Arize AI está aplicando el aprendizaje automático a algunos de los problemas más difíciles de la tecnología. Para continuar con su misión, la compañía anunció $ 19 millones en financiamiento Serie A.
Battery Ventures lideró la ronda con la participación de los inversores existentes Foundation Capital, Trinity Ventures, The House Fund y Swift Ventures. La nueva ronda llega más de un año después de que la compañía saliera del sigilo con $ 4 millones en fondos iniciales liderados por Foundation Capital.
Arize fue cofundada por el director ejecutivo Jason Lopatecki, un ex ejecutivo de TubeMogul y director de producto Aparna Dhinakaran, quien anteriormente construyó una infraestructura de aprendizaje automático en Uber y se unió a la empresa cuando Arize adquirió su empresa Monitor ML, donde era directora ejecutiva.
La empresa se promociona a sí misma como “la primera plataforma de observabilidad de aprendizaje automático para ayudar a que los modelos de aprendizaje automático funcionen en producción”. Su tecnología monitorea, explica y soluciona problemas de modelos y datos.
“A principios de año, hablamos con cientos de empresas que implementaban el aprendizaje automático y tenían los mismos problemas”, dijo Lopatecki a TechCrunch. “La mayor parte de su inversión se destinó a construir mejores modelos y sacarlos, pero nadie tenía ningún software para ayudar con los problemas”.
Las empresas usan datos para construir modelos que usan para automatizar decisiones, pero sin visibilidad para ver si los modelos están funcionando o no, es difícil determinar si los modelos son responsables, justos y responsables cuando se implementan en el mundo real, agregó Dhinakaran. Arize se puede integrar en los sistemas de inteligencia artificial de una empresa en un plazo de 30 días para detectar problemas de rendimiento y sesgos y mostrar a los clientes cómo solucionarlos.
Entre sus rondas semilla y Serie A, la compañía aseguró clientes empresariales como Adobe y Twilio. También escaló su equipo y pasó de construir un producto a tenerlo “implementado masivamente” en instituciones fintech, sanidad, insurtech, adtech y minoristas.
La oportunidad para la Serie A llegó cuando la compañía se inundó, dijo Lopatecki.
“Al ser un fundador por segunda vez, puedes sentir cuando el producto está despegando, y para nosotros, podríamos detectar dónde tenemos esa influencia”, agregó. “Queremos duplicar el lado del producto y hacer llegar la solución a más personas y ponerla en más manos”.
Como tal, la financiación se destinará al desarrollo de productos, la expansión de industrias y casos de uso y el crecimiento de su equipo de 40. Espera duplicar eso rápidamente, especialmente a medida que la compañía continúa viendo un crecimiento anual de ingresos recurrentes del 100% cada trimestre y una duplicación de sus ingresos. base de clientes.
Dhinakaran pronostica que en cinco años, la tecnología de Arize se implementará en todos los sistemas de inteligencia artificial.
“Cada equipo superior de aprendizaje automático tendrá esa visibilidad sobre si su modelo está funcionando bien y si es imparcial”, agregó. “No es solo una luz roja o verde del modelado, sino que permite a los profesionales atender problemas y solucionarlos”.
Como parte de la inversión, Dharmesh Thakker, socio general de Battery Ventures, se une a la junta de Arize AI. Su firma invierte principalmente en software de empresa a empresa y Thakker, en particular, supervisa las inversiones en infraestructura.
Cada tres meses, la firma elige un nuevo tema. En este caso, su equipo había escuchado de las empresas de la cartera que no había las herramientas disponibles para implementar modelos y monitorearlos. Observaron alrededor de nueve empresas, incluida Arize, y cuanto más conocían la empresa, decidieron que tenía la mejor visión y liderazgo.
Él ve el futuro de la observabilidad del aprendizaje automático como una combinación de un producto bien diseñado y una gratificación instantánea. Los clientes no quieren esperar, y aunque otra empresa puede tener todas las funciones, porque Arize AI se centra en la observabilidad y puede mostrar rápidamente el valor y la visión es lo que los hace destacar.
“Siendo yo mismo un ingeniero, busco fundadores que hayan sentido el mismo dolor, y en este caso, Jason y Aparna han sentido el dolor porque faltaba la observabilidad”, agregó Thakker. “También buscamos líderes que puedan contratar personas excelentes. No solo sienten el dolor, sino que unieron a este equipo A-plus a su alrededor “.
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