El paso de Apple y Google hacia la realidad aumentada inteligente hace varios años, creando formas para que las personas usaran las cámaras de sus teléfonos inteligentes para identificar objetos cotidianos e interactuar con ellos, puso la tecnología en el mapa entre los consumidores cotidianos y brindó una manera para que las empresas crearan nuevas experiencias para atenderlos. También sentó las bases para construir nuevas fronteras en la búsqueda visual.
Squint es una de las nuevas empresas que aprovecha este concepto con lo que su fundador y director ejecutivo, Devin Bhushan, describe como «una plataforma que conecta a las personas con la información correcta en el momento adecuado».
Centrándose por ahora en los usuarios empresariales, ha creado una forma sencilla y rápida para que las organizaciones creen flujos de trabajo basados en AR: los usuarios apuntan con las cámaras de sus teléfonos inteligentes o tabletas a objetos físicos en el entorno de trabajo, independientemente de que esos objetos sean “inteligentes” y estén conectados o no. o no, pueden generar instrucciones detalladas paso a paso para usar esas máquinas, hojas de registro para registrar el mantenimiento u otro trabajo y más, y pueden usar interacciones generativas basadas en IA para incluso descubrir lo que necesitan saber.
Hasta la fecha, Squint ha adquirido una serie de grandes clientes empresariales que lo utilizan para gestionar flujos de trabajo en fábricas y otros entornos industriales, incluidos Volvo, Siemens, Colgate-Palmolive, Michelin y Berkshire Hathaway Energy. Ahora, para impulsar el crecimiento de su negocio y un mayor desarrollo tecnológico, Squint anuncia una Serie A de 13 millones de dólares liderada por Sequoia, con la participación de Menlo Ventures.
B2B es su objetivo inicial, pero contrariamente a su nombre, Squint tiene un enfoque más amplio. Su objetivo final, dijo Bhushan, es «eliminar la barra de búsqueda y eliminar todo el tiempo que dedicamos a buscar información y datos».
A Bhushan se le ocurrió por primera vez el concepto de la empresa cuando trabajaba en un tipo de negocio muy diferente: era gerente de ingeniería en Splunk, donde ayudó a concebir y construir Splunk AR, una forma para los usuarios de las herramientas de la empresa de análisis de datos. mapear esos datos directamente en máquinas físicas para comprender mejor cómo funcionaban en tiempo real.
La idea era ampliar la base de clientes direccionables de Splunk a más usuarios no técnicos.
«A la gente realmente le encantó, pero no tenían muchos casos de uso para visualizar datos de Splunk», recordó. Sin embargo, estaba viendo que los clientes intentaban usar la herramienta AR para otros tipos de flujos de trabajo, que están fuera de lo que Splunk manejaba en el lado de los datos, y eso hizo que las antenas empresariales de Bhushan se movieran. «Estamos en algo con este concepto», dijo para sí mismo. “Creo que realmente podemos llevar la RA a las masas. Ha habido un desbloqueo”.
Bhushan dejó Splunk en 2021 para perseguir esta idea con la fundación de Squint. Dijo que si bien trabajar en Splunk lo hizo pensar en un problema mayor, los objetivos de Squint y la ruta para lograrlos son muy distintos.
«En Splunk nunca resolvimos el problema de permitir que ingresaran datos e información desde cualquier lugar y tampoco resolvimos el problema de creación (ya que simplemente le permitiría escanear su dispositivo y ver métricas)», dijo. «En Squint innovamos en la parte de detección de objetos y también en la creación de contenido». Por ejemplo, la visión por computadora y la detección de objetos se utilizan para convertir videos en procedimientos de RA, añadió.
«También lo escribimos completamente desde cero, utilizando nuestro tiempo en Splunk como una experiencia de aprendizaje».
Ya existen en el mercado varias formas de brindar ayuda a quienes trabajan en roles industriales o prácticos. Si una empresa ya equipa a los trabajadores con teléfonos o tabletas, es posible que tengan aplicaciones precargadas o que peguen códigos QR en las propias máquinas. El enfoque más común ha sido muy análogo: manuales con instrucciones y registros de registro cuando las personas tienen que verificar su trabajo.
La ventaja de la solución de Squint, dijo Bhushan, es que es más dinámica y específica: una empresa puede crear flujos de trabajo fácilmente y vincularlos a acciones muy específicas que deben realizar los usuarios y a áreas específicas del sistema de una máquina. La IA del sistema cubre no solo la visión por computadora para reconocer objetos, sino también los flujos de trabajo por los que podría estar pasando una persona y la IA generativa que potencia la capacidad de hacer preguntas y obtener respuestas de la plataforma.
La primera parada de Bhushan como fundador fue incubar la empresa durante un tiempo en Menlo Ventures, como parte de su producto Menlo Labs: su contacto era Tim Tully, un socio de la empresa que había sido el CTO de Splunk y había trabajado estrechamente con Bhushan allí.
Squint, a su vez, conoció al equipo de Sequoia cuando estaba en una cohorte de Arc, el programa de etapa inicial de Sequoia VC para encontrar y asesorar a nuevas empresas atípicas. (Como resultado, Menlo y Sequoia son inversores anteriores).
Pero Bhushan va aún más lejos con Jess Lee, el socio de Sequoia que ayuda a administrar Arc: los dos estuvieron juntos en Yahoo hace casi una década. Describió la primera vez que vio a Devin demostrar cómo funcionaba Squint como un “momento de magia intuitiva”, similar a lo que dijo que sintió la primera vez que vio un AirTag, dijo.
Lee cree que ha llegado el momento de construir la próxima generación de herramientas que ayuden a los trabajadores cualificados a hacer mejor su trabajo. “Cuando te asignan un nuevo trabajo, puedes encontrar a la persona en el piso que te puede explicar qué hacer, o puedes ir a un almacén a buscar una carpeta, o puedes improvisar. O puedes sacar tu teléfono y eso puede ayudarte a resolverlo”, dijo.
Ya sea para hacer un balance, mantener las máquinas o cualquier otra cosa, la clave es que Squint indica cómo la tecnología finalmente penetrará en el mundo fuera de línea más allá de los trabajadores del conocimiento. En estas situaciones, “nadie piensa si está usando IA o AR”, añadió.