Известный стартап-акселератор Кремниевой долины Y Combinator на этой неделе провел демонстрационный день для своей первой осенней группы.
95 стартапов из этой последней группы выглядели очень похожими на недавние когорты YC в том смысле, что они включают в себя множество стартапов в области искусственного интеллекта. Если я правильно подсчитал, 87% стартапов в этой группе — это компании, занимающиеся искусственным интеллектом. Как и в случае с летней и зимней партиями YC в этом году, заметное внимание уделялось ИИ и ИИ-агентам, связанным с обслуживанием клиентов.
Но среди них меня заинтересовали четыре компании, и у всех них было что-то общее: они создают инструменты, помогающие компаниям контролировать свои приложения ИИ, чтобы быстро решать или предотвращать неточности, что препятствует более широкому внедрению инструментов ИИ предприятиями. И предприятиям следует за ними следить.
Что он делает: API, который позволяет агентам ИИ обращаться к людям за помощью и одобрением.
Почему это фаворит: Агенты ИИ могут существенно повлиять на производительность, если они работают по назначению. Наличие людей в цикле обратной связи помогает предотвратить схождение агентов ИИ с рельсов, но слишком сильный человеческий надзор может замедлить процессы и снизить эффективность, которую должны обеспечивать эти агенты ИИ. HumanLayer кажется хорошей золотой серединой; он обеспечивает контроль со стороны человека только тогда, когда он необходим, и не требует его, когда он не нужен.
Что он делает: Исследовательский агент по корпоративным продажам.
Почему это фаворит: Это первое программное обеспечение для привлечения потенциальных клиентов в сфере корпоративных продаж, которое у меня вызвало восторг (извините). Подход Raycaster заключается в том, чтобы найти очень конкретную информацию о потенциальном объекте продаж, например, какое лабораторное оборудование использует компания или что технический директор компании обсуждал на недавней конференции, чтобы представить их в нужное время и в правильном направлении. Это выделяется среди волны лидогенерирующих стартапов, которые, кажется, все еще сосредоточены на агрегировании поверхностной информации.
Что он делает: Требования к соблюдению требований для приложений ИИ.
Почему это фаворит: Galini предоставляет предприятиям инструмент, который упрощает настройку барьеров ИИ на основе политик и правил компании для их приложений ИИ. Кроме того, передача этого контроля в руки предприятий дает им больше свободы и позволяет им оценить, насколько эффективны защитные ограждения.
Что он делает: Набор инструментов искусственного интеллекта, который помогает корпоративным клиентам управлять галлюцинациями.
Почему это фаворит: Галлюцинации искусственного интеллекта — большая проблема, не имеющая простого решения. Хотя CTGT не может предотвратить все галлюцинации, его подход к активному мониторингу и аудиту моделей предприятия, позволяющий лучше выявлять отклонения и потенциальные галлюцинации, кажется хорошим обновлением других существующих вариантов. Тот факт, что компания уже тестирует свою технологию с компаниями из списка Fortune 10, также является хорошим признаком того, что потенциальные клиенты ищут такой инструмент.
