WisdomAIRubrik līdzdibinātāja Sohama Mazumdara jaunais mākslīgā intelekta datu analītikas starta uzņēmums ir ieguvis jaunu 50 miljonu ASV dolāru A sēriju, kuru vada Kleiners Pērkinss, piedaloties jaunajam investoram NVentures (Nvidia riska kapitāla daļa).
Šī kārta notiek aptuveni sešus mēnešus pēc tam, kad starta uzņēmums paziņoja par Coatue vadīto 23 miljonu ASV dolāru sākuma kārtu.
WisdomAI piedāvā uz mākslīgā intelekta balstītu datu analīzi, kas var atbildēt uz biznesa jautājumiem, izmantojot strukturētus, nestrukturētus un pat “netīrus” datus, proti, datus, kas nav iztīrīti no drukas kļūdām vai kļūdām. Biznesa lietotājs vienkārši uzdod jautājumus dabiskā valodā, piemēram, “Cik daudz klientu man ir un kas viņiem neļauj slēgt šo ceturksni?”
Taču uzņēmums izmanto gudru metodi, lai novērstu LLM halucinācijas problēmu. WisdomAI neizmanto LLM, lai rakstītu atbildes uz jautājumiem. Tā vietā LLM tiek izmantoti tikai vaicājuma rakstīšanai — daļai, kas nonāks datu noliktavā, lai izgūtu datus. Tātad, ja LLM rodas halucinācijas, tas vienkārši uzrakstīs neefektīvu vaicājumu, nevis izdomās nepatiesas atbildes.
WisdomAI ir uzrakstījis savu loģiku, ko tā sauc par “uzņēmuma konteksta slāni”, kas pēta klienta datus, lai tos saprastu. Visi starta līdzdibinātāji strādāja ar Mazumdar datu drošības uzņēmumā Rubrik, sniedzot viņiem dziļu pieredzi ar uzņēmuma uzglabāšanas noliktavām. (Mazumdars pameta Rubriku 2023. gadā.)
Kopš oficiālās darbības uzsākšanas 2024. gada beigās, WisdomAI ir izaudzis no diviem uzņēmuma klientiem līdz aptuveni 40 uzņēmumu klientiem, saka izpilddirektors Mazumdars. WisdomAI kā klientus uzskata tādus uzņēmumus kā Descope, ConocoPhillips, Cisco un Patreon.
Mazumdars sacīja, ka jaunais uzņēmums arvien vairāk izmanto arī savus uzņēmumu klientus. Daži klienti divu mēnešu laikā ir dubultojuši lietojumu. Cits klients sāka ar 10 vietām un paplašinājās līdz 450, kas ir gandrīz visi uzņēmumā, viņš teica.
Techcrunch pasākums
Sanfrancisko
|
2026. gada 13.–15. oktobris
Pēdējo sešu mēnešu laikā WisdomAI ir pievienojis arī aģentu funkciju, kas reāllaikā brīdinās lietotājus par svarīgām izmaiņām situācijās, kuras viņi uzrauga.
“Esmu izveidojis aģentu, kas skatās mūsu produktu lietošanas metriku, mūsu biļešu informāciju,” stāsta Mazumdars, piebilstot, ka tās izveide viņam prasīja apmēram piecas minūtes. Wager tā vietā, lai nosūtītu viņam ikdienas vai pat stundas pārskatu par lietošanu un palīdzības dienesta biļetēm, tas brīdina viņu, “kad notiek kaut kas interesants”, viņš apraksta.
“Es domāju, ka tā ir maģija ar analīzi. Tas vienmēr ir bijis statisks ziņojums, wager mēs to padarām dinamisku. Mēs padarām to proaktīvu,” viņš teica.
