Docenas de nuevas empresas en la cohorte de invierno de 2022 de Y Combinator hacen algo que podría describirse como inteligencia artificial. Aunque el término ha perdido gran parte de su significado, sigue siendo una parte importante del panorama tecnológico, y tanto su uso como su habilitación son un terreno fértil para las nuevas empresas. Aquí hay 14 nuevas empresas notables del último lote.
Fundado: 2022 en San Francisco, CA
Por: Jay Chia, Sammy Sidhu
Edificio: Un almacén de datos llave en mano para imágenes y video. Eventualmente ingiere, organiza y procesa datos de imágenes, todo en una plataforma. También maneja consultas, integración simple con proveedores de la nube y programación inteligente para ahorrar costos en computación.
Cita: “Actualmente, los usuarios improvisan uno junto con múltiples proveedores o marcos de código abierto difíciles de administrar. Somos una ventanilla única”.
Toma rápida de TC™: Muchas empresas requieren algún tipo de tubería de análisis de imágenes y hacer una ventanilla única es un enfoque válido para el mercado. Sin embargo, mantener a los clientes que comienzan a escalar y entrecerrar los ojos ante los costos podría ser un desafío.
Genómica de laboratorio blanco
Fundado: 2019 en París, Francia
Por: Julien Cottineau, David Delbourgo
Edificio: Una plataforma impulsada por IA para el descubrimiento y diseño de terapias genómicas. Ciencia de datos y bases de datos para conjuntos de datos “científicos, técnicos, biológicos, genómicos y experimentales”. Además de sugerencias para el diseño experimental y los flujos de trabajo.
Cita: “Ayudamos a nuestros clientes a desarrollar más medicamentos genómicos, más rápido, de manera más eficiente y hacemos que esos medicamentos revolucionarios sean más accesibles para los pacientes que los necesitan”.
Toma rápida de TC™: El descubrimiento de fármacos de IA está de moda, pero pocos han creado un valor serio. Aún así, obviamente es prometedor y especializarse en terapia genómica es una buena idea. No sé cómo harán el flujo de trabajo más lanudo y las cosas de diseño.
Fundado: 2021 en Mannheim, Alemania
Por: Alex Conway, Sascha Lang
Edificio: Un SO para líneas de producción que registra, digitaliza y monitorea fábricas con muchos trabajadores. Incluye alertas en tiempo real, informes automatizados y control de calidad basado en fotografías.
Créditos de imagen: AiSupervisión
Cita: “Automatizamos lo que harían los mejores supervisores si vigilaran todo lo que sucede dentro de su fábrica”.
Toma rápida de TC™: Si es algo parecido a lo que Amazon ya está haciendo, es un viaje corto al infierno para los trabajadores. Pero si pueden hacer que esto sea humano y útil, muchas fábricas lo considerarían como una forma de integrar múltiples herramientas de seguimiento.
Créditos de imagen: IA potente
Fundado: 2021 en Singapur
Por: Kushal Pillay e Ivo Verhaegh
Edificio: Una solución de inventario automatizado para almacenes. Se gastan muchas horas de trabajo en esta ingrata tarea, entonces, ¿por qué no automatizarla? Powerhouse usa teléfonos comunes que cuentan el inventario usando fotografías regulares tomadas por el personal. Es parte de un esfuerzo más amplio para hacer que los almacenes sean más inteligentes y eficientes.
Cita: “Simplemente toman una foto con su teléfono y nuestro software cuenta las cajas”.
Toma rápida de TC™: Creí escuchar al presentador decir 97% de precisión, pero el sitio dice 99%. No hago inventario en estos días, pero espero que se pueda confiar lo suficiente como para que no requiera un recuento manual.
Fundado: 2021 en Sídney, Australia
Por: ben arena
Edificio: Una plataforma de capacitación ML que se enfoca en el rendimiento y la eficiencia ultra altos. Al realizar optimizaciones “alrededor” de un modelo (como valores de cálculo previo, identificación de cuellos de botella, etc.), afirman que pueden mejorar los tiempos de entrenamiento en órdenes de magnitud.
