Felipe Iszlaji, licenciado en lingüística computacional y con un posdoctorado en computación creativa e inteligencia artificial, la empresa nació en 2020, año del centenario de la escritora Clarice Lispector, quien inspiró su nombre. Se centra en modelos para escribir, editar, revisar y humanizar textos en portugués.
Tras crear dos modelos de lenguaje sencillos (SLM, por sus siglas en inglés), Clarice.ai está desarrollando una tercera versión más robusta, con el objetivo de mejorar su precisión en al menos un 30 %. Esto, por un lado, busca reforzar su diferenciación y, por otro, demuestra el gran avance que la startup ya ha logrado con su propuesta.
“Estamos entrenando y perfeccionando este modelo con nuestros propios datos”, afirma Iszlaji. “Cada mes, nuestros usuarios validan 1,5 millones de correcciones”.
Clarice.ai ha acumulado más de 500.000 usuarios desde su creación, de los cuales 80.000 están activos actualmente en el segmento B2C, donde ofrece dos planes de suscripción. En el segmento B2B, un mercado que la empresa está empezando a desarrollar, cuenta con aproximadamente cien suscriptores, entre los que se incluyen editores y grupos de medios como Itatiaia, con sede en Minas Gerais.
NeoSpace es otra empresa que apuesta por los datos propios. Pero desde una perspectiva diferente, utilizando un concepto llamado Modelo de Lenguaje de Datos (DLM), que, a diferencia de los LLM y SLM, no se alimenta únicamente de mecanismos lingüísticos, sino de cualquier formato de datos y documentos.
Partiendo de este principio, la empresa ofrece plataformas para que compañías como bancos, aseguradoras y operadores de telecomunicaciones entrenen sus modelos utilizando sus propios datos. El objetivo es abrir nuevas posibilidades para aplicaciones que van desde la mejora del servicio al cliente hasta la anticipación de su comportamiento.
«Entregamos el cerebro, el ADN, el recién nacido. Pero la empresa estudiará y aprenderá de sus datos», afirma Bruno Pierobon, cofundador de NeoSpace. «Eso es algo que OpenAI y Anthropic no tienen. No competimos por los mismos datos, lo que nos brinda una buena protección».
NeoSpace también se diferencia en otro aspecto, en relación con la mayoría de sus competidores locales, que aún tienen acceso limitado a la inversión. Creada a finales de 2023 por los fundadores de Zup, adquirida por Itaú en 2019, la startup atrajo una inversión en 2025 liderada por el propio banco.
En la ronda de financiación de 18 millones de dólares, Itaú contó con la participación de inversores ángeles como Martin Escobari de General Atlantic, Micky Malka de Ribbit Capital y Nigel Morris de QED. La empresa fue valorada en 100 millones de dólares.
Esta cifra ayudó a superar uno de los principales desafíos para las empresas de tecnología avanzada detrás de estos modelos LLM: el alto costo de capacitación y mejora de los modelos. Hasta entonces, capitalizados por la salida de Zup, los socios de NeoSpace habían invertido R$ 10 millones de su propio dinero.
“Es difícil competir con la capacidad de procesamiento informático de estos grandes actores ”, afirma Pierobon. “Mientras que ellos cometen errores en cien sesiones de entrenamiento al mes, nosotros solo cometemos uno”.
La ronda de financiación también ayudó a NeoSpace a avanzar en sus negociaciones con clientes. Además de Itaú, la startup tiene 12 negociaciones avanzadas, algunas de ellas en el extranjero: dos ya están en Estados Unidos, donde la empresa está abriendo una oficina, y una en Europa.
Pierobon subraya que tener una relación previa con Zup y los inversores ayudó a abrir las puertas a la ronda de financiación, a pesar de que la tesis de inversión era más compleja y se encontraba en un sector que, a primera vista, parecía bastante arriesgado.
“Creo que es la primera vez que vemos un movimiento de startups que realmente une al mundo académico con el empresarial ”, afirma. “Por eso, a veces puede resultar difícil estructurar ambos aspectos y presentar esa propuesta de forma atractiva para los inversores”.
Del mundo académico al mercado laboral.
Everton Gago es uno de los nombres que fusiona estos dos mundos. Con más de 20 años de experiencia en IA, repartidos entre el ámbito académico en Unicamp y empresas como Ci&T, fundó infinity6 en 2024 junto con Leonardo Chaves.
Desde entonces, la empresa de tecnología avanzada ha conseguido dos rondas de financiación de un fondo no revelado, por un total de 10 millones de reales. Lo que atrajo al misterioso inversor es una tesis centrada también en modelos entrenados con datos de clientes, desde historiales almacenados hasta información en tiempo real.
Esta plataforma incluye tres motores dedicados a tres tareas: recomendación, previsión y fijación de precios. Ya la utilizan industrias, especialmente la farmacéutica y la alimentaria; bancos medianos; y minoristas, sobre todo en operaciones de comercio electrónico.
«Los bancos nos contratan, por ejemplo, para ayudarles a comprender qué producto recomendar a un cliente en particular y en qué momento», afirma Gago. «Nuestra propuesta se basa en un retorno de la inversión (ROI) puro. En el sector farmacéutico, hemos logrado resultados significativos, con un aumento de alrededor del 23 % en el valor promedio de las transacciones».
Infinity6 también invierte en modelos creados desde cero, que admiten otros formatos de datos y documentos, al igual que NeoSpace. Y, al mismo tiempo, en modelos más pequeños que requieren menos potencia de cálculo para su entrenamiento y funcionamiento.
“Entrenar un motor de gran tamaño como el GPT 5.0 requiere varios miles de millones de dólares”, afirma Gago. “Un modelo pequeño y bien enfocado cuesta mucho menos, entre 1000 y 2000 dólares estadounidenses”.
La búsqueda de una mayor eficiencia fue también uno de los pilares que guiaron a una de las empresas locales más recientes en este mercado: Lua Vision, creada por Paulo Câmara, David Kang y Plínio Ceccon a finales de 2025, tras un proceso de estructuración de tres años.
Con una inversión inicial de R$100.000 por parte del trío y a partir de la tesis doctoral de Câmara en IA en la Universidad de Tel Aviv, la empresa de tecnología avanzada ha creado cinco versiones de su LLM desde cero; una sexta está en camino.
«Los másteres en Derecho generalistas son como grandes bibliotecas, cuyo objetivo es acumular la mayor cantidad de conocimiento posible», afirma Kang. «Nuestra tesis es ser el cerebro más brillante. La capacidad de razonamiento de nuestro modelo reside en la concentración, no en la cantidad de información que contiene».
Los modelos también se entrenan con datos de clientes y se ejecutan localmente , es decir, se instalan en los servidores de la empresa. Esto, entre otras cosas, reduce los riesgos, así como los gastos relacionados con los proveedores de servicios en la nube.
Esta tesis ya se está poniendo a prueba con proyectos piloto en Brasil y en el extranjero. Existen alrededor de 20 proyectos piloto en sectores como la salud y la educación, que van desde una iniciativa con más de 20.000 estudiantes en África, financiada por Microsoft, hasta un proyecto con una consultora en Latinoamérica.
“Con esta cartera de proyectos, imaginamos que ya tendremos ingresos en la segunda mitad del año”, dice Kang, “Eso es lo que estamos buscando ahora”.
