Krisp, una startup que utiliza el aprendizaje automático para eliminar el ruido de fondo del audio en tiempo real, ha recaudado $ 9 millones como una extensión de su Ronda de $ 5MA anunciada el verano pasado. El dinero extra siguió a una gran tracción en 2020 para la compañía armenia, que aumentó sus clientes e ingresos en más de un orden de magnitud.
TechCrunch Krisp cubierto por primera vez cuando acababa de salir del acelerador Skydeck de UC Berkeley, y el cofundador Davit Baghdasaryan estaba relativamente recién salido de su puesto anterior en Twilio. El discurso de la compañía cuando charlé con ellos en la oficina compartida en ese entonces era simple y sigue siendo el núcleo de lo que ofrecen: aislamiento de la voz humana de cualquier ruido de fondo (incluidas otras voces) para que el audio contenga solo el primero.
Probablemente no sea una sorpresa, entonces, que la empresa parezca haberse beneficiado enormemente del cambio a las reuniones virtuales y otras tendencias aceleradas por la pandemia. Para ser específico, Baghdasaryan me dijo que 2020 trajo a la compañía un aumento de 20 veces en usuarios activos, un aumento de 23 veces en las cuentas corporativas y una mejora de 13 veces en los ingresos recurrentes anuales.
El aumento de las reuniones virtuales, a menudo en lugares ruidosos como, ya sabe, los hogares, ha llevado a una aceptación significativa en múltiples industrias. Krisp ahora tiene más de 1.200 clientes empresariales, dijo Baghdasaryan: bancos, plataformas de recursos humanos, bufetes de abogados, centros de llamadas, cualquiera que se beneficie de tener una voz clara en la línea (“Supongo que cualquier empresa califica”, agregó). Se han agregado controles orientados a la empresa como el aprovisionamiento y la administración central para facilitar la integración.
Créditos de imagen: Krisp
Los ingresos B2B eclipsaron recientemente a los B2C; este último probablemente se popularizó por la inclusión de Krisp como una opción en la aplicación de chat de juegos populares (y cada vez más) Discord, aunque, por supuesto, los usuarios de una aplicación gratuita que reciben un producto de bonificación de forma gratuita no siempre son grandes convertidores a niveles “profesionales” de un producto.
Pero la empresa tampoco se ha quedado quieta. Si bien comenzó con un conjunto de funciones simples (activar y desactivar el ruido de fondo, básicamente), Krisp ha realizado muchas actualizaciones tanto en su producto como en su infraestructura.
La cancelación de ruido para canales de voz de alta fidelidad hace que el software sea útil para podcasters y streamers, y la corrección acústica (eliminando los ecos de la sala) simplifica bastante esas configuraciones también. Teniendo en cuenta la cantidad de personas que hacen esto y el hecho de que a menudo están dispuestas a pagar, esta podría ser una fuente importante de ingresos.
La compañía planea agregar grabación y análisis de llamadas entre servicios; dado que se encuentra entre los controladores de sonido del sistema y la aplicación, Krisp puede guardar fácilmente el audio y otros metadatos útiles (¿Con qué frecuencia habló la persona A frente a la persona B? ¿Qué ubicaciones de oficina son más ruidosas?). Y la adición de la cancelación de voz, es decir, las voces de otras personas, podría ser un gran beneficio para las personas que trabajan, o anticipan regresar al trabajo, en oficinas y centros de llamadas llenos de gente.
Parte del atractivo de Krisp es la capacidad de ejecutarse de forma local y segura en muchas plataformas con una sobrecarga muy baja. Pero las empresas con productos basados en aprendizaje automático pueden estancarse rápidamente si no mejoran su infraestructura o crean flujos de capacitación más eficientes. Lengoo, por ejemplo, se está enfrentando a gigantes de la industria de la traducción con una mejor formación como más o menos su principal ventaja.
Krisp ha estado optimizando y reoptimizando sus algoritmos para que se ejecuten de manera eficiente en arquitecturas Intel y ARM, y decidió implementar sus propios servidores para entrenar sus modelos en lugar de alquilarlos a los sospechosos habituales.
“AWS, Azure y Google Cloud resultaron ser demasiado costosos”, dijo Baghdasaryan. “Hemos invertido en la construcción de un centro de datos con las últimas A100 de Nvidia. Esto hará que nuestra experimentación sea más rápida, lo cual es crucial para las empresas de ML “.
Baghdasaryan también fue enfático en su satisfacción con el equipo en Armenia, de donde son él y su cofundador Arto Minasyan, y donde la compañía ha enfocado su contratación, incluido el equipo de investigación de 25 personas. “Para fines de 2021 será un equipo de 45 miembros, todos en Armenia”, dijo. “Estamos muy contentos con el grupo de talentos en matemáticas, física e ingeniería”.
El financiamiento asciende a $ 14 millones si combina las dos partes dispares de la ronda A, la última de las cuales se acordó solo tres meses después de la primera. Eso es mucho dinero, por supuesto, pero puede parecer relativamente modesto para una empresa con mil clientes empresariales e ingresos que crecen en más de un 2,000% año tras año.
Baghdasaryan dijo que simplemente no estaban listos para enfrentarse a una ronda B completa, con todo lo que eso implica. Planean una nueva recaudación de fondos a finales de este año cuando hayan alcanzado los $ 15 millones de ARR, una meta que parece perfectamente razonable dados sus gráficos actuales.
Por supuesto, las empresas emergentes con este tipo de crecimiento tienden a verse atrapadas por preocupaciones más grandes, pero a pesar de algunas ofertas, Baghdasaryan dice que está en esto a largo plazo, y un mercado multimillonario.
La prisa por adoptar la nueva economía del trabajo virtual puede haber estimulado el crecimiento acelerado de Krisp, pero está claro que ni la empresa ni el entorno que le permitió prosperar irán a ninguna parte.
Source link