Ken Van Haren y Chris Stanley eran científicos de datos en Google y Square, respectivamente, que se sintieron frustrados por la cantidad de tiempo que pasaban discutiendo la infraestructura en lugar de hacer ciencia de datos real. Al encuestar a sus colegas, descubrieron que era un problema común. Según uno encuestalos científicos de datos pasan más de la mitad de su tiempo limpiando y organizando datos y la mayoría del resto recopilando conjuntos de datos.
Con el objetivo de agilizar el trabajo pesado, Van Haren y Stanley lanzaron Patrones, una plataforma que abstrae la ingeniería de modelos de IA. Con el respaldo de Y Combinator y el inversionista ángel Lenny Rachitsky, Patterns cerró recientemente una ronda previa a la semilla de $ 2.5 millones.
“Patterns es la plataforma para cualquier ejecutivo que busque prepararse para el nuevo mundo de la IA, mantenerse a la vanguardia de la transformación que traerá a su negocio y comenzar a incorporar funciones básicas de IA en sus productos y operaciones”, dijo Van Haren a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. . “Ayudamos a las empresas a manejar la increíble tasa de progreso de la IA, que implica adaptarse rápidamente a nuevos modelos y paradigmas”.
La plataforma de Patterns permite a los usuarios crear integraciones, automatizaciones y flujos de trabajo con IA a partir de un conjunto de componentes modulares. Según Van Haren, esencialmente envuelve la lógica y la infraestructura del flujo de trabajo en una capa de software.
Primero, los clientes conectan una aplicación a Patterns usando una biblioteca de conectores prediseñados. Luego construyen un caso de uso con código en la web de Patterns. IDE — enviar el producto final y, opcionalmente, monitorear su rendimiento con las herramientas de análisis y depuración de la plataforma.
La plataforma de Patrones. Créditos de imagen: Patrones
Entonces, ¿qué puedes construir con Patterns? Van Haren dio ejemplos de su propia experimentación. Usando grandes modelos de lenguaje similares a ChatGPT, él construido un bot de respuesta a preguntas de forma libre sobre una base de datos CrunchBase de inversores, empresas y rondas de recaudación de fondos. Para otra demostración, Van Haren perfeccionó el modelo de lenguaje GPT-3 de OpenAI en un conjunto de datos de más de 6,5 millones Noticias de piratas informáticos comentarios para, en sus palabras, “representar la sabiduría colectiva de la comunidad HN en un solo bot”.
“La gente está entusiasmada con la IA y busca ir más allá de simplemente jugar en un patio de recreo”, dijo Van Haren. “Patrones les brinda una forma rápida y poderosa de desarrollar e implementar IA en problemas reales”.
Patterns tiene elementos de una plataforma MLOps, es decir, una plataforma para construir, probar e implementar modelos de aprendizaje automático en producción. MLOps es un campo floreciente, con muchos proveedores compitiendo tanto por la cuota de mercado como por los dólares de capital de riesgo.
Por uno Estimacionel mercado de MLOps podría llegar a $ 4 mil millones para 2025.
Está Galileo, que proporciona una plataforma para el desarrollo de modelos de IA, y Qwak, cuya plataforma totalmente gestionada combina herramientas de ingeniería de aprendizaje automático y gestión de datos. Otros rivales en el espacio incluyen Diveplane, Tecton, Arize, Iterative, Comet y Weights & Biases, de orientación empresarial.
A pesar de la competencia, Van Haren dice que Patterns no ha tenido problemas para atraer usuarios, aumentando su base a alrededor de 1500 en la actualidad. (No reveló qué porcentaje pagaban los clientes, pero sí dijo que Patterns espera cerrar un contrato con el gobierno en algún momento de este año).
Los planes inmediatos de Patterns son aumentar su plantilla, que actualmente es de cuatro empleados a tiempo completo, incluidos Van Haren y Stanley.
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