Douwe Kiela es un científico investigador y empresario neerlandés-estadounidense que trabaja en el campo de la inteligencia artificial, con un enfoque en aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural. Es director de investigación científica en Google DeepMind. Anteriormente, cofundó y fue director ejecutivo de Contextual AI, una empresa de software empresarial que proporciona una plataforma para construir agentes de IA fundamentados para bases de conocimiento empresariales.
Kiela dirigió el equipo de investigación en Meta AI que introdujo el enfoque de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) en 2020, coautorando el artículo fundacional "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks". También fue jefe de investigación en Hugging Face y es profesor adjunto en Sistemas Simbólicos en la Universidad de Stanford.
Vida temprana y educación
Douwe Kiela nació en Ámsterdam, Países Bajos, en 1986. Obtuvo una licenciatura en Ciencias en Artes y Ciencias Liberales de la Universidad de Utrecht, con doble especialización en Inteligencia Artificial Cognitiva y Filosofía. Luego obtuvo un máster en lógica (cum laude) en el Instituto de Lógica, Lenguaje y Computación (ILLC) de la Universidad de Ámsterdam. Kiela recibió un MPhil y un doctorado en Ciencias de la Computación de la Universidad de Cambridge, especializándose en procesamiento del lenguaje natural y aprendizaje automático.
Carrera en Meta AI
En 2016, Kiela se unió a Facebook AI Research (FAIR) como investigador posdoctoral, y más tarde se convirtió en científico investigador en Nueva York. Mientras estuvo en Meta, coautoró artículos en procesamiento del lenguaje natural, con un enfoque en aprendizaje multimodal y fundamentado en el lenguaje. Sus proyectos incluyeron la creación de un bot asistente virtual que podía guiar a turistas por una ciudad y liderar el desarrollo de Dynabench, una plataforma interactiva de evaluación comparativa lanzada en 2020 que utilizaba retroalimentación humana para probar y mejorar los modelos de lenguaje.
En 2020, Kiela lideró el equipo de investigación de Meta AI que introdujo la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), coautorando el influyente artículo "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks" junto con Patrick Lewis, Ethan Perez y otros investigadores. El marco RAG transformó la forma en que los modelos de lenguaje grandes acceden e incorporan información externa, permitiéndoles recuperar contexto relevante de bases de conocimiento externas en el momento de la consulta, en lugar de depender únicamente de datos preentrenados. Este enfoque abordó limitaciones clave como la alucinación, la información desactualizada y la falta de atribución de fuentes. La técnica RAG desde entonces ha sido ampliamente adoptada en aplicaciones de IA empresarial y tareas de procesamiento del lenguaje natural intensivas en conocimiento.
Hugging Face y Contextual AI
Después de dejar Meta, Kiela fue jefe de investigación en Hugging Face. En 2023, cofundó Contextual AI con Amanpreet Singh, otro exinvestigador de Facebook AI Research y Hugging Face. La empresa, con sede en Mountain View, desarrolla una plataforma para construir agentes de IA fundamentados para empresas, centrándose en aplicaciones en los sectores de tecnología, semiconductores, logística, finanzas y medios de comunicación.
Contextual AI recaudó 20 millones de dólares en financiación inicial en junio de 2023, liderada por Bain Capital Ventures. En agosto de 2024, la empresa completó una ronda de financiación Serie A de 80 millones de dólares liderada por Greycroft, con la participación de Bezos Expeditions, NVentures (Nvidia), HSBC Ventures y Snowflake Ventures, entre otros.
Google DeepMind y roles académicos
En mayo de 2026, Kiela se unió a Google DeepMind como parte de un acuerdo de licencia entre Google y Contextual AI, según el cual más de 20 investigadores de Contextual AI se unieron a DeepMind. Tras su partida, Jay Chen se convirtió en director ejecutivo interino de Contextual AI.
Kiela es profesor adjunto en Sistemas Simbólicos en la Universidad de Stanford. En una entrevista de 2023 con el Stanford Daily, comentó sobre el desarrollo de Alpaca, un modelo de ajuste fino por instrucciones de bajo costo basado en LLaMA de Meta, y enfatizó la importancia de la investigación académica abierta en modelos de lenguaje grandes.