Dois ex-executivos da Humane, a startup de hardware de IA em apuros, estão ressurgindo com um novo empreendimento de software de inteligência artificial que arrecadou US$ 4 milhões com uma avaliação de US$ 25 milhões.
Brooke Hartley Moy e Ken Kocienda, ex-líder de parcerias estratégicas e chefe de engenharia de produto da Humane, respectivamente, estão lançando o Infactory, um mecanismo de busca de verificação de fatos de IA. A dupla partiu da Humane em maio, semanas após a estreia morna de seu AI Pin.
A ferramenta da Infactory visa pesquisar o banco de dados corporativo de qualquer empresa, bem como a web aberta, de forma transparente e explicável, disse Kocienda à CNBC. Ele e Hartley Moy estão comercializando a startup para clientes empresariais em setores como finanças, seguros, SaaS, serviços de saúde e mídia.
“Realmente se resumiu à oportunidade que vimos no lado empresarial da casa”, disse Hartley Moy, CEO da Infactory, à CNBC. “Construir esse tipo de produto nunca seria adequado para uma empresa de hardware de consumo.”
Quando a Humane enviou o AI Pin aos revisores de gadgets em abril, ele teve uma recepção morna, com muitos chamando-o de indigno de confiança e pouco útil. Mas a saída dos dois teve a ver com as oportunidades de negócios que viram quando trabalharam na Humane, disse Hartley Moy.
“A realidade é que isso já estava fermentando há algum tempo, sem relação com as críticas e como isso se desenrolou”, disse ela.
A Humane agora está em busca de um comprador e, em junho, esteve em negociações com a HP e outras empresas, incluindo mais de uma empresa de telecomunicações, disse na época uma fonte familiarizada com o assunto à CNBC. No ano passado, a Humane levantou US$ 100 milhões em financiamento da Microsoft, do braço de risco da LG e da Tiger Global antes de anunciar seu dispositivo, elevando seu financiamento total para mais de US$ 200 milhões. Os apoiadores incluem o CEO da OpenAI, Sam Altman, e o CEO da Salesforce, Marc Benioff.
Hartley Moy trabalhou na Salesforce, Slack e Google antes de partir para Humane. Lá, ela se concentrou em parcerias de software com provedores de nuvem. Kocienda, CTO da Infactory, trabalhou na Maçã por mais de 15 anos e foi o principal engenheiro que inventou a correção automática de teclado para o iPhone original.
A rodada de sementes da empresa foi liderada pela Bee Partners com a participação de Andreessen Horowitz e outros. Embora a maior parte do financiamento tenha vindo de um investidor institucional, Hartley Moy confirmou que a Infactory também utilizou um pequeno veículo para fins especiais, ou SPV, que é um tipo de financiamento comumente usado por empresas de IA, como Anthropic e Cohere.
Um chatbot de IA ‘focado em fatos’
O Infactory está atualmente em status alfa, e a equipe está trabalhando com parceiros de design e outros para incorporar feedback antes de lançar o produto amplamente ainda este ano, disse Hartley Moy.
“Há muitas, muitas empresas que não fazem parte de empresas nativas de IA… que querem participar neste ecossistema”, disse ela. “Seus requisitos de negócios são muito regulamentados em torno da precisão, da confiabilidade e de respostas de alta qualidade. Os padrões para construir esses aplicativos são muito mais elevados.”
Como a Infactory está abordando isso com um método especial de preparação de dados de forma que os modelos de IA possam analisá-los melhor e com mais precisão, disse Hartley Moy.
Se, por exemplo, um médico tiver em seu consultório um paciente que esteja tomando três medicamentos diferentes, e o médico quiser verificar possíveis interações medicamentosas antes de prescrever um quarto medicamento, ele poderá perguntar ao Infactory e ele poderá fornecer uma resposta a partir de dados internos. , citando suas fontes, disse Kocienda.
“Essa resposta tem que estar certa, e essa informação existe nos dados que esta empresa acumulou”, disse ele.
Na era dos bancos de dados, da web e dos aplicativos móveis, os dados disponíveis atualmente não estão preparados para modelos de linguagem natural, disse Kocienda. A Infactory está focada em usar IA para estudar os dados de uma empresa, entender semanticamente o que há neles e avaliar quais tipos de perguntas podem ser respondidas com base no que há nos dados e recusar-se a responder quando não puder, em vez de inventar algo, disse ele. . Isso é algo contra o qual muitos chatbots de IA lutam.
Por exemplo, se um cliente perguntasse quantos arremessos de três pontos Shohei Ohtani acertou nesta temporada, a ferramenta da Infactory poderá responder que, como Ohtani é jogador de beisebol, a pergunta não faz sentido.
Google, Microsoft, OpenAI e outras empresas estão no comando de uma corrida armamentista de IA generativa, à medida que empresas de aparentemente todos os setores correm para adicionar chatbots e agentes alimentados por IA, alimentados por grandes modelos de linguagem. Prevê-se que o mercado ultrapasse US$ 1 trilhão em receitas dentro de uma década.
Muitos chatbots líderes foram criticados por inventar respostas imprecisas em resposta às dúvidas dos usuários. Quase imediatamente após o Google lançar a “Visão Geral de IA” na Pesquisa Google, por exemplo, as críticas públicas aumentaram depois que as consultas retornaram resultados absurdos ou imprecisos dentro do recurso de IA, sem qualquer maneira de cancelar.
Com o Infactory, “em nenhum momento existe uma caixa preta onde uma pergunta entra em um LLM e sai uma resposta e você não sabe de onde veio”, disse Kocienda.
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