Шапор Наґібзаде зрозумів цінність добре розказаної історії у 2009 році, коли працював інженером SysOps у Google. Коли хакери, що діяли за підтримки Китаю, націлилися на пошукового гіганта в рамках операції під назвою Operation Aurora, його терміново викликали до оперативно створеної кімнати для пояснення того, що саме відбувається на серверах компанії.
Відстеження кібератак у розрізнених мережах навчило Наґібзаде цінувати перевірені знання. Але це було дорогим і трудомістким завданням. Він вважає, що великі мовні моделі (LLM) можуть забезпечити ту саму функціональність для баз даних будь-якого типу за частку часу.
Наступні шість років Наґібзаде присвятив вивченню взаємозв’язку між даними та кібербезпекою, використовуючи ресурси Google для створення інструментів, що дозволяли аналітикам безпеки робити запити до складних даних. У 2016 році він став співзасновником стартапу в X Labs від Google під назвою Chronicle, який мав надати ту саму функціональність іншим компаніям.
Минулого року, коли великі мовні моделі почали відігравати більшу роль в аналізі даних, Наґібзаде побачив нову можливість застосувати розроблені ним методи для кібербезпеки до різноманітних аналітичних завдань. Він став співзасновником QueryStory, де обіймає посаду CEO, разом із технічним директором Стенлі Янгом, колишнім колегою з Google та провідним інженером EvolutionIQ, та директором з продуктів Девідом Ґлюсіком, ветераном Accenture. Стартап вийшов із тіні сьогодні.
«Ви отримуєте такий шаблон розслідування: ви ставите купу запитань до даних, і після того, як ви змогли поставити низку запитань, ви складаєте це разом у розповідь, — сказав Наґібзаде. — Це стало початком назви QueryStory. Йдеться про розповідь історій за допомогою даних, чи не так? Складання наративу, що ґрунтується на правді».
QueryStory залучив $6 мільйонів посівного фінансування наприкінці 2025 року від Brightmind Partners та New York Life Ventures за оцінкою $60 мільйонів, і витратив цей час на розробку та пілотне тестування свого продукту з клієнтами. QueryStory орієнтований на великі підприємства, які керують значними пропрієтарними базами даних; він слугує платформою для об’єднання аналізу даних та їх перегляду для користувачів, таких як відділи продажів або керівники операцій.
«Ми усуваємо цей розрив довіри для ШІ, щоб надати підприємствам відповіді, на які вони можуть реагувати, — сказав Наґібзаде. — Замість того, щоб, знаєте, орендувати людське судження та армії інженерів, ми продуктовизували це».
Тім Дел Белло, керуючий директор New York Life Ventures, очолив інвестиції фонду в компанію. Інвестори також використовують платформу для заміни роботи кількох людей для підготовки квартального бізнес-огляду, який, як він тепер сподівається, стане інформаційною панеллю в реальному часі.
«Продукт був створений для таких, як я: осіб, що приймають рішення, які шукають справжню правду, потребують роботи зі складними, розрізненими джерелами даних, але не мають у своєму розпорядженні команди з науки про дані або BI, особливо коли вони працюють у високорегульованій галузі», — розповів він TechCrunch.
Вирішення проблеми крихких систем ШІ
Я поділився базою даних космічної діяльності, яка корисна для розуміння того, що роблять такі компанії, як SpaceX на орбіті. QueryStory створив візуалізацію цих даних за кілька годин, тоді як проєкт, який я колись виконував з розробником, зайняв кілька тижень. Програма створила складні дашборди та аналіз, і, що, можливо, найважливіше, вивела показник впевненості, який показував, чому ШІ-агенти вважали аналіз точним.
Таку роботу можна виконати за допомогою інструментів для спільної роботи, розроблених передовими лабораторіями, але ці інструменти мають навмисно обмежений користувацький досвід. Частина ставки, яку робить QueryStory, полягає в тому, що користувачі, особливо у великих компаніях, хочуть більшої прозорості, надійності та контролю під час інтеграції ШІ у свої робочі процеси.
Наприклад, керівник технологічної компанії нещодавно розповів TechCrunch про те, як він запитував базу даних компанії за допомогою Claude Cowork, а потім просив модель показати SQL-запити, які вона написала, щоб переконатися, що вони мають сенс, перш ніж надіслати їх аналітику даних для перевірки людиною. У QueryStory ці SQL-запити відображаються автоматично, і користувачі можуть позначати аналізи для перевірки колегами-людьми, а результати перевірок потім записуються на платформі.
«ШІ є більш крихким, ніж люди собі уявляють, коли йдеться про створення речей, які мають бути довговічними, і на них покладаються великі бізнеси», — сказав TechCrunch Тайлер Сіпперлі, партнер Brightmind Partners.
Наґібзаде зазначає, що коли компанії підключають свої дані до чат-інтерфейсу LLM, «ви отримуєте сотні або тисячі людей в організації, які ставлять свої запитання, отримують свою версію правди, поміщають це в слайд-дек і діляться ним — ви просто отримуєте цей величезний розріз контенту, і немає жодного реального місця, де б цей контент прив’язувався до даних».
Також є економічні аспекти, з якими доводиться боротися. QueryStory розроблений як незалежний від моделі, хоча наразі він переважно використовує найновіші моделі, надані передовими лабораторіями. Хоча його компанія конкурує з передовими лабораторіями на основі продуктів, Наґібзаде вважає, що клієнти віддадуть перевагу співпраці з постачальником послуг, який не має стимулу продавати якомога більше інтелекту.
«У нас багато переваг, оскільки ми не є однією з тих компаній, які побудували свій бізнес навколо моделі споживання обчислень, сховища або токенів», — сказав Наґібзаде. Він стверджує, що спеціалізований інструмент, як-от QueryStory, може бути ефективнішим і точнішим, ніж універсальний агент, завдяки розумінню та збереженню контексту.
«Те, що ми продаємо, — це довіра до відповідей, чи не так? — сказав він. — Те, що ми їм продаємо, — це цінність, яку ми додаємо до бізнесу, і наша вся мета — дати фінансовому директору можливість зрозуміти «скільки це коштуватиме?»»
Подробиці можна знайти на сайті: techcrunch.com