Letztes Jahr kündigte OpenAI den OpenAI Startup Fund an, eine Tranche, über die es und seine Partner, darunter Microsoft, in KI-Unternehmen im Frühstadium investieren, die große Probleme angehen. Mum ist das Wort, seitdem Unternehmen Infusionen aus dem Fonds erhalten haben. Aber heute gab der OpenAI Startup Fund bekannt, dass er eine Investition in Höhe von 23,5 Millionen US-Dollar geleitet hat Speichereine arbeitsorientierte App, die auf KI tippt, um Notizen automatisch zu organisieren.
Die Investition bewertet Mem mit 110 Millionen US-Dollar nach dem Geldeingang und erhöht die Gesamteinnahmen des Startups auf 29 Millionen US-Dollar.
Mem wurde von Kevin Moody und Dennis Xu mitbegründet und unterscheidet sich von traditionellen Notizen-Apps durch die Betonung der „leichten Organisation“, wie Moody und Xu es ausdrückten. Der Workflow dreht sich um die Suche und eine chronologische Zeitachse, die es Benutzern ermöglicht, Themen-Tags hinzuzufügen, andere Benutzer zu markieren und wiederkehrende Erinnerungen zu Notizen hinzuzufügen.
Mem-Benutzer können mit SMS, Messaging-Apps und dem mobilen Client der Plattform von überall aus schnelle Notizen erfassen, Links senden und Bilder speichern. Mit den Funktionen für die Zusammenarbeit können Teams Notizen teilen, bearbeiten und kommentieren und sie zur schnelleren Bezugnahme direkt an freigegebene Kalender anhängen.
Die Sucherfahrung von Mem verwendet KI, um Notizen zu durchsuchen, um zu verstehen, welche Notizen in einem bestimmten Moment für eine bestimmte Person am relevantesten sind. Moody und Xu sagen, dass die Plattform darauf ausgelegt ist, Wissensarbeiter bei ihren typischen Aufgaben zu unterstützen, wie z. B. das Durchlesen von Seiten mit Informationen, das Extrahieren der für eine bestimmte Frage relevanten Teile und das Umwandeln der Informationen in eine Antwort oder einen Bericht.
Mem tippt auf KI, um Notizen in Echtzeit zu organisieren. Bildnachweis: Speicher
Es besteht kein Zweifel, dass wissenssuchende Aufgaben zeitaufwändig sind. Nach Laut Gartner verbringen Fachleute 50 % ihrer Arbeitszeit mit der Suche nach Informationen und brauchen im Durchschnitt 18 Minuten, um eine Datei zu finden (obwohl die Richtigkeit von Metriken wie diesen wurde im Laufe der Jahre in Frage gestellt). Einer Quelle schätzt, dass die Desorganisation von Dokumenten Unternehmen jedes Jahr 3.900 US-Dollar an Produktivitätsverlusten pro Mitarbeiter kostet, was Mem zu einem attraktiven Angebot macht, wenn die Technologie wie angekündigt funktioniert.
„Das Wichtigste, was wir von den Organisationen hören, mit denen wir sprechen, ist der Wunsch, ihre riesigen Fundgruben an proprietärem Wissen mit … generativen KI-Modellen verbinden zu können – um Anwendungsfälle zu unterstützen, die von der Durchführung von Recherchen über das Schreiben bis hin zum Verkauf und darüber hinaus reichen.“ Moody und Xu sagten Tech in einem E-Mail-Interview. „Die Magie von Mem besteht darin, dass wir Ihre eigenen privaten und proprietären Daten zusammen mit hochmodernen generativen Sprachmodellen zusammenbringen, um wirklich personalisierte, sachliche Ergebnisse freizusetzen. Wir kombinieren Wissensquellen auf individueller, Team- und Organisationsebene, was zu einer deutlich besseren Leistung auf ganzer Linie führt.“
Mem hat kürzlich Mem It für Twitter eingeführt, mit dem Benutzer Threads speichern, KI-generierte Zusammenfassungen ihrer Inhalte erhalten und Vorschläge für ähnliche Tweets sehen können. Außerdem wird Mem X, der integrierte Arbeitsassistent von Mem, mit neuen Funktionen wie Smart Write und Smart Edit weiter verfeinert, die KI nutzen, um Text auf der Grundlage einer Eingabeaufforderung zu generieren, Dateien zusammenzufassen, Titel für Dokumente zu generieren und Benutzer natürliche Sprachbefehle verwenden zu lassen um Text zu bearbeiten oder zu formatieren.
