O co-fundador da Rubrik, Soham Mazumdar, que saiu em 2023, tem uma nova startup de dados chamada Wisdomai. A empresa oferece análises de dados de IA que podem fornecer informações de negócios com dados estruturados, não estruturados e até “sujos”, o que significa dados não limpos de erros de digitação ou erros.
Trabalhando com dados onde e como é, esse é essencialmente o Santo Graal para o software de inteligência de negócios corporativos e por que o Coatue liderou a rodada de sementes gigantes de US $ 23 milhões. Madrona, GTM Capital, Anthology Fund e outros também participaram.
Em vez de pedir a uma equipe de análise de dados para executar relatórios, os gerentes de negócios podem fazer perguntas do Wisdomai e perfurar os detalhes.
Mazumdar dá um exemplo de chefe de receita querendo saber: “Como vou fechar meu trimestre?” A resposta do Wisdomai ofereceria uma lista de acordos pendentes em que a equipe deveria se concentrar, juntamente com as informações sobre o que está atrasando cada uma, como a lista das perguntas que cada cliente está aguardando.
“Você pode fazer com que o CRO veja literalmente até esse último nível de detalhe por meio de nossa plataforma com, como cinco traços -chave, em oposição a um processo que envolve cinco indivíduos, incluindo alguns analistas e muito tempo”, disse Mazumdar ao TechCrunch.
Esse é apenas um exemplo do tipo de perguntas que o Wisdomai espera responder.
Outro cliente inicial é uma empresa de petróleo e gás que tem milhares de trabalhadores em campo usando o Wisdomai para fazer perguntas sobre produção, aproveitando dados de tudo, desde documentos armazenados até telemetria.
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Obviamente, todas as ferramentas de análise de negócios já disponíveis-e uma série de startups-também estão oferecendo avisos de linguagem natural de IA.
Wisdomai se destaca para o pedigree dos fundadores – todos trabalhados anteriormente com Mazumdar em Rubrik. Mas a superpotência da plataforma é sua precisão, mesmo contra dados confusos, diz Mazumdar. Ele pode encontrar respostas em dados estruturados, como bancos de dados, bem como dados não estruturados armazenados em arquivos.
Igualmente importante, Widsomai não entregará alucinações.
A maioria das empresas está buscando a precisão do aplicativo de IA, concentrando-se nos dados usados para treinar seus modelos de IA, bem como o tamanho do modelo, a engenharia imediata e, talvez, técnicas de recuperação em tempo real, como a geração de recuperação upmentada por recuperação (RAG). No entanto, eles ainda correm o risco de respostas fabricadas.
O Wisdomai usa Genai na formação de consultas – não na criação de respostas. “Por fim, Genai pode alucinar. O que usamos Genai para fazer é escrever pequenos programas pequenos … que podem consultar esses sistemas diferentes”, diz Mazumdar.
Portanto, se o modelo de Wisdomai alucina, tudo o que fará é escrever uma consulta falsa que não recupere os dados. Os dados em si – a resposta para a pergunta – não serão fabricados.
O Wisdomai reivindica ConocoPhillips, Cisco e Descope como clientes primeiros e tem clientes que estão trabalhando com grandes serviços de armazenamento de dados em nuvem, como Snowflake, BigQuery do Google, Redshift, Databricks da Amazon, Postges. Ele pode ser treinado em qualquer sistema de armazenamento de dados, estudando a linguagem de consulta através de registros de consulta e outras fontes, diz Mazumdar.