No faltan servicios de chatbot que intentan ganarse un lugar en los innumerables canales de Discord y Slack. Con sede en California glenfundada por veteranos de Microsoft y LinkedIn, ofrece su chatbot de nivel empresarial al segmento más exigente del mercado: comunidades técnicas, como un canal de infraestructura blockchain en Discord, y ha recaudado nuevos fondos para trabajar en el producto.
El enfoque limitado es un buen comienzo, ya que empuja a Gleen a resolver el problema más urgente en los grandes modelos de lenguaje actuales: las alucinaciones. Las alucinaciones, que ocurren cuando la inteligencia artificial inventa información falsa pero responde con confianza, son especialmente importantes en discusiones que involucran temas esotéricos, ya que una respuesta falsa pero asertiva podría fácilmente engañar a los participantes.
“Si alguien dice el precio de Uniswap [the token of the namesake decentralized crypto exchange] va a subir a 200 dólares, entonces puede ser una manipulación masiva del mercado”. ashu dubey, cofundador y director ejecutivo de Gleen, dijo a TechCrunch en una entrevista. “Decidimos que íbamos a solucionar este problema particular de las alucinaciones antes de que pudiéramos ser un jugador serio, así que lo solucionamos”.
La visión de Gleen atrajo a inversores tanto del mundo del software establecido como de la naciente criptoesfera en su ronda de financiación con exceso de suscripción de 4,9 millones de dólares. Los inversores institucionales incluyen Slow Ventures, 6th Man Ventures, South Park Commons, Spartan Group y CoinShares. Entre su lista de ángeles se encuentran Anatoly Yakovenko, cofundador de la popular red blockchain Solana; Mike Derezin, ex director de operaciones del proveedor de datos blockchain Chainlink; Will Papper, cofundador del protocolo de inversión descentralizado Syndicate; y Ángeles del ISM.
Cuando se le preguntó sobre la competencia, Dubey argumentó que muchos chatbots en el mercado son meros “envoltorios” de ChatGPT y otros grandes modelos de lenguaje, por lo que las respuestas que dan probablemente sean las mismas que las que dan al llamar a la API OpenAI.
Ese enfoque no resuelve las alucinaciones. En cambio, Gleen creó su propia capa de aprendizaje automático patentada que se basa en el conocimiento empresarial, que luego puede verificar las respuestas de LLM para evitar alucinaciones. LLM representa menos del 20% de su pila tecnológica; el resto del trabajo se centra en cómo Gleen almacena los datos y su sistema propietario los recupera para generar la respuesta más precisa basada en el conocimiento del dominio.
Una vez que el sistema de Gleen está seguro de que tiene una respuesta, la envía a varios LLM, ya sea OpenAI, Anthropic o una Llama ajustada, para generar una respuesta. En total, el modelo de Gleen ha sido entrenado con 100.000 pares de preguntas y respuestas.
El chatbot de Gleen interactuando con los usuarios en Discord. Imagen: glen
“La búsqueda es nuestro algoritmo patentado, y ahí es donde está nuestra salsa secreta”, dijo el fundador. “Las comunidades y empresas, donde el tema es altamente técnico o la calidad de la respuesta importa mucho, es donde obtenemos la mejor tracción porque esas empresas o comunidades aprecian lo que significa una buena respuesta versus una mala respuesta”.
Cada vez que incorpora un nuevo usuario, Gleen necesita aprender su conocimiento del dominio recopilando datos de su base de conocimientos, foros, discusiones de Slack o Discord. La capacidad de abstraerse de esa información es uno de los puntos fuertes de la startup, según Dubey, ya que “[doesn’t] Necesito documentación muy limpia”.
Gleen comenzó proporcionando su chatbot Discord a un cliente de web3, aunque ahora genera más ingresos de usuarios que no son criptográficos. Dirigido por un equipo de ocho empleados, Gleen ahora atiende a más de 10 clientes que pagan por la cantidad de conversaciones generadas para el bot.
“La atención al cliente es fácilmente un mercado de 10 mil millones de dólares”, dijo Dubey. Gleen se está moviendo hacia el mercado de las medianas empresas y su objetivo lejano es “resolver el servicio al cliente para todos, desde tiendas familiares hasta corporaciones muy grandes”. La primera base de usuarios es muy técnica, pero quiere ser “agnóstica de la industria” en el futuro, lo que será una prueba real de la adaptabilidad de su sistema de IA.
En el futuro, Gleen planea gastar sus nuevos fondos en desarrollar, impulsar las ventas y el marketing. Según Dubey, una gran parte de su estrategia de comercialización será educar a los usuarios sobre cuestiones relacionadas con las alucinaciones, la seguridad y el cumplimiento en el campo de la IA generativa.
“Aunque tendremos una fuerza de ventas, el inbound seguirá siendo nuestro canal más importante. Eso también es muy defendible en el futuro”, afirmó.
La dirección de Gleen está determinada no sólo por las tecnologías de IA en rápida evolución que aprovecha, sino también por el tipo de sus clientes, es decir, empresas que se ocupan de tecnologías cambiantes y de vanguardia como ella. La naturaleza impredecible de estas variables presenta uno de los mayores desafíos de las startups.
“Como director ejecutivo, estás invirtiendo en una tecnología particular o llevando un producto al mercado. Pero, ¿qué pasa si la tecnología subyacente cambia por completo dentro de un año? Hay que empezar desde cero”, dijo Dubey.
“Si estamos a la mitad o al 25% de la investigación, simplemente estamos atentos a lo que es mejor, por lo que no estamos casados con la tecnología. Estamos casados con el problema del cliente. Queremos solucionar de la mejor manera posible el problema de atención al cliente de estas nuevas empresas que están surgiendo”.
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