Jared Zhao originalmente se interesó por el análisis de datos durante su tiempo en la Universidad de California, Berkeley, porque le atrajo cómo podía convertir datos en bruto en una historia. Zhao fundó su primera startup de análisis de datos, Polyture, en 2021. Pero los avances en IA generativa solo un año después hicieron que Zhao se diera cuenta de que lo que Polyture estaba construyendo era demasiado complicado para lo que los usuarios estarían buscando en un mundo post-ChatGPT, y decidió cambiar de rumbo.
El resultado fue Athenic AI, una empresa que utiliza IA para ejecutar análisis de datos para empresas en todas sus fuentes de datos. Zhao, el fundador y CEO, dijo que los productos de Athenic están diseñados para ser el sistema nervioso central de las bases de datos de una organización que puede ser utilizado por cualquier persona en la empresa independientemente de su experiencia en codificación o datos.
Zhao (en la foto de arriba en el centro) agregó que Athenic está diseñado para ser flexible y puede trabajar con las empresas para que su IA comprenda el "conocimiento tribal", los KPI o la terminología interna de la empresa para que la IA tenga el contexto necesario para realizar análisis adecuados.
Cada informe de datos que extrae el sistema impulsado por IA incluye una explicación de cómo interpretó los datos la IA, lo que facilita a los usuarios detectar posibles errores y darle retroalimentación al modelo de IA. Zhao añadió que esto ayuda con la visibilidad y que si bien desean que la IA se acerque lo más posible al 100% de precisión, los analistas de datos humanos tampoco pueden alcanzar el 100% de precisión.
"Incluso cuando el sistema está equivocado, es consciente de que podría estar equivocado, y le explica al usuario por qué cree que podría estar equivocado", dijo Zhao. "Y eso es lo que hace un buen analista de datos. No solo te dan el informe o el gráfico, también te dan un resumen ejecutivo que explica cómo debes interpretar esto y qué hicieron para realizar este análisis".
La empresa fue fundada en 2022 y lanzó su producto en verano de 2022. Desde su lanzamiento, Athenic ha logrado conseguir clientes que van desde pequeñas startups hasta grandes empresas, incluyendo Additel y PMC. Zhao dijo que la empresa ha encontrado muchos de sus clientes más pequeños a través de oportunidades de ventas salientes, pero que la mayoría de sus clientes corporativos provinieron de interés entrante.
Athenic, con sede en San Francisco, está anunciando ahora una ronda de financiación de semilla de $4.3 millones liderada por BMW i Ventures con la participación de TenVC, Scrum Ventures y Stage 2 Capital, entre otros. Zhao dijo que el dinero se destinará a contratar y desarrollar nuevas capacidades tecnológicas.
“Hoy en día, el usuario hace preguntas y extrae las ideas del sistema que quiere ver", dijo Zhao. "También hay un mundo donde los datos tienen algún tipo de información inherente a los datos que queremos sugerir al usuario antes de que siquiera lo pregunte".
Samantha Huang, principal en BMW i Ventures, le dijo a TechCrunch que se introdujo a Athenic de una forma un poco aleatoria. Huang dijo que su empresa decidió tener una mejor idea del ecosistema de startups de IA en general y "exploró a fondo" contactando a tantas startups de IA como pudo para obtener una impresión general.
Athentic fue una de ellas. Huang dijo que la empresa se destacó de otras empresas de análisis de datos debido al hecho de que ayuda a las empresas a configurar los modelos de IA con contexto y conocimiento específicos de la empresa.
"Muchas empresas utilizarán estos modelos fundamentales y genéricos, pero el problema es que, técnicamente, el modelo es un poco tonto si no sabes cómo son los datos en el entorno del cliente", dijo. "Jared tomó un enfoque nuevo, combinando un grafo de conocimiento más modelos fundamentales que le permitieron superar ese problema".
El mercado de análisis de datos está saturado y probablemente lo esté cada vez más a medida que la IA generativa mejore y más empresas busquen capitalizar cómo la IA puede mejorar la gestión y el uso de sus datos. Databricks es solo un ejemplo en este sector que ha recaudado más de $19 mil millones en capital de riesgo y actualmente está valorado en $62 mil millones. También hay numerosas empresas centradas en el almacenamiento y optimización de datos que podrían expandirse fácilmente a ese espacio.
Zhao cree que el enfoque de la empresa en la experiencia del usuario y asegurarse de que los modelos de IA tengan el contexto adecuado de la empresa ayuda a diferenciarlos.
"Simplemente creemos que hay demasiadas empresas que se están ejecutando sin el conocimiento adecuado, aunque todos los datos estén técnicamente ahí", dijo Zhao. "A veces, las personas en la cima, no por ignorancia, muchas veces están volando a ciegas, y ese es el problema que realmente queremos resolver".
