Очікується, що невдовзі агенти штучного інтелекту (ШІ) почнуть самостійно приймати рішення щодо покупок та планування від імені людей.
Однак Майкл Фаноуc, випускник кафедри комп’ютерних наук Каліфорнійського університету в Берклі та колишній інженер машинного навчання в CareRev, стверджує, що цим агентам наразі бракує ключового елемента: повного контексту, необхідного для глибокого розуміння людей, яким вони призначені служити.
Фаноуc зазначає, що машини поки що стикаються з труднощами у визначенні, чи належать професійний профіль людини у LinkedIn, її активність в Instagram та загальнодоступні державні записи одній і тій самій особі.
Nyne: інтелектуальний шар для розуміння користувачів
Щоб вирішити цю проблему, він об’єднався зі своїм батьком, досвідченим технічним директором (CTO) Емадом Фаноуcом, і заснував стартап Nyne. Мета компанії – стати інтелектуальним шаром, який допомагатиме агентам ШІ розуміти людей на основі їхнього цифрового сліду.
У п’ятницю Nyne оголосив про залучення 5,3 мільйона доларів посівного фінансування. Лідерство у раунді надали Wischoff Ventures та South Park Commons, а участь взяли кілька ангельських інвесторів, зокрема Гіл Ельбаз, співзасновник Applied Semantics та піонер Google AdSense.
Чому Google не є конкурентом?
Хоча може здатися, що Nyne вирішує проблему, подібну до тієї, що вже вирішена класичним машинним навчанням (враховуючи ефективність таргетингу реклами Google у ідентифікації користувачів), генеральний директор Майкл Фаноуc має іншу думку. Він вважає, що “секретний інгредієнт” Google – це ексклюзивний доступ до історії пошуку користувачів та їхньої міжплатформної активності. Цей переваги у даних, за його словами, технологічний гігант ніколи не надасть зовнішнім агентам.
Для всіх інших, “це напрочуд складна проблема для вирішення”, пояснює Ніколь Вішгофф, засновник венчурного фонду Wischoff Ventures, який інвестував у Nyne.
Як працює Nyne?
Фаноуc розповів, що Nyne розгортає мільйони агентів по всьому інтернету для аналізу загальнодоступних цифрових слідів, а потім застосовує методи машинного навчання до зібраних даних. Nyne може триангулювати інформацію про людину, аналізуючи не лише великі соціальні мережі, як-от Instagram, Facebook та X (Twitter), але й активність у таких застосунках, як SoundCloud та Strava.
Згодом, коли все більше компаній, орієнтованих на споживачів, почнуть використовувати агентів ШІ, вони зможуть звертатися до Nyne, щоб надати цим агентам глибше, реалістичне розуміння як існуючих, так і потенційних клієнтів.
“Я можу надати їм будь-яку інформацію про людину, яка буде корисною для прийняття правильного наступного кроку,” — каже Фаноуc. “Після встановлення всіх цих зв’язків ви можете досить глибоко зрозуміти людину, її інтереси, хобі та те, як вона мислить щодо конкретних речей,” — додав він.
Масштаб ринку та переваги Nyne
За словами Вішгофф, ринок для таких даних є величезним і надзвичайно цінним для будь-якої компанії, що використовує агентів ШІ для взаємодії з клієнтами.
“Як я можу дізнатися, що ви вагітні, і якнайшвидше запропонувати вам продукт А, Б або С?” — наводить приклад вона.
Хоча попередні покоління компаній у сфері adtech (технологій для реклами) мали змогу збирати частину цих даних, Nyne прагне робити це для світу агентів ШІ з набагато більшою точністю.
Сімейний підхід до інновацій
Щодо співпраці батька та сина, генеральний директор зазначає, що він має ідеальну партнерську взаємодію зі своїм технічним директором та батьком.
“Я вважаю, що з співзасновниками стає легко відступити, коли щось не працює,” — говорить Фаноуc. “Якщо мені доведеться турбувати його о третій ночі, щоб завершити запуск, я знаю, що він все одно любитиме мене наступного дня.”
Думка ІТ-Блогу: Поява Nyne свідчить про наростаючу складність у взаємодії людей та ШІ, вимагаючи від останнього глибшого розуміння контексту. Цей стартап може стати ключовим гравцем, що надасть агентам ШІ необхідні “очі та вуха” для ефективної роботи у цифровому світі, потенційно змінюючи правила гри для маркетингу та персоналізованих сервісів.
Інформація підготовлена на основі матеріалів: techcrunch.com