Unión.ai, una startup que emerge del sigilo con una versión comercial de la plataforma de orquestación de IA de código abierto Flyte, anunció hoy que recaudó $ 10 millones en una ronda aportada por NEA e inversores ángeles “selectos”. El CEO Ketan Umare dice que las ganancias se destinarán a apoyar a la comunidad de Flyte al “mejorar la accesibilidad, el rendimiento y la confiabilidad de Flyte” y ampliar la gama de sistemas con los que se integra Flyte.
Si bien las empresas encuentran atractivo el poder predictivo de la IA, particularmente en el lado del análisis de datos de la organización, lograr resultados significativos con la IA a menudo resulta ser un desafío. Es cierto que la IA puede ayudar a proyectar los ingresos, por ejemplo, al identificar tendencias en la compra y venta. Pero implementar y mantener las canalizaciones de datos necesarias para evitar que los sistemas de IA se desvíen hacia la inexactitud puede requerir recursos técnicos sustanciales.
Ahí es donde entra Flyte: una plataforma para programar y procesar flujos de trabajo de análisis de datos e IA simultáneos. El equipo de Union, incluida Umare, ayudó a construir Flyte mientras estaba en Lyft, donde se usó para ayudar a crear un sistema para calcular la hora estimada de llegada (ETA) para que los conductores lleguen del punto A al punto B.
“[Union’s] los fundadores se conocieron por primera vez en Lyft, donde nos unimos al equipo responsable de calcular la ETA para que un conductor de Lyft vaya del punto A al punto B”, dijo Umare a TechCrunch por correo electrónico. “La búsqueda de la solución correcta llevó al equipo a profundizar en las técnicas de aprendizaje automático, que venían con requisitos para usar grandes cantidades de datos y entregar modelos sólidos a la producción de manera consistente… Las técnicas utilizadas se basaron en plataformas y la solución se usó ampliamente en Lyft”.
Lyft contribuyó con Flyte al código abierto en 2020, otorgando la marca registrada a la Fundación Linux un año después. Fue entonces cuando el equipo de Union vio la oportunidad de superponer servicios pagos sobre el proyecto en la nube.
“Una versión administrada de Flyte, llamada Union Cloud, permitirá que los equipos y organizaciones más pequeños usen el poder de Flyte sin la necesidad de contratar personal en equipos de infraestructura”, continuó Umare. “Nosotros [founded Union] porque creemos que el aprendizaje automático y los flujos de trabajo de datos son fundamentalmente diferentes de las implementaciones de software. Esto se debe a que el software es más preciso con un ciclo de vida más lento, mientras que el aprendizaje automático y los flujos de trabajo de datos comienzan siendo experimentales y es posible que deban ponerse en producción rápidamente”.
Tomando Flotación
Los otros cofundadores de Umare y Union, Haytham Abuelfutuh y George Snelling, tienen una amplia experiencia en la industria de la tecnología. Antes de unirse a Lyft, Umare fue ingeniero de software sénior en Amazon e ingeniero principal en Oracle, donde lideró el desarrollo de un producto de almacenamiento en bloque para una oferta de infraestructura como servicio y bare metal. Abuelfutuh pasó siete años como ingeniero en Microsoft y tres como desarrollador en Google, donde ayudó a enviar una biblioteca de software interna para aplicaciones propias, incluida Google Photos. Snelling, también veterano de Microsoft, cofundó varias nuevas empresas (Westside, LabKey y Patchr) y pasó un tiempo en Salesforce como director sénior de ingeniería.
Con Union Cloud, cuyo lanzamiento coincide con el lanzamiento de la versión 1.0 de Flyte, Umare dice que el objetivo es reducir (e idealmente eliminar) la infraestructura difícil de manejar que puede surgir en los proyectos de ciencia de datos y el desarrollo de los isquiotibiales. En el peor de los casos, las abstracciones desordenadas pueden requerir la reconstrucción de la infraestructura para implementar la IA en la producción, señala Umare, lo que afecta negativamente el retorno potencial de la inversión.
