Prentis vol 100M$ per automatitzar oficines: un unicorn fet de benchmarks no verificats
Reid Hoffman i Mark Pincus surten als titulars. Però Prentis és, en rigor, el projecte secundari de tots dos. El que TechCrunch no posa al titular és que Hoffman acaba de deixar el consell de Microsoft per centrar-se a fons en Manas AI, un laboratori de descoberta de fàrmacs que és la seva aposta real per a la propera dècada. Pincus porta un any publicant memòries i fent d'inversor. Prentis és la seva aventura lateral. I el mercat li posa una valoració d'1.000 milions de dòlars de tota manera. Perquè en el cicle actual d'IA, el cognom ven.
Qui hi ha realment darrere
La cara operativa és Ritankar Das, CEO de 31 anys i fundador de Titan, un holding que construeix i opera empreses d'IA amb capital propi (sortides d'empreses anteriors, no LPs externs). Model Berkshire Hathaway, autogestió de capital. Das és el Medalist més jove de la UC Berkeley en un segle, va fer màster a Oxford i va abandonar un doctorat d'IA a Cambridge. Sobre el paper, un currículum de primer nivell.
Prentis va néixer a l'abril de 2026 i ja porta més de 25 contractats, molts procedents d'OpenAI, Google DeepMind, Meta, Tencent i Alibaba.
Què fa Prentis i per què importa a les PIMEs
El producte s'anomena Hive-32B: un model entrenat per replicar com un empleat d'oficina navega per aplicacions reals —Windows, documents, sistemes corporatius— per automatitzar tasques rutinàries sense codi. Casos d'ús reals documentats: gestió de reclamacions d'assegurança, devolucions de duanes, rastrejament de documentació en manufactura.
Dit en clar: no és un chatbot. És un agent que pren el control de l'ordinador i fa feines administratives com si fos una persona. El missatge per a qualsevol gestoria, assessoria o empresa de logística catalana és evident: la propera onada no demana integrar APIs, demana cedir tasques a un agent que ja sap com funcionen els teus programes.
Prentis diu que el cost per tasca és 10 vegades inferior al de les APIs frontier (GPT-5.4, Claude Opus 4.6). Si és cert, el canvi de paradigma és real. Però aquí comença el problema.
El que no ha verificat ningú
El pitch deck —filtrat a TechCrunch— projecta 75M$ d'ARR anualitzat al Q3 de 2026. Però el propi document adverteix que aquesta xifra es basa en "contractes estimats equivalents al 20% de l'estalvi generat, no en ingressos reconeguts, subjectes a execució final". Traduït: no és ARR, és una projecció condicionada a rendiment real que ningú ha mesurat.
Els benchmarks on Prentis supera OpenAI i Anthropic —WindowsAgentArena i ScreenSpot-v2— mesuren tasques molt específiques en entorns Windows controlats. No és el mateix que automatitzar el backoffice d'una empresa de 30 persones a Badalona amb un ERP propi, cinc aplicacions en paral·lel i un gestor que desa les coses en carpetes amb noms impossibles. TechCrunch ho reconeix explícitament: no ha verificat cap dels resultats dels benchmarks.
La valoració d'1.000 milions es negocia sobre $50M en contractes signats, benchmarks autoproclamats i uns fundadors amb historial però amb la ment en un altre lloc.
Quin camp de joc hi ha per a startups i devs catalans
Si Prentis funciona com diu —i és un "si" gran—, obriria un mercat de automatització de backoffice sense codi que fins ara requeria integrar APIs, fer RAG sobre documents corporatius i construir orquestadors d'agents complexos. El salt seria: directament l'agent opera l'aplicació.
Per a un dev o equip tècnic a Catalunya, la conseqüència pràctica és doble. D'una banda, el segment de clients "ens implementeu una solució d'IA per a tasques administratives" es podria tornar molt més competitiu i ràpid. De l'altra, qui domini la capa d'implementació, configuració i ajust d'aquests agents per a casos d'ús locals tindrà un avantatge real durant la fase d'adopció massiva, que rarament és tan automàtica com prometen els pitch decks.
Per a qui vol construir sobre aquesta capa o necessita un equip que faci la feina bruta d'integrar agents d'IA en fluxos reals, opcions com reddev.es ja treballen en exactament aquest nínxol: implementació a mida, sense el cost d'estructura d'una consultoria gran.
L'espai de "computer use agents" serà molt concorregut: Anthropic ha comprat Vercept, OpenAI té la seva pròpia línia i Mira Murati treballa en el mateix problema des de Thinking Machines Lab. Prentis aposta per arribar més barat i amb contractes corporatius ja signats. Si els números aguanten l'escrutini —cosa que ara mateix ningú pot confirmar—, la cursa és real.