Während seiner Arbeit bei Coursera und später bei Google im letzten Jahrzehnt sah Jiquan Ngiam oft eine technische Funktion, die automatisiert werden konnte, um die Entwickler zu unterstützen. Allerdings gab es nie genügend Ressourcen dafür.
Im Jahr 2022 traf sich Ngiam mit fünf Freunden, darunter Vijay Vasudevan, der mit ihm bei Google zusammengearbeitet hatte, um sich die Modelle anzusehen, die künstliche Intelligenz für die Cloud entwickelt hat, um beispielsweise Argumentation, Planung und Codierung durchzuführen.
„Es brachte mich dazu, über die Fähigkeit dieser Modelle nachzudenken, Code und Argumente zu generieren, und dann herauszufinden, in welcher Umgebung sie für Nicht-Ingenieure nützlicher werden können“, sagte Ngiam gegenüber Tech. „Es stellte sich die Frage, ob diese Modelle jetzt so programmieren können, dass die gesamte von uns verwendete Software miteinander verbunden wird, um dann zuverlässig und sicher sehr nützliche Dinge für uns zu tun.“
Ihr Ziel ist es, spezialisierte Assistenten zu entwickeln, die Sie bei allen möglichen Aufgaben unterstützen. Einige Beispiele, von denen sie dachten, sie könnten KI-Workflows anwenden, waren die Beherrschung eines überfüllten Posteingangs oder die Verwaltung von Slack-Verbindungen mit Kunden.
Das Ergebnis war Lutra KI. Das im April gegründete junge Startup erstellt KI-Workflows aus natürlicher Sprache, sodass keine technischen Erfahrungen erforderlich sind. Es lässt sich in bestehende Apps wie Google Workspaces und Slack integrieren und ermöglicht die Automatisierung von Aufgaben wie E-Mail-Verwaltung und Internetrecherche.
Lutra ist das neueste Unternehmen, das sich mit KI-Workflows befasst, und schließt sich Unternehmen wie Respell, Unity, Parabola und sogar einem großen Technologieunternehmen wie Nvidia an. Ngiam sieht jedoch, dass sich Lutra in mehrfacher Hinsicht von der Masse abhebt: Erstens verfolgt Lutra bei diesem Problem einen Code-First-Ansatz. Auf diese Weise gibt es mehr Sicherheit und Zuverlässigkeit bei der Ausführung dieser KI-Workflows, sodass die Daten geschützt sind. Zweitens: Während andere Unternehmen für alles große Sprachmodelle verwenden, konzentriert Lutra die LLMs auf bestimmte Aufgaben, die bessere Ergebnisse liefern.
Lutra kam kürzlich aus dem Verborgenen, nachdem es in einer Runde, an der Coatue Ventures, Hustle Fund, Maven Ventures, WVV Capital und eine Gruppe von Angel-Investoren, darunter Andrej Karpathy, Jeff Dean und Scott Belsky, teilnahmen, eine Startfinanzierung in Höhe von 3,8 Millionen US-Dollar abgeschlossen hatte.
Das Unternehmen befindet sich in der privaten Betaphase mit einer kleinen Anzahl von Kunden, und Ngiam sagt, dass das Unternehmen zu diesem Zeitpunkt noch zu früh ist, um über die Traktion zu berichten. Mit der neuen Finanzierung plant er, Lutra für mehr Kunden zu öffnen und sich auf die Produktentwicklung und Marktanpassung der Produkte zu konzentrieren.
„Wir alle haben diese digitale Präsenz und nutzen heute viel mehr Software als noch vor 10 Jahren“, sagte Ngiam. „Langfristig gesehen sind all diese Technologien heute gut in Unternehmen integriert. Jetzt ist es an der Zeit, Tools bereitzustellen, die sich über alle Softwareanwendungen hinweg integrieren lassen und so Ihrem Unternehmen ermöglichen, noch effektiver zu arbeiten.“