Stack AI, AI destekli iş akışları oluşturmayı kolaylaştırmak istiyor

Stack AI’nin kurucu ortakları Antoni Rosinol ve Bernardo Aceituno, büyük dil modellerinin daha yaygın hale geldiği dönemde 2022’de MIT’de derecelerini tamamlayan doktora öğrencileriydi. ChatGPT yıl sonunda tüm dünyaya yayınlanacaktı, ancak ondan önce bile şirketlerin çok fazla uzmanlık ve bilgiye sahip olmadan verileri modellerle bir araya getirmesinde bir sorun olduğunu fark ettiler ve bunu değiştirmek istediler.

Mezun olduktan sonra San Francisco’ya taşındılar ve Y Combinator’daki Winter 23 grubuna katıldılar; burada Stack’i kurdular ve fikirlerini geliştirdiler. Bugün şirket, şirketlerin sohbet robotları ve yapay zeka asistanları da dahil olmak üzere yapay zeka odaklı iş akışları oluşturmasına yardımcı olmak için tasarlanmış az kodlu bir iş akışı otomasyon aracı geliştirdi. Şirket şu ana kadar 3 milyon dolar topladı.

“Platformumuz, insanların birlikte çalışmak için farklı araçları birbirine bağlamayı gerektiren iş akışları oluşturmasına olanak tanıyor. Veri kaynaklarını ve LLM’leri birbirine bağlamaya odaklanıyoruz çünkü bunu yapmak güçlü iş akışı otomasyonları oluşturmanıza olanak tanır. Ayrıca karmaşık iş süreçlerini otomatikleştirmek için birçok başka araç ve işlev de sunuyoruz,” dedi Aceituno TechCrunch’a. Yalnızca altı aydır çalışan bir ürüne sahipler ancak şimdiden 200’den fazla müşterinin ürünü kullandığını bildirdiler.

Temel olarak bu, bileşenlerin bir iş akışı tuvaline sürüklenmesini içerir. Bu genellikle Google Drive ve LLM gibi bir veri kaynağının yanı sıra iş akışını oluşturmak için bir tetikleyici bileşen veya bir eylem bileşeni gibi diğer iş akışı bileşenlerini içerir ve müşterinin çok fazla kodlama olmadan üretken yapay zeka programları oluşturmasına olanak tanır. Kodlamanın kendisi yapay zeka odaklı değildir, ancak iş akışındaki görevler genellikle yapay zekaya dayalıdır ve iş akışının sorunsuz çalışması için bazı manuel kodlamalar gerektirebilir.

İlk müşterilerinden bazıları sağlık sektöründe yer alıyor ve Aceituno, özellikle dahili veri kaynaklarının her zaman güvenilir olmadığı veya çelişkili veya eski bilgiler içerebildiği durumlarda doktorları ve hastaları ilgilendiren uygulamalarda dikkatli olmaları gerektiğini kabul ediyor.

Bu durumlarda, cevabın kalitesi konusunda karar vermek için uzman bir insan olan doktora güvenmenin önemli olduğunu söylüyor. Başka bir koruma düzeyi olarak her yanıtta kaynak alıntıları içerirler, böylece sağlık uzmanı yanıtı kabul etmeden önce kaynağı kontrol edebilir.

“Bununla birlikte çöp attığınızda alıntıların da çöp olacağı doğru, bu yüzden bu asistanların süreci tamamen devralmaması gerekiyor” dedi.

Doğrudan MIT’den gelen ve bir startup kuran Rosinol, YC’ye gitmenin onlara gerçekten işlerin ticari yönünü anlamalarına ve müşterilerle çalışarak startup fikirlerini nasıl geliştirebileceklerini anlamalarına yardımcı olduğunu söylüyor.

“Bu API’nin daha çok geliştirici odaklı olan ilk sürümüyle başladık. RFP yanıtlarını veya satışları otomatikleştirmek için yapay zekayı kullanmak istediğimiz fikriyle birkaç müşteriyle başladık. Müşterilerle çalışarak asıl zorluğun bir modeli eğitmek değil, veri kaynaklarını etkili bir şekilde sorgulamak ve bu dil modellerine bağlamak olduğu açıkça ortaya çıktı.”

Şirketin şu anda altı çalışanı var, ancak mühendisleri ve satış ve pazarlama profesyonellerini işe alıyor.

3 milyon dolarlık yatırım yaklaşık bir yıl önce kapandı. Yatırımcılar arasında Gradient Ventures, Beat Ventures ve True Capital’in yanı sıra LambdaLabs, Y Combinator, Soma Capital ve Epakon Capital yer alıyor.