La IA conversacional y el uso de chatbots han pasado por múltiples ciclos de exageraciones y desilusiones en el mundo de la tecnología. Conoces la historia: primero obtienes un lanzamiento de empresas como Apple, Facebook, Microsoft, Amazon, Google o cualquier otra empresa, y luego obtienes los muchos ejemplos de cómo sus servicios no funcionan como es debido. reto. Pero el tiempo trae mejoras y expectativas más enfocadas, y hoy en día una empresa que ha estado aprovechando todos esos aprendizajes está anunciando fondos para llevar al próximo nivel su propio enfoque hacia la AI conversacional.
Rasa, que ha creado una plataforma de código abierto para que terceros diseñen y gestionen sus propios chats de conversación (texto o voz) de AI, anuncia hoy que ha recaudado $ 13 millones en una serie de fondos de la Serie A liderada por Accel, con participación de Basis Set Ventures, Greg Brockman (cofundador y CTO OpenAI), Daniel Dines (fundador y CEO de UiPath) y Mitchell Hashimoto (cofundador y CTO Hashicorp).
Rasa fue fundada en Berlín, pero con esta ronda, trasladará su sede a San Francisco, con un plan para contratar a más personas en ventas, marketing y desarrollo de negocios; y para continuar su desarrollo tecnológico con su plan de trabajo que incluye planes para expandir la plataforma para cubrir imágenes, también.
La compañía fue fundada hace 2.5 años, por la propia admisión del cofundador / CEO Alex Weidauer “cuando el bombo del chatbot estaba en su apogeo”.
Rasa en sí no era inmune a él, también: “Todos querían automatizar las conversaciones, y por eso nos dispusimos a construir algo”, dijo. “Pero rápidamente nos dimos cuenta de que era extremadamente difícil de hacer y que las herramientas para desarrolladores aún no estaban allí”.
En lugar de plantear un obstáculo insuperable, las deficiencias de los chatbots se convirtieron en el problema que Rasa se propuso solucionar.
Alan Nichols, el co-fundador que ahora es el CTO, es un doctorado en IA, no en el lenguaje natural que se podría esperar, sino en el aprendizaje automático.
“W“Lo que hacemos es más es abordar esto como un problema matemático de aprendizaje automático en lugar de uno de lenguaje”, dijo Weidauer. Específicamente, eso significa construir un modelo que pueda ser utilizado por cualquier empresa para aprovechar sus propios recursos para capacitar a sus robots, en particular con información no estructurada, que ha sido uno de los problemas más difíciles de resolver en la IA conversacional.
En un momento en que muchos han expresado su preocupación acerca de quién podría “ser dueño” del progreso de la inteligencia artificial, y específicamente de los datos que forman parte de la construcción de estos sistemas, el enfoque de Rasa es refrescante.
Por lo general, cuando una organización desea crear un chatbot de AI para interactuar con los clientes o para ejecutar algo en el back-end de su negocio, sus desarrolladores generalmente optan por las API de la nube de terceros que tienen restricciones sobre cómo pueden personalizarse, o construyen su propio desde cero, pero si la organización no es ya una gran empresa de tecnología, se enfrentará el desafío de contar con los recursos humanos o de otro tipo para ejecutar esto.
Rasa subraya una tendencia emergente para un tercer contendiente fuerte. La compañía ha creado una pila de herramientas que tiene de código abierto, lo que significa que cualquiera puede (y miles de desarrolladores) usarla de forma gratuita, con una versión empresarial de pago que incluye herramientas adicionales, como soporte al cliente, herramientas de prueba y capacitación. y despliegue de contenedores de producción. (Su precio depende del tamaño de la organización y el uso.)
Es importante destacar que, independientemente del paquete que se use, las herramientas se ejecutan en los propios datos de capacitación de la empresa; y, en última instancia, la compañía puede alojar sus bots donde lo deseen, que han sido algunos de los puntos de venta únicos para aquellos que utilizan la plataforma de Rasa, cuando están menos interesados en trabajar con organizaciones que también podrían ser competidores.
El nuevo asistente de AI para búsquedas en Adobe Stock, que cuenta con unos 100 millones de imágenes, se construyó en Rasa.
“Queríamos darles a nuestros usuarios un asistente de inteligencia artificial que les permita buscar con comandos de lenguaje natural”, dijo Brett Butterfield, director de desarrollo de software de Adobe, en un comunicado. “Observamos varios servicios en línea y, al final, Rasa fue la elección clara porque pudimos alojar nuestros propios servidores y proteger la privacidad de los datos de nuestros usuarios. Poder automatizar conversaciones completas y el hecho de que sea de código abierto fueron elementos clave para nosotros “.
Otros clientes incluyen Parallon y TalkSpace, Zurich y Allianz, Telekom y UBS.
El código abierto se ha convertido en un gran negocio en los últimos años, por lo que una startup que construye una plataforma de AI que tiene una aplicación muy directa en la empresa, presenta un atractivo evidente para los VC.
“La automatización es el próximo campo de batalla para la empresa, y si bien este es un espacio muy difícil de ganar, especialmente para información no estructurada como texto y voz, confiamos en Rasa tiene lo que se necesita, dada su impresionante adopción por parte de los desarrolladores “, dijo Andrei Brasoveanu, socio de Accel, en un comunicado.
“Las soluciones existentes no permiten que los equipos de desarrolladores internos controlen su propio destino de automatización. Rasa está aplicando soluciones comerciales de software de código abierto para entornos de inteligencia artificial de manera similar a lo que los líderes de código abierto como Cloudera, Mulesoft y Hashicorp han hecho por otros “.
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