Das Athenic IA -Datenanalyse -Startup möchte das Zentralnervensystem eines Unternehmens sein

Jared Zhao interessierte sich ursprünglich während seiner Zeit an der UC Berkeley für Datenanalysen, weil er angezogen wurde, wie sie grobe Daten in eine Geschichte verwandeln konnte. Zhao gründete sein erstes Startup der Polyturdatenanalyse im Jahr 2021. Die Fortschritte in der generativen KI erst ein Jahr später machten Zhao erkennen, was die Polyur aufgebaut hat, war sehr kompliziert für das, wonach Benutzer in einer Post-Chatgpt-Welt suchen würden, und entschieden den Kurs zu ändern.

Das Ergebnis war Ai AthenicEin Unternehmen, das verwendet, wurde Datenanalyse für Unternehmen in allen Datenquellen ausführen. Zhao, Gründer und CEO, sagte, dass athenische Produkte als zentrales Nervensystem einer Organisationsdatenbanken konzipiert sind, die unabhängig von ihrer Codierung oder ihrer Datenerfahrung von jedem im Unternehmen verwendet werden können.

Zhao (Foto oben im Zentrum) fügte hinzu, dass Athenic als flexibel gebaut wurde und mit Unternehmen zusammenarbeiten kann, um seine KI zu erhalten .

Jeder Daten berichtet, dass das AI-aktivierte System eine Erläuterung enthält, wie die KI die Daten interpretiert, sodass Benutzer mögliche Fehler identifizieren und KI-Modell-Feedback bereitstellen können. Zhao fügte hinzu, dass dies bei der Sichtbarkeit hilft und dass die KI, obwohl sie möchten, dass AI 100% der Genauigkeit erreicht, aber auch nicht 100% Genauigkeit erreichen kann.

„Selbst wenn das System falsch ist, sind Sie sich bewusst, dass es möglicherweise falsch ist, und erklärt dem Benutzer, warum Sie denken, dass es möglicherweise falsch ist“, sagte Zhao. „Und das ist ein guter Datenanalyst. Sie liefern nicht nur den Bericht oder die Diagramm, sondern auch eine Zusammenfassung der Exekutive, in der erklärt wird, wie Sie dies interpretieren und was sie für diese Analyse getan haben. ”

Das Unternehmen wurde im Jahr 2022 gegründet und hat sein Produkt im Sommer 2022 eingeführt. Seit seiner Einführung hat es Athenic gelungen, Kunden von kleinen Startups bis zu großen Unternehmen zu erreichen, darunter Additel und PMC. Zhao sagte, das Unternehmen habe viele seiner kleineren Kunden durch Verkaufsabführungen gefunden, die meisten seiner Unternehmenskunden stammten jedoch aus dem Eintrittsinteresse.

Athenic mit Sitz in San Francisco kündigt jetzt eine Runde von 4,3 Millionen US -Dollar an, die unter anderem von BMW I unter der Beteiligung von Tenvc, Scrum Ventures und Stage 2 Capital angeführt werden. Zhao sagte, das Geld werde in die Einstellung und Erstellung neuer technologischer Ressourcen investiert.

„Heute stellt der Benutzer Fragen und beseitigt die Ideen aus dem System, das er sehen möchte“, sagte Zhao. „Es gibt auch eine Welt, in der Daten eine Art Einsicht haben, die den Daten, die wir dem Benutzer vorschlagen möchten, vor Ihnen vorstellen möchten, bevor Sie überhaupt fragen.“

Samantha Huang, Direktorin von BMW I Ventures, sagte gegenüber TechCrunch, dass sie auf zufällige Weise vorgestellt wurde. Huang sagte, sein Unternehmen habe beschlossen, sich eine bessere Vorstellung vom KI -Startup -Ökosystem im Allgemeinen zu machen und den Ozean zu „gekocht“ und so viele KI -Startups wie möglich erreicht, um eine Vibrationsprüfung zu erhalten.

Athentic war einer von ihnen. Huang sagte, das Unternehmen habe sich von anderen Datenanalyseunternehmen abgebildet, weil sie Unternehmen helfen, die KI -Modelle mit spezifischem Kontext und Kenntnis des Unternehmens zu erhalten.

„Viele Unternehmen werden diese grundlegenden generischen, monetisierten Modelle verwenden, aber das Problem ist technisch gesehen das Modell. Es ist irgendwie dumm, wenn Sie nicht wissen, wie Daten in der Umgebung des Kunden liegen“, sagte sie. „Jared hat einen neuen Ansatz verfolgt, der ein Wissensdiagramm und grundlegende Modelle kombiniert, die es ihm ermöglichten, dieses Problem zu füllen.“

Der Marktanalysemarkt ist überfüllt und wird wahrscheinlich zunehmend so sein, dass sich KI -Generative verbessert und mehr Unternehmen dienen, um die Verwaltung und Verwendung ihrer Daten zu verbessern. Datenbank Es ist nur ein Beispiel in diesem Sektor, das Risikokapital in Höhe von mehr als 19 Milliarden US -Dollar gesammelt hat und derzeit einen Wert von 62 Milliarden US -Dollar hat. Es gibt auch zahlreiche Datenspeicherunternehmen, die sich auf Optimierung konzentrieren, die in diesem Bereich leicht erweitert werden können.

Zhao ist der Ansicht, dass sich der Ansatz von Unternehmen, sich stark auf die Benutzererfahrung zu konzentrieren und sicherzustellen, dass KI -Modelle den richtigen Kontext des Unternehmens haben, dazu beitragen, sie zu unterscheiden.

„Wir glauben nur, dass es viele Unternehmen gibt, die ohne angemessenes Wissen ausgeführt werden, auch wenn alle Daten technisch gesehen sind“, sagte Zhao. „Manchmal sind Menschen an der Spitze, nicht aus Unwissenheit, oft geblendet, und das ist das Problem, das wir wirklich lösen wollen.“