Los documentos del mercado privado obtienen verificación en cadena mientras Inveniam y Docugami buscan cerrar la brecha de confianza en los datos de la IA

Inveniam, la empresa de infraestructura de datos que gestiona más de 200.000 millones de dólares en activos del mercado privado en la cadena de bloques, ha dado un paso importante para cerrar una brecha en el sector con su última asociación con Docugami. 

Ambas partes se han unido para aportar datos documentales verificables a nivel de elementos a los activos del mundo real.

Al igual que en la mayoría de los sectores, la inteligencia artificial se ha abierto camino en los mercados privados; sin embargo, el desafío de los datos también ha evolucionado con ella, ya que los datos que sustentan los activos que se analizan a veces están atrapados en documentos no estructurados que las máquinas nunca han podido leer con precisión. 

Este acuerdo permitirá que tanto el lenguaje de marcado de grafos de documentos (DGML) de Docugami como la cadena NVNM de Inveniam entren en funcionamiento. 

El acuerdo de colaboración se produjo tras informes anteriores en los que Inveniam anunció que planea adquirir MANTRA, la cadena de bloques regulada de capa 1 sobre la que se construyó NVNM Chain como una cadena de bloques de capa 2, en una transacción que se espera que se cierre a finales de este mes. 

Ese acuerdo se produjo tras una inversión estratégica de 20 millones de dólares que Inveniam realizó en MANTRA en agosto de 2025, y ambas empresas construyeron conjuntamente NVNM Chain antes de que Inveniam decidiera integrar toda la infraestructura bajo un mismo techo.

¿Cuál es la tecnología patentada de Docugami?

DGML fue creado por Jean Paoli, CEO de Docugami, coautor del estándar XML 1.0 ydent de Microsoft Open Technologies. 

Convierte contratos de arrendamiento, acuerdos de préstamo, estados financieros e informes de valoración en elementos de datos etiquetados con precisión. 

La cadena NVNM de Inveniam registra esos elementos como artefactos adentde manipulaciones y con marca de tiempo en la cadena, creando un registro de auditoría criptográfica que cualquier contraparte autorizada puede verificar de formadent.

DGML es diferente de otras tecnologías de datos de documentos

Actualmente, ya existe la tecnología necesaria para determinar el origen de un documento en su totalidad, demostrando, por ejemplo, que existía un registro de alquileres específico en un momento dado. 

DGML lleva esa innovación al siguiente nivel, ya que permite verificar datos individualestracde un documento. Por ejemplo, el monto del alquiler de una cláusula específica del contrato de arrendamiento, la relación préstamo-valor de un informe de evaluación crediticia o la línea de ingresos operativos netos de un estado de resultados.

“Las decisiones empresariales más importantes del mundo se toman sobre la base de documentos que las máquinas nunca han sido capaces de leer correctamente”, afirmó Paoli, refiriéndose al acuerdo con Inveniam. 

Declaró: “Hemos dedicado años a desarrollar la tecnología necesaria para convertir documentos complejos en datos con una precisión inigualable. Con la apertura de DGML, invitamos a todos los participantes del ecosistema de capital privado a colaborar con nosotros y construir sobre una base común”

La tecnología de Docugami utiliza modelos de lenguaje de gran tamaño de código abierto, modelos de razonamiento basados en agentes pequeños y la generación de grafos de conocimiento para convertir documentos comerciales complejos en datos estructurados y procesables sin necesidad de datos de entrenamiento ni plantillas. 

¿Por qué los activos tokenizados y los agentes de IA necesitan anclar los datos de los documentos en la cadena de bloques?

el valor de los activos ponderados por riesgo tokenizados ha crecido de aproximadamente 14.100 millones de dólares en enero a más de 32.400 millones de dólares. Sin embargo, el problema de la calidad de los datos persiste, ya que la tokenización o certificación de un activo privado solo es tan fiable como los datos subyacentes. 

Para verificar el origen de esos datos, ha sido necesario confiar en el emisor o realizar una investigación exhaustivadent desde cero.

NVNM Chain, que Inveniam lanzó el 7 de mayo como su capa 2 diseñada específicamente para mercados privados, fue concebida para servir como una capa de certificación para la IA con agentes. 

NVNM Chain registra la existencia de un conjunto de datos y emite certificados de prueba de origen, prueba de estado y prueba de proceso que tracqué datos impulsaron cualquier decisión o transacción.

Con la incorporación de DGML, los agentes de IA podrán leer los datos del documento y, además, hacerlos verificables y aptos para auditorías.

Según Patrick O'Meara, presidente y director ejecutivo de Inveniam, "DGML supone un avance fundamental en la forma en que leemos y estructuramos los documentos que impulsan el capital privado"

Afirmó: «Anclar los elementos de datos extraídos mediante DGML en la cadena detraces el complemento natural: garantiza que, una vez expuestos, todos los interesados que necesiten utilizarlos puedan confiar en dichos elementos»

Las dos empresas no han anunciado la fecha en que su solución estará disponible al público.