Die KI-gestützten Schreibwerkzeuge von Mem, die bald in der Vorschau auf den Markt kommen. Bildnachweis: Speicher
Der Plan für die absehbare Zukunft ist es, sich zunehmend auf diese Art von KI-gestützten Erfahrungen zu stützen, sagen Moody und Xu, mit Unterstützung von OpenAI durch den OpenAI Startup Fund. Teilnehmer des OpenAI Startup Fund erhalten neben Kapital frühzeitigen Zugang zu neuen OpenAI-Systemen und Azure-Ressourcen von Microsoft.
„OpenAI führt offensichtlich die Welle technologischer Revolutionen an, auf der wir reiten“, sagten Moody und Xu. „Das macht den OpenAI Startup Fund zum idealen Partner für das, was wir aufbauen – sowohl für das technische Know-how als auch für die strategische Beratung, die sie mitbringen.“
Brad Lightcap, COO von OpenAI, der auch den OpenAI Startup Fund verwaltet, fügte in einer per E-Mail gesendeten Erklärung hinzu: „Mem verwendet leistungsstarke KI, um Wissensarbeiter produktiver zu machen, indem es die Langeweile und Plackerei beim Organisieren und Zugreifen auf Informationen beseitigt und es den Menschen letztendlich ermöglicht, sich auf die Teile zu konzentrieren ihrer Arbeit, die wichtig sind. Ihre Vision stimmt genau mit unserem Ziel beim OpenAI Startup Fund überein, Unternehmen zu beschleunigen, die KI einsetzen, um die Produktivität und im weiteren Sinne das menschliche Potenzial zu steigern.“
Mem konkurriert mit einer Reihe von Unternehmen, die die gleichen Herausforderungen beim Finden von Wissen und beim Organisieren von Notizen angehen wollen. Bei der Unternehmenssuche gibt es Glean, das kürzlich in einer Venture-Equity-Runde 100 Millionen US-Dollar gesammelt hat. Auf der Seite des Wissensmanagements dominieren immer noch Atlassians Wiki-ähnliche kollaborative Arbeitsbereiche Confluence und Notion, die 2020 einen Wert von 2 Milliarden US-Dollar hatten.
Aber Moody und Xu argumentieren, dass Mem mit 16 Mitarbeitern den Vorteil hat, dass es „selbstorganisiert“ ist, was angeblich zu weniger manueller Pflege und Arbeit führt. Sie lehnten es zwar ab, die Einnahmen von Mem oder die Namen von Großkunden preiszugeben, behaupten jedoch, dass Mem aufgrund seiner KI-gesteuerten Technologie erfolgreich ist.
„Wir sind von unserem einzigartigen Ansatz für selbstorganisierendes und generatives Wissensmanagement überzeugt. … Unsere personalisierten Modelle für maschinelles Lernen helfen Wissensarbeitern nicht nur dabei, automatisch organisiert zu bleiben, sondern gehen auch über das einfache Finden von Dingen hinaus – wir helfen den Menschen tatsächlich bei ihrer Arbeit“, sagten Moody und Xu. „Durch die Umstellung auf Remote-Arbeit ist ein effektiver, asynchroner Wissensaustausch wichtiger denn je geworden, und die Marktabschwächung hat dazu geführt, dass sich Unternehmen auf Effizienz konzentrieren. Unsere KI-gestützte Wissensarbeit spart den Menschen Zeit und die schnelle Verbesserung großer Sprachmodelle gibt uns weiteren Rückenwind.“