Những người đồng sáng lập của Stack AI, Antoni Rosinol và Bernardo Aceituno, là những nghiên cứu sinh tiến sĩ tại MIT sẽ hoàn thành chương trình cấp bằng của họ vào năm 2022, đúng lúc các mô hình ngôn ngữ lớn đang trở nên phổ biến hơn. ChatGPT sẽ được phát hành ra thế giới vào cuối năm nay, nhưng ngay cả trước đó, họ đã nhận ra một vấn đề bên trong các công ty khi kết hợp dữ liệu với các mô hình không có nhiều chuyên môn và kiến thức – và họ muốn thay đổi điều đó.
Sau khi tốt nghiệp, họ chuyển đến San Francisco và tham gia nhóm Winter 23 tại Y Combinator, nơi họ thành lập Stack và hoàn thiện ý tưởng của mình. Ngày nay, công ty đã xây dựng một công cụ tự động hóa quy trình làm việc mã thấp được thiết kế để giúp các công ty xây dựng quy trình làm việc dựa trên AI, chẳng hạn như chatbot và trợ lý AI. Cho đến nay, công ty đã huy động được 3 triệu USD.
“Nền tảng của chúng tôi cho phép mọi người xây dựng quy trình làm việc yêu cầu kết nối các công cụ khác nhau để làm việc cùng nhau. Chúng tôi tập trung vào việc kết nối các nguồn dữ liệu và LLM vì làm như vậy cho phép bạn xây dựng các quy trình tự động hóa quy trình làm việc mạnh mẽ. Chúng tôi cũng cung cấp nhiều công cụ và chức năng khác để tự động hóa các quy trình kinh doanh phức tạp”, Aceituno nói với TechCrunch. Họ mới có sản phẩm hoạt động được sáu tháng nhưng đã báo cáo có hơn 200 khách hàng sử dụng sản phẩm.
Về cơ bản, điều đó liên quan đến việc kéo các thành phần vào khung công việc. Điều đó thường bao gồm nguồn dữ liệu như Google Drive và LLM cùng với các thành phần quy trình công việc khác như thành phần kích hoạt hoặc thành phần hành động để xây dựng quy trình công việc, cho phép khách hàng tạo các chương trình AI tổng quát mà không cần nhiều mã hóa. Bản thân quá trình mã hóa không được điều khiển bởi AI, nhưng các nhiệm vụ trong quy trình làm việc thường là như vậy và có thể yêu cầu một số mã hóa thủ công để giúp quy trình làm việc diễn ra suôn sẻ.
Một số khách hàng đầu tiên của họ thuộc ngành chăm sóc sức khỏe và Aceituno thừa nhận họ phải cẩn thận với các ứng dụng liên quan đến bác sĩ và bệnh nhân, đặc biệt khi nguồn dữ liệu nội bộ không phải lúc nào cũng đáng tin cậy hoặc có thể chứa thông tin mâu thuẫn hoặc lỗi thời.
Ông nói, trong những trường hợp đó, điều quan trọng là phải dựa vào chuyên gia con người, bác sĩ, để đưa ra quyết định về chất lượng của câu trả lời. Là một mức độ bảo vệ khác, chúng bao gồm các trích dẫn nguồn trong mọi câu trả lời để chuyên gia chăm sóc sức khỏe có thể kiểm tra nguồn trước khi chấp nhận câu trả lời.
Ông nói: “Nói như vậy, đúng là bạn có thể bỏ rác vào và sau đó các trích dẫn cũng sẽ là rác và đó là lý do tại sao những trợ lý này không được đảm nhận hoàn toàn quá trình này”.
Đến từ MIT và thành lập một công ty khởi nghiệp, Rosinol cho biết việc đến YC thực sự đã giúp họ hiểu được khía cạnh kinh doanh của mọi việc và cách cải tiến ý tưởng khởi nghiệp của họ bằng cách làm việc với khách hàng.
“Chúng tôi đã bắt đầu với phiên bản đầu tiên của API này, phiên bản này tập trung vào nhà phát triển hơn nhiều. Và chúng tôi đã bắt đầu với một số khách hàng với ý tưởng rằng chúng tôi muốn sử dụng AI để tự động hóa phản hồi RFP hoặc tự động hóa việc bán hàng. Và khi làm việc với khách hàng, chúng tôi thấy rõ rằng thách thức thực sự không nằm ở việc đào tạo một mô hình mà là ở việc truy vấn và kết nối các nguồn dữ liệu với các mô hình ngôn ngữ này một cách hiệu quả.”
Công ty hiện có sáu nhân viên, nhưng họ đang tuyển dụng các kỹ sư và chuyên gia bán hàng và tiếp thị.
Khoản đầu tư trị giá 3 triệu USD đã đóng cửa khoảng một năm trước. Các nhà đầu tư bao gồm gradient Ventures, Beat Ventures và True Capital cùng với Lambda Labs, Y Combinator, Soma Capital và Epakon Capital.
