‘Evrensel AI çalışanı’ Ema, 25 milyon dolarla gizlilikten çıkıyor

Üretken yapay zeka bugünlerde kamusal teknoloji söylemini iyi ve gerçek anlamda kontrol ediyor. San Francisco’dan Ema adında yeni bir girişim, bunun geçici bir hayalden çok daha fazlası olduğunu düşünüyor. Bugün aynı adı taşıyan bir ürünle gizlilikten çıkıyor ve yapay zekanın ve özellikle üretken yapay zekanın çalışma şeklimizi nasıl değiştireceği konusunda yeni bir sayfa açacağına inanıyor.

CEO ve kurucu ortak Surojit Chatterjee bir röportajda “Hedefimiz evrensel bir yapay zeka çalışanı yaratmak” dedi. “Amacımız, her kuruluşta çalışanların her gün yaptığı sıradan görevleri otomatikleştirmek… onları daha değerli ve daha stratejik işler yapma özgürlüğüne kavuşturmak.”

Şirket ve yatırımcılar, parayı ve gelirlerini ağzına koyuyor: Etkileyici bir destekçi listesinden ve hala gizlilik içindeyken sessizce topladığı müşterilerden, Envoy da dahil olmak üzere buhar yazılımı suçlamalarını ortadan kaldırmak için şimdiden 25 milyon dolar topladı. Küresel, TrueLayer ve Moneview.

Ema’nın yapabileceklerine gelince, bu işletmeler bunu müşteri hizmetlerinden (kullanıcılara teknik destek sunmanın yanı sıra takip ve diğer işlevler dahil) çalışanlara yönelik dahili üretkenlik uygulamalarına kadar uzanan uygulamalarda kullanıyor. Ema’nın iki ürünü – Generative Workflow Engine (GWE) ve EmaFusion – “insan tepkilerini taklit etmek” için tasarlanmış ancak aynı zamanda geri bildirimle daha fazla kullanımla birlikte gelişiyor.

Chatterjee’nin tanımladığı gibi, bu sadece robotik süreç otomasyonu değil (yani 2010’larda) ve belirli görevleri hızlandıran sadece yapay zeka değil (bu daha da geriye gidiyor) ve sosyal medyada yerilmeyi bekleyen başka bir nesil yapay zeka doğruluğu başarısızlığı da değil. .

Chatterjee, “kurumsal makine asistanı”nın kısaltması olan Ema’nın 30’dan fazla Büyük Dil Modelinden yararlandığını ve bunu “daha küçük, alana özgü modellerle” patent bekleyen bir platformda birleştirdiğini söylüyor. doğruluk, halüsinasyon, veri koruma vb. ile ilgili gördüğünüz tüm sorunlar.

Bu erken turda Ema’nın maaş tablosuna pek çok isim ekleniyor. Accel, Bölüm 32 ve Prosus Ventures ortak liderlik yapıyor ve Wipro Ventures, Venture Highway, AME Cloud Ventures, Frontier Ventures, Maum Group ve Firebolt Ventures da katılıyor. Üstelik bazı önemli bireysel destekçiler de var: Sheryl Sandberg, Dustin Moskovitz, Jerry Yang, Divesh Makan ve David Baszucki bunların arasında.

Şu anda işletmeler için GenAI araçları geliştiren düzinelerce, belki de yüzlerce şirket var; hem belirli sektörler veya kullanım senaryoları için çözümler üzerinde çalışıyorlar hem de Ema’nınki gibi iddialı evden çalışma tarzı salınımlar üzerinde çalışıyorlar. Bu özel GenAI girişiminin neden bu yatırımcıların dikkatini çektiğini merak ediyorsanız, bunun bir kısmı zaten iş yapmaya başlamış olmaları olabilir. Ama aynı zamanda takımın bazı geçmişinden de kaynaklanıyor.

Ema’dan önce Chatterjee, Coinbase’in halka arzına kadar ürün sorumlusu olarak görev yapıyordu. Bundan önce Google’ın hem mobil reklamlarında hem de alışveriş işlerinde Ürün Başkan Yardımcısı olarak görev yapıyordu. Makine öğrenimi kurumsal yazılımı ve reklam teknolojisi gibi alanlarda kendi adına 40 kadar patenti var.

Ema’nın mühendislik bölümünün başkanı olan diğer kurucu ortak Souvik Sen de aynı derecede etkileyici bir deneyime sahip. Son olarak Okta’da verileri, makine öğrenimini ve cihazları denetlediği mühendislikten sorumlu başkan yardımcısıydı; Bundan önce de Google’da veri ve makine öğrenimi alanında mühendislik liderliği yapıyordu ve gizlilik ve güvenliğe odaklanıyordu. Kendisinin de 37 patenti var.

Bu ikisinin ortak deneyimi, şirketin hedeflerine ve bunları gerçekleştirme olasılığına ağırlık veriyor. Ancak aynı zamanda nasıl geliştiğini iyi anlayabilecek birçok ayrıntıyı da bırakıyor.

Örneğin Chatterjee’nin e-ticaret ve reklam teknolojisi alanındaki uzmanlığını düşünün. Bunların bugün pek çok işletmenin müşterilerle etkileşiminin temel taşları olduğu göz önüne alındığında, Ema’nın uçması halinde nasıl gelişebileceğini anlamaları kaçınılmaz görünüyor.

Öte yandan, daha önce veri koruma ve mahremiyet konusunda bilgi sahibi olan ve bunları hesaba katan bir kurucuya sahip olmak, startup’a bunları berbat etmeme konusunda potansiyel olarak daha iyi bir şans verir. Ya da en azından umut edebiliriz! Sonuçta bu yapay zekadır ve bu, sonuçta eldeki işe ve bunu başarmak için teknolojinin nasıl kullanılacağına odaklanacak bir Silikon Vadisi girişimidir.

Şimdilik, daha gelişmiş sonuçlar elde etmek için farklı LLM silolarını kesen ürünler geliştirmek için çalışan iddialı startup’ları görmek dikkate değer. Belki de bu, Yüksek Lisans’ın zaman içinde tahmin edebileceğinizden daha fazla birbirinin yerine geçebileceğinin ve aynı zamanda daha fazla metalaştırıldığının erken bir işaretidir.

Yatırımcılar, farklı kullanım durumlarını kesme yeteneğinin, girişime işini ve genel olarak kullanışlılığını büyütmeye yardımcı olabilecek potansiyel bir çeşitlendirme sağladığını söylüyor.

“Genel Yapay Zeka çözümlerinin çoğu, belirli kullanım durumları için yüksek değer sağlıyor ancak ya kullanım senaryolarına, hatta bitişik kullanım senaryolarına genişletilmesi zordur ve daha da önemlisi, büyük kuruluşlar, parçalanma ve hassas verilerine pek çok farklı uygulama tarafından erişilmesi konusunda endişe duymaktadır. Prosus Ventures’ın Hindistan’daki yatırım başkanı Ashutosh Sharma TechCrunch’a söyledi. “Ema bu sorunları çözebilir ve optimum yatırım getirisi ile yüksek doğruluk sağlayabilir.”