Deepgram, una startup centrada en el reconocimiento de voz en tiempo real de alta calidad, anunció una Serie A de $ 12 millones esta mañana.
La startup, fundada hace media década, de acuerdo con los datos de Crunchbase, con solo unos pocos millones en capital recaudado, es interesante, ya que su éxito hasta la fecha se basó en dos experimentos consecutivos. El primero se ocupa de su tecnología y el segundo se refiere a su mercado.
Deepgram se sienta en medio de nuestro conversación continua sobre compañías basadas en IA, o al menos empresas que utilizan el aprendizaje profundo. Exploremos su ronda y cómo la compañía llegó a donde está hoy.
Cimientos
El reconocimiento de voz ha recorrido un largo camino desde los auriculares de los años 90 terribles y tratando de entrenar a Dragon Naturally Speaking para que pueda dictar mejor en los documentos de Word. Startups como Otter.ai han tomado herramientas de reconocimiento de voz y las han puesto a disposición de las masas. Pero, si bien Otter.ai es algo que los periodistas adoran por su facilidad de uso y su precio modesto, todavía falta algo en el mundo moderno del reconocimiento de voz.
A saber, precisión mejorada. Otter y otros servicios pueden hacer un buen trabajo convirtiendo un archivo de sonido en palabras y párrafos, incluso trabajando para diferenciar entre hablantes. Pero es tan bueno y es retroactivo. Con la mayoría de las llamadas que ejecuto para TechCrunch, por ejemplo, grabo el chat en mi teléfono, exporto el audio, lo subo a Otter.ai, lo dejo y vuelvo más tarde para escuchar y limpiar el texto para usarlo en un artículo. (Aquí hay uno, por ejemplo.)
Lo que Deepgram puede hacer es un trabajo un poco más pesado, y no está dirigido a periodistas u otras personas. En cambio, Deepgram ha creado una herramienta de reconocimiento de voz que, según afirma, es más precisa y puede manejar la entrada de texto en tiempo real. Vende la tecnología a grandes empresas.
TechCrunch habló con El CEO de Deepgram, Scott Stephenson sobre el producto de su empresa durante nuestra llamada sobre la ronda en sí. Resumiendo nuestro chat, esto es lo que descubrimos. En lugar de tratar de mejorar la tecnología existente, que no tiene fuertes márgenes brutos, dijo el CEO, Deepgram comenzó desde cero, creando una herramienta de aprendizaje profundo que, después de unos años de trabajo, estaba un paso por delante de otras tecnologías de reconocimiento de voz en Términos de precisión.
Sus inversores están de acuerdo. En una llamada con TechCrunch, Jeff Herbst de Nvida, que participó en la inversión, dijo que Deepgram era “una de las mejores, si no la mejor” empresa de reconocimiento de voz. Deepgram ofrece sus servicios de dos maneras, alojada en su propio hardware (la empresa reclama mejores márgenes al ejecutar su propio metal y, ahora ya sabe por qué Nvidia está involucrada), y en el hardware del cliente. La startup apunta a centros de llamadas empresariales y plataformas de voz como clientes.
Tomó tiempo demostrar la tecnología de la compañía, de hecho, años. Deepgram luego pasó otros años probando su posible atractivo comercial. Puede parecer obvio hoy que habría demanda de lo que construyó Deepgram, pero Gong.io y otros servicios similares son tan antiguos. De todos modos, después de unos cuatro años, la compañía se contentó con haber demostrado su producto y base de clientes. O como Stephenson le dijo a TechCrunch, el “riesgo tecnológico” que enfrentó Deepgram ahora está detrás de él, al igual que su “riesgo de mercado”.
Es por eso que la compañía planteó ahora, así que hablemos de la ronda.
La ronda
La inversión de $ 12 millones de Deepgram fue liderada por Wing VC. Participaron otras empresas, incluidas Nvidia como se mencionó, y Y combinador y SAVIA.
¿Para qué es el dinero? Agregar personal, entre otras cosas. Deepgram tiene alrededor de 40 personas hoy, pero se negó a decirle a TechCrunch qué tan rápido escalará al personal (curiosamente, ya que esa es una pregunta bastante estándar), diciendo que está contratando agresivamente, con un enfoque en el mercado y la ingeniería. La firma también tiene la intención de utilizar parte de su Serie A en hardware.
Lo divertido es que Deepgram tiene lo que considera una posición sólida en el mercado, ahora cruzada con un montón de dinero en efectivo. La pregunta es qué tan rápido puede crecer, y lo primero que preguntamos la próxima vez que hablemos con la empresa.