La IA generativa realmente tiene control sobre el discurso público sobre tecnología en estos días. Una nueva startup llamada Ema de San Francisco cree que es mucho más que un capricho pasajero. Hoy está emergiendo del sigilo, con un producto del mismo nombre que cree que abrirá un nuevo capítulo en cómo la IA, y específicamente la IA generativa, cambiará la forma en que trabajamos.
«Nuestro objetivo es crear un empleado de IA universal», dijo en una entrevista Surojit Chatterjee, director ejecutivo y cofundador. «Nuestro objetivo es automatizar las tareas mundanas que los empleados realizan día a día en cada empresa… para liberarlos para que puedan realizar un trabajo más valioso y más estratégico».
La compañía y los inversores están poniendo dinero e ingresos donde está su boca: ya ha recaudado 25 millones de dólares de una impresionante lista de patrocinadores, junto con clientes que acumuló silenciosamente mientras todavía estaba en secreto, para descartar cualquier acusación de vaporware, incluido Envoy. Global, TrueLayer y Moneyview.
En cuanto a lo que Ema puede hacer, estas empresas lo están utilizando en aplicaciones que van desde servicio al cliente (incluyendo ofrecer soporte técnico a los usuarios, así como seguimiento y otras funciones) hasta aplicaciones de productividad interna para empleados. Los dos productos de Ema, Generative Workflow Engine (GWE) y EmaFusion, están diseñados para «emular respuestas humanas», pero también evolucionan con un mayor uso con retroalimentación.
Como lo describe Chatterjee, no se trata solo de la automatización de procesos robóticos (que es tan de 2010) ni de la IA para acelerar ciertas tareas (que se remonta aún más atrás), y no es simplemente otro error de precisión de GenAI esperando ser satirizado en las redes sociales.
Chatterjee dice que Ema, que es un acrónimo de «asistente de máquina empresarial», aprovecha más de 30 grandes modelos de lenguaje, dijo, y los combina con sus propios «modelos más pequeños, específicos de dominio» en una plataforma pendiente de patente «para abordar todos los problemas que ha visto con precisión, alucinaciones, protección de datos, etc.
Esta primera ronda está agregando muchos nombres a la tabla de tope salarial de Ema. Accel, Sección 32 y Prosus Ventures son codirectores, y también participan Wipro Ventures, Venture Highway, AME Cloud Ventures, Frontier Ventures, Maum Group y Firebolt Ventures. Además de esto, también hay algunos patrocinadores individuales de renombre: Sheryl Sandberg, Dustin Moskovitz, Jerry Yang, Divesh Makan y David Baszucki, entre ellos.
En este momento ya hay docenas, tal vez cientos, de empresas que crean herramientas GenAI para empresas, tanto aquellas que trabajan en soluciones para verticales o casos de uso particulares, como también aquellas que trabajan en soluciones para verticales o casos de uso particulares, así como cambios de estilo ambiciosos como el de Ema. Si se pregunta por qué esta startup GenAI en particular está captando la atención de estos inversores, parte de eso podría deberse al hecho de que ya están generando negocios. Pero también se debe a algunos de los antecedentes del equipo.
Antes de Ema, Chatterjee fue director de productos de Coinbase antes de su IPO. Antes de eso, fue vicepresidente de Producto en Google tanto en sus negocios de publicidad móvil como de compras. Tiene unas 40 patentes a su nombre en áreas como software empresarial de aprendizaje automático y tecnología publicitaria.
El otro cofundador, Souvik Sen, jefe de ingeniería de Ema, tiene una experiencia igualmente impresionante. Más recientemente, fue vicepresidente de ingeniería en Okta, donde supervisó los datos, el aprendizaje automático y los dispositivos; y antes de eso estuvo en Google, donde fue líder de ingeniería para datos y aprendizaje automático, donde se centró en la privacidad y la seguridad. Él mismo tiene 37 patentes.
La experiencia combinada de estos dos da peso a las ambiciones de la empresa y la probabilidad de poder ejecutarlas. Pero también deja caer muchos detalles que bien pueden influir en cómo evoluciona.
Por ejemplo, considere la experiencia de Chatterjee en comercio electrónico y tecnología publicitaria. Dado que estas son las piedras angulares de cómo tantas empresas interactúan con los clientes hoy en día, parece inevitable que intervengan en cómo podría evolucionar Ema si vuela.
Por otro lado, tener un fundador que previamente haya tenido que incorporar y dar cuenta de la protección de datos y la privacidad potencialmente le da a la startup una mejor oportunidad de no arruinarlos. ¡O al menos podemos esperarlo! Después de todo, es IA, y esta es una startup de Silicon Valley que, en última instancia, se centrará en los negocios en cuestión y en cómo utilizar la tecnología para lograrlos.
Por el momento, es notable ver nuevas empresas ambiciosas trabajando para crear productos que abarquen diferentes silos de LLM para lograr resultados más avanzados. Quizás sea una señal temprana de cómo los LLM son más intercambiables de lo que se podría suponer con el tiempo, y también más comoditizados.
Y la capacidad de abarcar diferentes casos de uso le da a la startup una diversificación potencial que podría ayudar a hacer crecer su negocio y su utilidad en general, dicen los inversionistas.
«La mayoría de las soluciones GenAI proporcionan un alto valor para casos de uso específicos, pero son difíciles de expandir entre casos de uso o incluso en casos de uso adyacentes y, lo que es más importante, las grandes empresas están preocupadas por la fragmentación y el acceso a sus datos confidenciales por parte de tantas aplicaciones diferentes». Ashutosh Sharma, jefe de inversiones de Prosus Ventures en India, dijo a TechCrunch. «Ema puede solucionar estos problemas y ofrecer una alta precisión con un retorno de la inversión óptimo».