plataforma MLOps Qwak anunció hoy que ha recaudado una ronda de financiación Serie A1 de $12 millones de Bessemer Venture Partners. La startup, que ofrece una plataforma completamente administrada que combina herramientas de ingeniería de aprendizaje automático y administración de datos, recaudó previamente un total de $ 15 millones. Los inversores existentes Leaders Fund, StageOne Ventures y Amiti también participaron en esta ronda, lo que duplicó la valoración de la empresa.
Los clientes actuales de Qwak incluyen a NetApp, Lightricks, Yotpo, JLL, Guesty y OpenWeb (que usamos aquí en TechCrunch para potenciar nuestra sección de comentarios). La compañía dice que vio crecer sus ingresos 10 veces año tras año.
Créditos de imagen: Qwak
El equipo fundador, Alon Lev (CEO), Ran Romano (VP de ingeniería), Yuval Fernbach (CTO) y Lior Penso (COO) trabajaron anteriormente en empresas como Payoneer, AWS, VMware, ironSource y Wix. Allí, me dijo Lev, vieron cómo el aprendizaje automático puede ayudar a transformar las empresas.
“A pesar de nuestros viajes únicos, compartimos desafíos similares con la creación de canalizaciones de ML, lo que nos llevó a cada uno de nosotros a darnos cuenta de que, si se diseña correctamente, ML podría equipar a las empresas con una solución poderosa para mejorar drásticamente los objetivos comerciales”, dijo Lev. “Los avances que presenciamos fueron significativos, y nuestro deseo de agregar más capacidades de ML a nuestras soluciones solo se hizo más fuerte”.
Señaló que a medida que los fundadores exploraban este mercado, notaron que los jugadores más grandes y avanzados estaban construyendo sus propias plataformas de ML, pero el resto de la industria estaba luchando por convertir sus ideas en modelos listos para la producción. Y si bien hay muchas herramientas de código abierto en el mercado, reunirlas todas para crear una plataforma cohesiva no es fácil, y ahí es donde obviamente entran en juego herramientas como Qwak.
Y aunque obviamente hay otras plataformas MLOps en el mercado, Qwak argumenta que su enfoque de pila completa lo diferencia de la competencia. “En Qwak, creemos en un modelo de pago por uso, lo que le permite obtener una plataforma de ML de extremo a extremo completamente administrada que agiliza toda su canalización de ML de una manera muy económica. Con Qwak, puede eliminar la necesidad de colaboración entre funciones y el dolor de cabeza de integrar múltiples proveedores, lo que le permite concentrarse en lo que más importa: crear modelos de aprendizaje automático excepcionales”, dijo Lev.
La plataforma Qwak actualmente ofrece una tienda de características, un registro de modelos, herramientas para implementar modelos y monitorearlos en producción, así como un orquestador de canalización de datos.
Lev señaló que la compañía no estaba buscando activamente nuevos fondos, pero el equipo siempre había tenido una relación cercana con el vicepresidente de Bessemer, Ariel Sterman. “Mientras me ponía al día con el café, actualicé a Ariel sobre nuestro progreso, y quedó impresionado con nuestra visión y los avances que habíamos logrado”, dijo Lev. “También compartió su propia visión de la industria y dio su predicción sobre el futuro de ML. Luego de esta conversación, pronto quedó claro para ambos que necesitábamos trabajar juntos para lograr nuestro objetivo compartido, por lo que estamos orgullosos de colaborar hoy con BVP y Ariel”.
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