Los asistentes de IA llegan a Alibaba y Cider con el apoyo de a16z

El mundo de la IA generativa está cambiando tan rápidamente que cada pocos días vemos nuevas empresas que implementan nuevas aplicaciones impulsadas por modelos de lenguaje grande (LLM). El último intento de monetizar la inteligencia artificial proviene de Mindverse IAuna startup de Singapur que crea una interfaz API, o lo que el fundador Fangbo Tao llama una «capa base» para las empresas, para crear agentes inteligentes con su propia memoria vertical y diferentes conjuntos de habilidades utilizando LLM de la serie GPT de OpenAI.

Los agentes de inteligencia artificial similares a ChatGPT de Mindverse ya han asegurado a los primeros usuarios, incluida una plataforma no revelada dentro del ecosistema de Alibaba; Cider, una start-up de moda apoyada por a16z, que pilotea el asistente virtual; y Hooked, una plataforma educativa web3 que aprovecha el agente de IA de la startup para guiar a los usuarios a través de su sitio.

Dado su atractivo y el entusiasmo de los inversores por la IA conversacional, no sorprende que Mindverse esté llegando al final de una ronda de financiación de la Serie A de 10 millones de dólares. Es probable que Tao tranquilice a los inversores experiencia trabajando en sistemas de IA en gigantes tecnológicos de China y Estados Unidos Después de un período en Facebook para construir su plataforma de comprensión de contenido, Tao se unió a Alibaba en Hangzhou para ayudar a fundar un laboratorio de IA IA interna antes de crear su propia empresa.

Asistente virtual de Mindverse para sitios de comercio electrónico. Fuente: IA Mindverse

La última ronda de Mindverse, que recaudó $7 millones, la valoró en $45 millones y fue liderada por Sequoia China con la participación de Linear Capital, K2 Venture, Yinxinggu Capital y Plug and Play.

Mindverse básicamente proporciona una plataforma que permite a los clientes crear rápidamente agentes inteligentes especializados para diferentes dominios. Esto es lo que sucede cuando un usuario llega a un sitio de comercio electrónico impulsado por Mindverse: será recibido por un chatbot que ha absorbido todos los datos de inventario del sitio. Supongamos que el comprador pregunta algo como «¿Qué debo ponerme para mis vacaciones en la playa?» El bot buscará los productos y mostrará algunas opciones.

Conversando de manera humana, el agente de compras también puede explicar las diferencias entre los productos y sugerir otras alternativas si el usuario no está satisfecho con sus primeras recomendaciones, lo que significa que el bot puede aprender de las conversaciones en tiempo real.

De manera similar, un sitio de reserva de hoteles puede usar Mindverse para crear una guía virtual que recomiende lugares para hospedarse en función de una entrada simple como «Estoy planeando un viaje a San Francisco con mi esposa». Las ubicaciones que se muestran se adaptarán a los intereses de marido y mujer en lugar de puntos de acceso turístico universales.

Esta forma de interactuar con los datos web, dijo Tao, es fundamentalmente diferente de la era pregenerativa de la IA.

“Anteriormente, los usuarios interactuaban con fuentes de datos a través de software y aplicaciones, o una interfaz gráfica [graphical user interface]. Lo que estamos haciendo ahora es agregar un agente o copiloto para ayudar a la GUI… entrenar a la IA para que aprenda de forma autónoma la API, los documentos, las fuentes de datos y las instrucciones que le proporcionamos para que el agente pueda aprender habilidades específicas del negocio. escenarios y proporcionar una orquestación dinámica de aquellos basados ​​en la intención compleja del usuario”, explicó.

El CEO y fundador de Mindverse AI, Fangbo Tao, explica cómo la IA generativa está transformando la forma en que interactuamos con los datos web. Imagen: Mindverse

“La mayor diferencia es que los algoritmos de recomendación existentes dependen en gran medida de los datos anteriores y no puede especificar sus necesidades”, continuó. “Lo que haces clic o compras determina lo que ves. A través [generative AI]por otro lado, puede tener una interacción activa de ida y vuelta con el agente de IA que puede digerir su intención.

Esto no significa que los algoritmos de recomendación se vuelvan obsoletos. De hecho, los agentes de Mindverse pueden comparar sus recomendaciones con las de los algoritmos que aprenden de datos anteriores. Una forma de integrar las dos soluciones es incrustar los algoritmos antiguos en el agente como API, de modo que la aplicación pueda aprender del comportamiento de los usuarios en el pasado. De hecho, todas las capacidades convencionales detrás del software, más allá de la recomendación y la búsqueda, se pueden integrar en los agentes de IA como habilidades de API, señaló el fundador.

“Pero el agente de IA opera a un nivel superior. Al hablar con los usuarios, puede usar mejor las capacidades de recomendación y búsqueda para planificar la mejor manera de usar los datos de back-end”, dijo Tao.