Según una investigación de Wakefield de 2021 reporte, los ingenieros de datos empresariales dedican casi la mitad de su tiempo a crear y mantener canalizaciones de datos. El sesenta y nueve por ciento de los que respondieron a la encuesta, principalmente ingenieros de datos, dijeron que los resultados comerciales mejorarían si sus equipos pudieran contribuir más a las decisiones comerciales y dedicar menos tiempo a la gestión manual de canalizaciones.
“El aprendizaje automático de producción todavía está en pañales en este momento, especialmente en empresas fuera de la gran tecnología. Por lo tanto, la mayoría de las empresas comienzan con el bricolaje, esa es nuestra principal competencia”, dijo Umare. “Tomamos un enfoque de primeros principios radicalmente diferente para definir lo que significa un flujo de trabajo para el aprendizaje automático y los científicos de datos. Comenzamos con el objetivo de minimizar los errores humanos y tratar de ayudar a predecir problemas con anticipación. [and worked] estrechamente con un conjunto de socios extremadamente sofisticado y diverso como Spotify, Gojek y Freenome [to help] refinar la solución.”
Union Cloud hereda todas las características y capacidades de Flyte, incluidos los conectores entre los back-end de computación que registran todos los cambios en una canalización de IA. Union Cloud también almacena un historial de todas las ejecuciones de una canalización y proporciona un tablero, una interfaz de línea de comandos y una API para interactuar con los cálculos.
Union Cloud y Flyte definen los flujos de trabajo como tareas múltiples. Los flujos de trabajo y las tareas se pueden escribir en cualquier lenguaje de programación y permanecer en las instalaciones, al igual que los datos que se mueven a través de esos componentes.
ventaja de la nube
Entonces, ¿cuál es el valor agregado con Union Cloud? Umare dice que agrega “agilidad, reproducibilidad y seguridad” a Flyte al centralizar la administración de la infraestructura y mantener estándares de cumplimiento y privacidad “altos”. “Nuestros productos están construidos con principios de confianza cero en mente y, por lo tanto, nuestros usuarios pueden usar [it] para construir una plataforma de autoservicio que aún mantenga altos estándares de seguridad”, continuó. “La ciencia de datos es muy académica, lo que afecta directamente al aprendizaje automático. Hay una gran cantidad de investigaciones y literatura fantásticas disponibles en el mundo académico, que es difícil de producir. Necesitamos unir ambos mundos de una manera estructurada y repetible”.
Umare también ve a Union Cloud como una forma de reducir el costo de desarrollar nuevos productos y sistemas de una manera que el proyecto de código abierto Flyte no puede lograr. Si bien reconoce que existen esfuerzos similares de otros proveedores, como Sagemaker de AWScree que no logran integrarse bien con el resto del ecosistema de ciencia de datos.
“Hemos estado en este problema durante más de cinco años, refinando nuestra solución e iterando en función de los requisitos y comentarios del mundo real”, dijo Umare. “El sector del aprendizaje automático ya es grande y está creciendo también dentro de las empresas tradicionales. Sin embargo, consideramos que el potencial de crecimiento no está limitado por el tamaño de la demanda actual, sino más bien por la experiencia que podemos ofrecer, razón por la cual nos hemos centrado únicamente en el éxito del cliente y la adopción de código abierto. Esto conducirá a un crecimiento de los ingresos en un futuro próximo”.
En cuanto al tema del crecimiento, Union planea duplicar su plantilla de 20 personas para fin de año, ya que se centra en la creación de productos. Umare no tenía estadísticas para compartir sobre el interés o la aceptación de Union Cloud, pero reiteró que “miles” de usuarios en compañías como Lyft, Spotify, la subsidiaria de Toyota, Woven Planet, y marcas de biotecnología y finanzas han adoptado Flyte.
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