Supervisar a los clientes de forma remota sin violar su privacidad es una tarea desafiante. Pero una cofundadora cree que ha descifrado el código.
En un episodio reciente de TechCrunch Live, el evento semanal de TC diseñado para ayudar a los fundadores a construir mejores negocios respaldados por empresas, Romi Gubes, CEO de Sensi AIhabló sobre cómo creó una empresa que utiliza software de IA basado en audio para detectar y predecir anomalías que pueden afectar la salud de quienes reciben atención domiciliaria.
Gubes, una ingeniera de software de formación que ha trabajado en compañías Fortune 500, incluidas Cisco, Dell y Vonage, dice que se inspiró para fundar Sensi.AI después de un episodio de abuso en la guardería de su hija.
“Fue una de las cosas en la vida que realmente te cambia la vida”, dijo. “Y quería aprovechar mi experiencia tecnológica para ayudar a esas personas vulnerables a estar seguras en cualquier tipo de entorno de atención”.
Eso la encendió a la escasez masiva de profesionales de atención interna en los EE. UU., así como los efectos que puede tener el “envejecimiento en el lugar” sin el apoyo de infraestructura adecuado.
“Como la mayoría de ustedes saben, a medida que pasa el tiempo, hay más y más adultos mayores y menos personas más jóvenes que potencialmente pueden cuidarlos”, dijo Gubes. “Muy pronto, entendí cuán grande es el dolor en la industria del cuidado de personas mayores”.
Créditos de imagen: Sensi AI
Sensi.AI, fundada en 2018, creció con bastante rapidez, escalando hoy a 70 empleados en dos países, EE. UU. e Israel, y a clientes en 37 estados que atienden a miles de personas. En el camino, Sensi.AI recaudó $25 millones de inversionistas, incluido Sergey Gribov, socio general de Flint Capital y miembro de la junta directiva de Sensi.AI, quien se unió a la discusión de TC Live.
Impulsado por la pandemia, el mercado de soluciones de monitoreo de atención remota es bastante grande. Entonces, ¿cómo logró Sensi.AI destacar entre la multitud? Gubes lo atribuye a la tecnología diferenciada de la empresa, que utiliza una combinación de inteligencia artificial y monitoreo de audio para detectar eventos clave en los entornos de los clientes y sus alrededores.
Sensi.AI pasó años recopilando datos de campo para entrenar su sistema de IA. Hasta la fecha, la compañía ha captado más de 10 millones de interacciones de cuidadores de decenas de miles de personas en todo Estados Unidos, afirma Gubes.
“Por ejemplo, sabemos detectar si un cuidador tiene un problema específico con la transición del adulto mayor de la cama a la silla, donde este es un factor de riesgo enorme para ambos, en realidad”, explicó. “Estamos más enfocados en la capa de prevención para permitir realmente que los profesionales actúen antes de que suceda algo”.
Pero, ¿qué pasa con la privacidad, tanto la privacidad de los clientes como la de los cuidadores?
Gubes señaló que Sensi.AI no usa cámaras para monitorear, a diferencia de algunos de sus competidores. Además de eso, el sistema cumple con HIPAA, el principal proyecto de ley de privacidad de registros médicos en los EE. UU., y anonimiza los datos para que los datos de audio no estén vinculados a ninguna persona que esté siendo monitoreada.
Eso también contribuyó al éxito de la financiación de Sensi.AI, según Gribov. Pero podría decirse que la pandemia jugó un papel más importante.
“Cuando llegó la pandemia, muchos cuidadores no pudieron llegar a los hogares de los adultos mayores y realmente atenderlos, y los adultos mayores se quedaron solos en casa”, dijo Gubes. “Y aquí es donde la necesidad de soluciones como Sensi fue muy, muy clara”.
Créditos de imagen: Sensi AI
Se podría suponer que la gran ambición de Sensi.AI es reemplazar por completo a los trabajadores del cuidado. Pero Gubes afirma que este no es el caso. De hecho, ella cree que no es factible desde un punto de vista técnico, y no lo será en el futuro previsible. Ella espera, más bien, que Sensi.AI pueda convertirse en una herramienta de atención que los médicos, e incluso los hijos de adultos mayores, puedan usar para realizar un seguimiento de lo que sucede en el hogar de un paciente vulnerable.
“Podemos hacer que su trabajo sea mucho más eficiente y lograr que tomen mejores decisiones”, dijo Gubes.
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