Cita: “El futuro de la computación en la nube, valorado por el rendimiento, no por el consumo”.
Toma rápida de TC™: Frederic lo analizó hace unas semanas y parece un buen competidor de alto nivel que juega bien con las soluciones existentes.
Fundado: 2021 en Nueva York
Por: Gaurav Bharaj, Benjamin Colman y Ali Shahriyari
Edificio: Una herramienta fácil de usar con la que las empresas pueden escanear los medios en busca de contenido falso. Produce alertas, boletas de calificaciones y otras formas de visualizar y tomar medidas contra el contenido falso.
Cita: “Empoderar a la humanidad para que reconozca la verdad”.
Toma rápida de TC™: Es casi seguro que será una carrera armamentista, pero se necesitará una herramienta para atrapar la fruta madura para evitar océanos de perfiles falsos, contenido de spam ligeramente disfrazado, etc. Sin embargo, sus métodos pueden requerir una refinación continua, lo que puede no ser barato ni fácil.
Fundado: 2020 en Canadá
Por: Rahul Anand y Rob McEwan
Edificio: Una plataforma de datos geoespaciales y satelitales para operaciones mineras que reúne múltiples fuentes y ofrece una forma más eficiente de ubicar y organizar la recolección de minerales. Los primeros casos han reducido los plazos de entrega de un año a unas pocas semanas.
Cita: “Cambiaremos más la minería en los próximos cinco años que en los últimos 50”.
Toma rápida de TC™: Hemos visto mucho movimiento en el área minera recientemente, probablemente una señal de que esta industria heredada está invirtiendo sus considerables recursos en la modernización. Es un espacio prometedor para entrar en este momento.
Fundado: 2021 en Pittsburgh
Por: Omar Shams
Edificio: Un motor de pulido con tecnología de aprendizaje automático para código Python y cuadernos Jupyter. Estos cuadernos a menudo se improvisan como experimentos sin un plan para ser código de producción, pero luego uno se adopta como una herramienta popular y necesita ser limpiado. Mutable AI hace esto automáticamente, autocompletando, refactorizando y minimizando rápida y fácilmente.
Antes (izquierda) y después.
Cita: “Sé amable con tus compañeros de equipo y con tu futuro yo”.
Toma rápida de TC™: ¿Sería útil? Probablemente… he tenido que usar cuadernos cortados juntos y no me gustaría hacerlo a tiempo completo. ¿Hay un gran mercado para ello? Difícil de decir. La empresa parece haber nacido de las propias frustraciones del fundador en la frontera de la investigación de ML, por lo que tal vez haya otros como él buscando esto.
Fundado: 2020 en Berlín, Alemania
Por: Fabio y Marcel Schmidberger, Erik Ziegler
Edificio: Llenado de formularios con voz para trabajadores de la salud. Estas personas pasan horas haciendo papeleo, y es un mar de campos que necesitan tabularse y escribirse. Voize les permite hablar directamente a un teléfono inteligente y crea registros estructurados a partir de eso.
Cita: “El asistente de voz digital para trabajadores que no son de escritorio”.
Toma rápida de TC™: Dar información médica en voz alta mientras se camina parece un gran no-no… Tengo la sensación de que hay una razón por la que se hace de la forma en que se hace. Pero la racionalización del mantenimiento de registros médicos es algo que definitivamente debe suceder.
Fundado: 2021 en San Francisco
Por: Hahnbee Lee y Han Wang
Edificio: Un motor de documentación de código automático que lee su código e inserta de forma segura comentarios que lo ponen en contexto. Los codificadores no siempre tienen tiempo para hacer eso y dificulta la auditoría y la reutilización del código, por lo que tener una herramienta que lo haga por ellos (al menos en un grado básico) podría ahorrar tiempo y esfuerzo.
