Mage tiene como objetivo ser el 'Stripe for AI';  recauda 6,3 millones de dólares para herramientas de desarrollo para incorporar IA en aplicaciones

Mage tiene como objetivo ser el ‘Stripe for AI’; recauda 6,3 millones de dólares para herramientas de desarrollo para incorporar IA en aplicaciones

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Mage, que desarrolló una herramienta de inteligencia artificial para que los desarrolladores de productos creen e integren la IA en las aplicaciones, aportó 6,3 millones de dólares en fondos iniciales liderados por Gradient Ventures.

El fundador Tommy Dang fundó la empresa a finales de 2020 después de crear herramientas internas de código bajo en Airbnb. Mientras colaboraba con los desarrolladores de productos, Dang vio que, si bien los desarrolladores de productos querían usar IA, no tenían las herramientas adecuadas para hacerlo sin depender de los científicos de datos.

“Trabajamos con cientos de desarrolladores que tenían excelentes herramientas de aprendizaje automático y sistemas internos para lanzar modelos, pero no había muchos que supieran cómo usar las herramientas”, dijo Dang a TechCrunch. “No trabajaron mucho con el aprendizaje automático, por lo que decidimos crear herramientas para técnicos no expertos. Somos como Stripe para la IA, lo que facilita que los desarrolladores pongan la IA en las aplicaciones “.

Se espera que el mercado de herramientas de inteligencia artificial alcance los $ 126 mil millones para 2025, pero la mayoría de ellos continúan orientados hacia aquellos con experiencia en inteligencia artificial. La tecnología de Mage es una herramienta de bajo código, basada en la nube y una interfaz de usuario con un espacio de trabajo compartido similar a Figma. Los usuarios pueden agregar datos cargando un archivo, transmitiendo datos o conectándose a un almacén de datos. A partir de ahí, pueden crear modelos y seleccionar entre otros casos de uso, como la prevención de abandono, la clasificación y la coincidencia de usuarios. Después de la creación del modelo, los usuarios pueden revisar el modelo, mejorarlo y luego descargarlo en un archivo, conectarse de nuevo al almacén de datos o implementarlo en una API o aplicación.

Revisión del producto Mage

Panel de control de mago. Créditos de imagen: Mago

Se unieron a Gradient en la ronda Neo, Designer Fund y un grupo de inversionistas ángeles, incluido el CEO de Unity, John Riccitiello, el fundador de Behance, Scott Belsky, el autor de Lenny’s Newsletter, Lenny Rachitsky y James Beshara.

Darian Shirazi, socio general de Gradient Ventures, dijo por correo electrónico que encontró a Mage mientras buscaba una inversión en el espacio de infraestructura de aprendizaje automático que no requería experiencia en ingeniería de datos. Vio que la mayoría de las empresas financiadas recientemente eran de infraestructura pesada y facilitó grandes trabajos para científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático.

Shirazi vio un mercado que pedía tecnologías y sistemas que permitieran a los científicos ajenos a los datos aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Shirazi encontró eso en Mage. Conoció a Dang mientras estaba en UC Berkeley y luego se reconectó mientras Dang estaba en Airbnb. Él cree que si “Mage logra proporcionar las herramientas más sencillas para aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, transformarán la forma en que todos hacen negocios”.

“Hay un gran apetito por parte de empresas e individuos por aprovechar tecnologías y sistemas que actualmente solo son accesibles para expertos en el dominio, como científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores de inteligencia artificial”, agregó. “La realidad es que la cantidad de aplicaciones para AI / ML es infinita. Es necesario que existan herramientas simples que permitan a cualquier persona aprovechar el aprendizaje automático, sin requerir una comprensión profunda de las matemáticas, la informática o la ciencia de datos “.

Considera que la “superpotencia” de Mage es “el nexo entre las herramientas de calidad de datos y la interoperabilidad de los modelos y funciones de ML”. Shirazi espera que la compañía eventualmente tenga un mercado de diferentes modelos y herramientas para manipular y combinar conjuntos de datos, como marketing, ventas, productos y finanzas.

Mage todavía está en fase beta, pero está trabajando con pequeñas empresas, y Dang dijo que la compañía tiene planes para que su función de autoservicio entre en funcionamiento a principios de 2022. Detrás de escena, la compañía está contratando para el diseño e ingeniería de productos y tiene la intención de también utilice el nuevo capital para desarrollar herramientas de inteligencia artificial adicionales y expandirse internacionalmente.

Dang dijo que la compañía no estaba enfocada en los ingresos en este momento, pero ha acumulado un grupo de clientes que pagan desde el principio. Estos primeros clientes están ayudando a Mage probando las funciones, agregó.

“Nuestros próximos pasos son lanzarnos a la disponibilidad general donde usted mismo puede incorporarse”, dijo Dang. “La necesidad del aprendizaje automático es una necesidad global, y no muchos otros enfatizan hacer que las herramientas sean accesibles. Tenemos una comunidad de desarrolladores que quieren ampliar su conjunto de habilidades y hacer crecer sus conjuntos de herramientas “.


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