Jared Zhao interessierte sich ursprünglich während seiner Zeit an der UC Berkeley für Datenanalysen, weil er angezogen wurde, wie sie Rohdaten in eine Geschichte verwandeln konnte. Zhao gründete 2021 sein erstes Data Analytics-Startup-Polyure. Die Fortschritte bei generativen KI nur ein Jahr später machten Zhao erkennen, was die Polytur aufgebaut hat, war zu kompliziert für das, wonach Benutzer in einer Post-Chatgpt-Welt suchen würden, und beschloss, den Kurs zu ändern.
Das Ergebnis war Athenic Aiein Unternehmen, das mit KI Datenanalysen für Unternehmen in allen Datenquellen ausführt. Zhao, der Gründer und CEO, sagte, dass die Produkte von Athenic als zentrales Nervensystem der Datenbanken eines Unternehmens konzipiert werden, die von jedem im Unternehmen unabhängig von ihrer Codierung oder ihrer Datenerfahrung verwendet werden können.
Zhao (siehe oben im Zentrum) fügte hinzu, dass Athenic als flexibel gebaut wurde und mit Unternehmen zusammenarbeiten kann, um seine KI dazu zu bringen, das Unternehmen „Stammeswissen“, KPIs oder interne Terminologie zu verstehen, damit die KI den erforderlichen Kontext hat, um ordnungsgemäße Analysen durchzuführen.
Jedes Daten berichtet, dass das KI-gesteuerte System eine Erläuterung enthält, wie die KI die Daten interpretiert, was es den Benutzern erleichtert, potenzielle Fehler zu erkennen und das KI-Modell Feedback zu geben. Zhao fügte hinzu, dass dies bei der Sichtbarkeit hilft und dass die KI zwar die Genauigkeit von 100% so nahe wie möglich annimmt, aber auch Analysten des Menschen nicht 100% Genauigkeit erreichen können.
„Selbst wenn das System falsch ist, ist es bewusst, dass es möglicherweise falsch ist, und es erklärt dem Benutzer, warum es glaubt, dass es falsch sein könnte“, sagte Zhao. „Und das ist ein guter Datenanalyst. Sie geben Ihnen nicht nur den Bericht oder das Diagramm, sondern auch eine Zusammenfassung der Exekutive, die erklärt, wie Sie dies interpretieren und was sie getan haben, um diese Analyse zu machen. “
Das Unternehmen wurde im Jahr 2022 gegründet und im Sommer 2022 sein Produkt auf den Markt gebracht. Seit seiner Einführung konnte Athenic Kunden von kleinen Startups bis hin zu großen Unternehmen wie Additel und PMC landen. Zhao sagte, dass das Unternehmen viele seiner kleineren Kunden durch Ausgangsvorschriften gefunden habe, aber die Mehrheit ihrer Unternehmenskunden stammte aus dem Inbound -Interesse.
Athenic ansässig in San Francisco kündigt jetzt eine von BMW I Ventures mit Teilnahme von Tenvc, Scrum Ventures und Stage 2 Capital untergeführte Saatgut-Runde in Höhe von 4,3 Millionen US-Dollar an. Zhao sagte, das Geld werde für die Einstellung und den Aufbau neuer technischer Fähigkeiten versetzt.
„Heute stellt der Benutzer Fragen und zieht die Erkenntnisse aus dem System heraus, das er sehen möchte“, sagte Zhao. „Es gibt auch eine Welt, in der die Daten eine Art Einsicht haben, die den Daten, die wir dem Benutzer vorschlagen werden, vor dieser Frage vorschlagen werden.“
Samantha Huang, eine Schulleiterin bei BMW I Ventures, sagte Tech, dass sie auf zufällige Weise mit Athenic vorgestellt wurde. Huang sagte, dass ihre Firma beschloss, ein besseres Gefühl für das KI -Startup -Ökosystem im Allgemeinen zu bekommen und den Ozean zu „gekocht“, indem er sich an so viele KEI -Startups wie möglich wandte, um einen Stimmungscheck zu erhalten.
Athentic war einer von ihnen. Huang sagte, das Unternehmen habe sich von anderen Datenanalyseunternehmen abgebildet, weil es Unternehmen hilft, die KI-Modelle mit unternehmensspezifischem Kontext und Wissen einrichten.
„Viele Unternehmen werden diese generischen, monetarisierten und grundlegenden Modelle verwenden, aber das Problem ist, dass es technisch gesehen das Modell ist, wenn Sie nicht wissen, wie die Daten in der Umgebung des Kunden aussehen“, sagte sie. „Jared hat einen neuen Ansatz verfolgt und ein Wissensgraphen sowie grundlegende Modelle kombiniert, die es ihm ermöglichten, dieses Problem zu überbrücken.“
Der Datenanalysemarkt ist überfüllt und wird wahrscheinlich zunehmend so werden, dass sich die Generative AI verbessert und mehr Unternehmen davon profitieren, wie KI das Management und die Verwendung ihrer Daten verbessern kann. Databricks ist nur ein Beispiel in diesem Sektor, das mehr als 19 Milliarden US -Dollar an Risikokapital gesammelt hat und derzeit einen Wert von 62 Milliarden US -Dollar hat. Es gibt auch zahlreiche Datenspeicher- und Optimierungsfokussierungsunternehmen, die leicht in diesen Raum expandieren könnten.
Zhao ist der Ansicht, dass sich der Unternehmen nähert, um sich stark auf die Benutzererfahrung zu konzentrieren und sicherzustellen, dass die KI -Modelle den richtigen Unternehmenskontext haben, hilft sie dabei, sie auseinanderzusetzen.
„Wir denken nur, dass es zu viele Unternehmen gibt, die ohne das richtige Wissen geführt werden, obwohl alle Daten technisch gesehen sind“, sagte Zhao. „Leute an der Spitze manchmal, nicht aus Unwissenheit, fliegen oft blind, und das ist das Problem, das wir wirklich lösen wollen.“