Hace unos años, las startups que se enfocaban en la inteligencia artificial tenían una pizca de mierda sobre ellas; los capitalistas de riesgo se acostumbraron a las compañías tecnológicas jóvenes alegando que su nuevo producto impulsado por IA iba a cambiar el mundo a medida que la exageración excediera la realidad del producto.
Pero en el tiempo desde entonces, Las startups impulsadas por IA han madurado en empresas reales, con los inversores intensifican para financiar su crecimiento. En nichos, de imágenes médicas, por supuesto, al reconocimiento de voz, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo y las redes neuronales y todo lo demás que se puede sacar al cubo de IA parece haber crecido de manera ordenada en los últimos trimestres.
De hecho, la inversión en IA se ha vuelto tan popular entre los VC que esta publicación enrollado debate los puntos mas finos de la calidad de ingresos de inicio centrada en AI a principios de este año.
Pero AI no es el único nicho de inicio que parece disfrutar de vientos de cola últimamente. Startups sin código y con código bajo también he disfrutado creciente reconocimiento de los mediosy, como TechCrunch ha cubierto, rondas notables de capital de riesgo.
Sentada en medio de las dos tendencias, una startup llamada MonoAprende quiere traer código bajo AI a empresas de todos los tamaños. Y la empresa acaba de recaudar $ 2.2 millones. Vamos a ver.
AI sin código
Comenzando con la ronda, MonoAprende ha recaudado $ 2.2 millones en una ronda liderada por Descorchar la capital y Bling Capital. Hablando con Raúl Garreta, cofundador de la empresa y también CEO, TechCrunch se enteró de que MonkeyLearn comenzó como un servicio más centrado en el desarrollador que proporcionaba herramientas de aprendizaje automático a través de una API. Pero después de que se materializó la demanda de personas que no podían codificar para usar la tecnología de la compañía para el análisis de texto, la compañía terminó yendo en una dirección ligeramente diferente.
Garreta le dio a TechCrunch una demostración del servicio de la compañía, que permite a los usuarios cargar datos, por ejemplo, filas de texto en un archivo Excel, y capacitar rápidamente al software de MonkeyLearn para analizar lo que están buscando. Después de entrenar el modelo en el transcurso de unos minutos, se puede configurar para trabajar en un conjunto de datos completo.
Según Garreta, el análisis de texto tiene mucha demanda en entornos corporativos, desde categorías como clasificación de tickets de soporte hasta análisis de sentimientos.
Pero el producto de MonkeyLearn que TechCrunch vio no es la visión final de la compañía. Hoy el servicio se centra en el análisis de datos. Con el tiempo, Garreta quiere que haga más con la visualización de datos, proporcionando gráficos y otras salidas similares para darle una sensación de tablero a su producto.
Demanda
En el núcleo de la temprana tracción del mercado de MonkeyLearn que lo ayudó a aterrizar su ronda de semillas está la necesidad cada vez mayor de que los no desarrolladores recopilen, analicen, actúen y compartan datos dentro de su lugar de trabajo. Si alguna vez ha trabajado cerca del equipo de marketing o de éxito del cliente de una startup, comprende este fenómeno. MonkeyLearn quiere dar a los equipos que no son desarrolladores las herramientas que necesitan para comprender los conjuntos de datos sin obligarlos a buscar el equipo de ingeniería y buscar un lugar en la hoja de ruta.
“Nuestra visión es hacer que la IA sea accesible al proporcionar un conjunto de herramientas para que los equipos realmente utilicen la IA en sus operaciones diarias”, dijo Garreta en un comunicado. MonkeyLearn está teóricamente bien situado en el mercado. Las empresas dependen cada vez más de los datos al mismo tiempo que el mercado está limitado para los empleados que pueden hacer que los datos canten.
La startup tiene un nivel gratuito y algunos niveles pagados, junto con complementos y una opción única. Puedes llamar a eso el “Todas las anteriores“Modelo de precios, que está bien, dada la juventud de la empresa; las startups pueden experimentar.
Después de una recaudación de fondos más lenta de lo anticipado, MonkeyLearn le dijo a TechCrunch que podría haber recaudado el doble en su ronda de semillas de lo que terminó aceptando.
¿Qué planes tiene la compañía para la nueva capital? Un movimiento de salida al mercado más agresivo y un equipo de ventas más formal, dijo. Como MonkeyLearn vende a empresas medianas y empresas, Garreta explicó que se necesita un equipo de ventas más formal, aunque también enfatizó que los fundadores deben comenzar el proceso de venta en una startup.
Al igual que con la mayoría de las compañías de semillas que recaudan capital, hay mucho que gustar con MonkeyLearn. Veamos qué tan bien se ejecuta y qué tan rápido puede llegar a una Serie A.