Xhedifikimi ngre 24 milion dollarë për të ndihmuar kompanitë të lidhin agjentët e AI me kontekstin në biznesin e tyre

Shitësit e AI nxisin prodhimet e tyre të ndërmarrjeve sikur ato të ishin zgjidhje të kundërta, por shanset janë të ulta që agjentët e AI do të godasin terrenin menjëherë. Nëse nuk bëni përpjekje për të stërvitur një model në hollësitë e biznesit tuaj, nuk ka gjasa të kuptoni se si kompania juaj, për shembull, përcakton të ardhurat ose e di se kush lejohet të shohë cilin dosje. Kjo është pjesë e arsyes pse ne shohim kompanitë e AI që vendosin inxhinierë për të ndihmuar integrimin e prodhimeve të tyre AI në sistemet e klientëve.

Nisja me bazë në Nju Jork, Jedifi po sulmon këtë të çarë. Kompania thotë se platforma e saj lidhet me sipërmarrjet e burimeve të njohurive nëpërmjet API-së për të ndërtuar një grafik në tekst për biznesin e tyre që agjentët e AI mund ta përdorin për të punuar më mirë. Këto burime mund të jenë baza të dhënash, magazina të dhënash dhe liqene, aplikacione SaaS ose mjete BI, si dhe burime të pastruktura, si: raporte, dokumentacion, baza kodi, madje edhe kanale të zeza dhe regjistrime për mbledhjen.

Për ta ndërtuar këtë, Jedifi ka mbledhur 24 milionë dollarë në një raund financimi A të kryesuar nga Norvest, ka mësuar vetëm TechCrunch. Raundi pa pjesëmarrje nga mbështetësit e kthyer të S Capital VC dhe Cerca Partners si edhe nga investitori i ri Oceans Ventures. Të dhëna gjigante snouflake morën pjesë gjithashtu si një investitor strategjik dhe po integron teknologjinë e nisjes me prodhimet e saj AI, të tilla si shërbimi i saj i Kortex AI, pikëpamjet semantike dhe KoPunë.

Zgjuarsimi i zërit është se për të qenë i dobishëm brenda ndërmarrjeve, agjentët e AI kanë nevojë për akses në marrëdhëniet midis njësive, të dhënave, të drejtave, njohurive në domen, hyrjeve të punës, supozimeve operacionale dhe terminologjisë specifike të kompanive. Ky kontekst, thotë kompania, lejon një agjent të AI që të ngushtojë vëmendjen e tij ndaj informacionit që është i rëndësishëm për një detyrë të veçantë në vend që të kërkojë gjithëshka që ka një kompani.

Themeluesi dhe CEO Asaf Henkin (i vendosur sipër, në të djathtë) vuri në dukje Kitewes, një kompani pajtimi, si një shembull se si klientët janë duke përdorur Jedrid. Punët e Kitave e lidhnin Snouflakun, Tabelën, Notin dhe librat e brendshëm të lojërave, duke përfshirë dokumente dhe pamje në ekran, për të Jedifikuar, më pas ndërtuan mjete agjentike për hyrje të ndryshme pune për klientët.

Ata donin t’i armatosnin shitësit e tyre dhe ekipet e llogarive me një aplikacion të sofistikuar që mund ta mendoni si një aplikim në bord dhe një aplikim për biseda në kohë reale. Kur ata hyjnë në një bisedë klientësh, Jedriti ndërton për ta, mbi mizë, gjithçka që duhet të dinë. Dhe gjatë bisedës, ata mund, në kohë reale, të marrin detaje shumë specifike të shfaqura në mënyrë aktive, tha Henkin.

Henkin argumenton se grafiku i kontekstit Jedrifis është i ndryshëm nga shtresat semantike, katalogët e metadatës dhe grafikët e njohurive që kompanitë tashmë i përdorin sepse është shumë-dimensionale, duke kapur marrëdhënie përmes njësive, të dhënave, njerëzve, të drejtave dhe klientëve. Ajo gjithashtu është modele-agnostike dhe përditësohet në kohë reale ndërsa informacioni hyn dhe del nga sistemet me të cilat është i lidhur.

Kur ju dëshironi të lejoni një zgjidhje agjentike për të qenë me të vërtetë autonome, për të ngarë vendimet përmes të dhënave CRM, biletave Zendesk, ndoshta të dhënave telemetrike që vijnë në kohë reale, që kur një grafik konteksti është shumë më i mirë në lidhje me aftësitë kundrejt një shtrese semantike, tha ai.

Të drejtat janë një pengesë e dukshme këtu. Ajo do të bëjë për një agjent për t’i dhënë një akses praktikant në parashikimet e të ardhurave të CFO, për shembull. Henkin tha se platforma e tij punon për t’ju drejtuar asaj se duke trashëguar të drejtat nga sistemet e identitetit, sistemet e skedarëve, mjetet SaaS dhe bazat e të dhënave, duke përfshirë rregullat e hyrjes me rrema, kolona dhe nivelin e tabelës, pastaj lejon klientët e saj të krijojnë grupe shtesë që përcaktojnë se çfarë dhe cilët agjentë apo hyrje pune lejohen të arrijnë. Ai ofron gjithashtu pajisje të observabilitetit dhe qeverisjes për të ndihmuar klientët që të sigurojnë se agjentët e tyre të AI po sillen si të synuar.

Xhedifikimi po synon tani mesin e tregut dhe klientët e sipërmarrjeve që kanë rezerva të pjekura të të dhënave dhe shumë të dhëna të dhënash apo depo të të dhënave. Henkin tha se ndërmarrja ka midis 10 dhe 20 klientë të hershëm, një nga të cilët është Kompania e Motit dhe po sheh interes nga sektorët me të dhëna të tilla si lojërat, industrialët dhe mallrat e paketuara të konsumit.

Investimi dhe partneriteti janë të shquar sepse platformat e mëdha të të dhënave po përpiqen gjithashtu të ndërtojnë aftësi të ngjashme. Por Henkin argumenton se Jedrifi është plotësues i këtyre përpjekjeve, sepse shumica e të dhënave të një kompanie dhe shumica e njohurive institucionale të saj, zakonisht nuk ruhen me një furnizues të vetëm të reve.

“[Kompanitë e mëdha të të dhënave] do t’ju thonë, oh po, vetëm sillni çdo gjë.” Por në realitet, kompanitë kanë shumë të dhëna të dhënash, magazina, dhe zgjidhje të të dhënave […] Gjëja më e madhe është se jo të gjitha të dhënat tuaja janë në ato mjedise, dhe shumica e njohurive tuaja nuk janë aty, kështu që është pak e disavantazh që ata në fakt kanë, tha ai.

Henkin gjithashtu vuri në dukje se për kompanitë që përpiqen ta bëjnë këtë vetë, trajnimi i një modeli të AI për të ndërtuar një shtresë të krahasueshme konteksti mund të jetë me kosto-bibitive, veçanërisht pasi kompanitë janë duke shqyrtuar dhe shtrënguar përdorimin e tyre të shquar .

A