Cita: “Todo el mundo sufre de la deuda de documentación”. Además, con respecto al cofundador Han Wang, “Conoce más de 100 chistes de vacas”. Ya lo veremos.
Toma rápida de TC™: La prueba está en el pudín para este, pero apuesto a que a muchas empresas les encantaría poder decir que se explica cada línea de código. “¡Míntalo antes de enviármelo la próxima vez!”
Fundado: 2016 en Helsinki, Finlandia
Por: Hannes Heikinheimo y Otto Söderlund
Edificio: Reconocimiento de voz en el dispositivo para aplicaciones que no quieren tener que llamar a un servicio en la nube. Es preferible hacer cualquier proceso localmente, pero hasta hace poco había demasiadas ventajas y desventajas en el lado de la precisión frente a la velocidad. Si Speechly puede realizar un reconocimiento de voz rápido y preciso que complete fácilmente formularios o convoque información relevante, esa es una llamada API en línea menos que hacer.
Cita: “Reduzca los costos de la nube, mejore la privacidad y garantice experiencias de latencia cero al ejecutar Speechly directamente en el dispositivo de los usuarios finales”.
Toma rápida de TC™: Otros definitivamente buscan esto (incluidos monstruos como Google y Amazon), pero tener una solución independiente y funcional podría ser muy valioso para los creadores de aplicaciones que desean mantener su código lo más local posible.
Fundado: 2021 en San Francisco
Por: Christian Lau y Vaikkunth Mugunthan
Edificio: Una plataforma de aprendizaje federada plug and play para modelos de IA en industrias críticas para la privacidad. El aprendizaje federado es una técnica establecida y ya ha generado mucho valor, pero no es lo más fácil de implementar. DynamoFL se desliza en flujos de trabajo de capacitación que usan datos privados y los hace o los mantiene privados.
Cita: “En tres minutos, podemos conectar nuestro módulo de aprendizaje federado a su flujo de trabajo de ML existente”.
Toma rápida de TC™: Si fuera más fácil usar el aprendizaje federado, es probable que más industrias de nicho en salud, finanzas, etc., implementen modelos ML. Si pueden mantener la facilidad de uso general que otras herramientas de ML han cultivado es un signo de interrogación.
Fundado: 2019 en Houston, Texas
Por: Alex Arévalos, Drew Hendricks y Hannah McKenney
Edificio: Análisis de orina en el hogar impulsado por IA utilizando un espectrómetro en el baño. Mediante el uso de un dispositivo generalmente vinculado al laboratorio para identificar y detectar sustancias, Starling tiene como objetivo detectar cosas como infecciones de la vejiga y otros problemas temprano, o hacer un monitoreo en el hogar que normalmente implicaría traer una muestra de orina.
Créditos de imagen: Estornino
Cita: “¿Qué información acabas de tirar por el inodoro?”
Toma rápida de TC™: Dependiendo de lo fácil que sea de usar, esta podría ser una nueva herramienta estándar para muchas cosas médicas preventivas. Puedo ver que estará en todas partes en dos años.
Fundado: 2021 en Berkeley, CA
Por: Abhinav Ayalur y Mokshith Voodarla
Edificio: Una plataforma de análisis de video muy simple que escanea el video entrante en busca de cosas como personas, objetos y situaciones y devuelve esos metadatos rápidamente. Impulsa la búsqueda, el almacenamiento, la moderación: cualquier cosa que necesite entender para hacer videos.
Cita: “Nunca tienes que entrenar un modelo o administrar un conjunto de datos. Simplemente presione el video y obtenga resultados”.
Toma rápida de TC™: Acabo de escribir sobre una empresa llamada Twelve Labs que hace algo como esto y parece un nicho muy prometedor. Es difícil elegir ganadores en esta etapa, dependerá mucho de los casos de uso de video emergentes.
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