Los documentos de mercados privados obtienen verificación en cadena mientras Inveniam y Docugami abordan la brecha de confianza de datos de la IA

Inveniam, la empresa de infraestructura de datos que ancla más de 200.000 millones de dólares en activos de mercados privados en cadena, ha avanzado para cerrar una brecha de la industria con su última asociación con Docugami. 

Ambas partes se han unido para llevar datos de documentos verificables a nivel de elemento a activos del mundo real.

Al igual que en la mayoría de los sectores, la inteligencia artificial ha encontrado su camino en los mercados privados; sin embargo, el desafío de los datos también se movió 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. 

El acuerdo verá en acción tanto el Document Graph Markup Language (DGML) de Docugami como la cadena NVNM de Inveniam.

El acuerdo de asociación siguió a informes anteriores donde Inveniam anunció que planea adquirir MANTRA, la blockchain regulada de Capa 1 en la que se construyó NVNM Chain como una Capa 2, en una transacción que se espera que se cierre a finales de este mes.

Ese acuerdo siguió a una inversión estratégica de 20 millones de dólares que Inveniam realizó en MANTRA en agosto de 2025, y las dos empresas construyeron conjuntamente NVNM Chain antes de que Inveniam se moviera para llevar toda la pila bajo un mismo techo.

¿Qué es la tecnología propietaria de Docugami?

DGML fue creado por Jean Paoli, CEO de Docugami, quien es coautor del estándar XML 1.0 y ex presidente de Microsoft Open Technologies. 

Convierte arrendamientos, acuerdos de préstamo, estados operativos e informes de valoración en elementos de datos etiquetados con precisión. 

NVNM Chain de Inveniam luego registra esos elementos como artefactos inmutables y con marca de tiempo en cadena, creando una pista de auditoría criptográfica que cualquier contraparte autorizada puede verificar de forma independiente.

DGML es diferente de otras tecnologías de datos de documentos

Actualmente, ya existe la tecnología para establecer la fuente de un documento como un todo, demostrando, por ejemplo, que un rollo de alquiler específico existía en un momento dado. 

DGML lleva esa innovación al siguiente nivel, ya que hace posible verificar puntos de datos individuales extraídos de dentro de un documento. Por ejemplo, una cifra de alquiler de una cláusula de arrendamiento específica, una relación préstamo-valor de un memorando de suscripción o una línea de ingreso operativo neto de un estado operativo.

"Las decisiones comerciales más importantes del mundo se toman sobre la base de documentos que las máquinas nunca han podido leer correctamente", afirmó Paoli, hablando sobre el acuerdo con Inveniam. 

Dijo: "Hemos pasado años construyendo la tecnología para convertir documentos complejos en datos con una precisión insuperable. Al abrir DGML, estamos invitando a cada participante del ecosistema de capital privado a colaborar con nosotros y construir sobre una base compartida".

La tecnología de Docugami utiliza modelos de lenguaje grandes de código abierto, pequeños modelos de razonamiento agente y generación de grafos de conocimiento para convertir documentos comerciales complejos en datos estructurados y accionables sin requerir datos de entrenamiento o plantillas. 

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

El valor de los RWA tokenizados ha crecido reportedly de alrededor de 14.100 millones de dólares en enero a más de 32.400 millones. Sin embargo, el problema de la calidad de los datos sigue siendo un problema, ya que tokenizar o atestiguar un activo privado es tan confiable como los datos subyacentes.

Verificar la fuente de esos datos ha requerido confiar en el emisor o realizar una debida diligencia independiente desde cero.

NVNM Chain, que Inveniam lanzó el 7 de mayo como su Capa 2 diseñada específicamente para mercados privados, fue diseñada para servir como una capa de atestación para la IA agente.

NVNM Chain registra la existencia del conjunto de datos y emite Atestaciones de Prueba de Origen, Prueba de Estado y Prueba de Proceso que rastrean qué datos impulsaron cualquier decisión o transacción.

Con DGML en la mezcla, los agentes de IA podrán leer los datos del documento y también hacerlo verificable y listo para auditoría.

Según Patrick O’Meara, Presidente y CEO de Inveniam, "DGML es 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 de DGML en cadena es el complemento natural: asegura que los elementos de datos, una vez expuestos, puedan ser confiables por cada parte interesada que necesite usarlos".

Las dos empresas no han publicado una fecha en la que su solución estará disponible públicamente.