Adam Oliner, cofundador y director ejecutivo de Injerto solía ejecutar el aprendizaje automático en Slack, donde ayudó a construir la infraestructura interna de inteligencia artificial de la empresa. Slack carecía de los recursos de una empresa como Meta o Google, pero aún tenía toneladas de datos para filtrar y era su trabajo construir algo a menor escala para ayudar a que la IA trabajara en el conjunto de datos.
Con un equipo pequeño, solo pudo construir lo que llamó una solución “en miniatura” en comparación con las contrapartes a escala web. Sin embargo, después de que él y su equipo lo construyeron, se dio cuenta de que era ampliamente aplicable y podía ayudar a otras organizaciones más pequeñas a aprovechar la IA y el aprendizaje automático sin grandes recursos.
“Creamos una especie de mini Graft en Slack para impulsar la búsqueda semántica y las recomendaciones en todo el producto. Y fue enormemente efectivo… Y fue entonces cuando dijimos, esto es tan útil y tan poderoso si pudiéramos ponerlo en manos de la mayoría de las organizaciones, creemos que realmente podríamos cambiar la forma en que las personas interactúan con sus datos e interactúan con la IA. ”, me dijo Oliner.
El año pasado decidió dejar Slack y salir por su cuenta y fundó Graft para resolver el problema de muchas empresas. Él dice que la belleza de la solución es que proporciona todo lo que necesita para comenzar. No es una porción de una solución o una que requiera complementos para completarse. Él dice que funciona para las empresas desde el primer momento.
“El objetivo de Graft es hacer que la IA del 1 % sea accesible al 99 %”. él dijo. Lo que quiere decir con eso es dar a las empresas más pequeñas la capacidad de acceder y utilizar la IA moderna y, en particular, los modelos pre-entrenados para ciertas tareas específicas, algo que, según él, ofrece una gran ventaja.
“Estos a veces se denominan modelos troncales o modelos de base, un término que un grupo de Stanford está tratando de acuñar. Estos son esencialmente modelos preentrenados muy grandes que codifican una gran cantidad de conocimiento semántico y estructural sobre un dominio de datos. Y esto es útil porque no tienes que empezar de cero con cada problema nuevo”, dijo.
La empresa aún es un trabajo en progreso, trabajando con clientes beta para refinar la solución, pero espera lanzar un producto a finales de este año. Por ahora tienen un equipo de 11 personas y Oliner dice que nunca es demasiado pronto para pensar en construir un equipo diverso.
Cuando decidió fundar la empresa, la primera persona a la que buscó fue Maria Kazandjieva, exdirectora de ingeniería de Netflix. “He estado trabajando en la construcción del resto del equipo fundador y también en la contratación de otros con miras a la diversidad y la inclusión. Entonces, ya sabes, solo [the other day]estuvimos hablando con comunidades de reclutamiento que se enfocan en mujeres y personas de color, en parte porque sentimos que las inversiones ahora en la creación de equipos diversos lo harán mucho más fácil en el futuro”, dijo.
A medida que comienza el viaje para Graft, la compañía anunció lo que llama una inversión inicial de $ 4.5 millones liderada por GV con la ayuda de NEA, Essence VC, Formulate Ventures y SV Angel.
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