Union AI recauda 19,1 millones de dólares y lanza plataforma de automatización de IA

Union AI recauda 19,1 millones de dólares en una ronda Serie A y lanza su servicio Union Cloud

La startup de código abierto con sede en Bellevue, Washington, Union AI, ha anunciado que ha recaudado 19,1 millones de dólares en una ronda Serie A liderada por NEA y Nava Ventures. Además, ha anunciado la disponibilidad general de su servicio Union Cloud completamente gestionado.

Una plataforma de automatización de flujo de trabajo de inteligencia artificial

El núcleo de Union es Flyte, una herramienta de código abierto para construir plataformas de automatización de flujo de trabajo de grado de producción con un enfoque en pilas de datos, aprendizaje automático y análisis. La idea detrás de la plataforma era construir una sola plataforma que los equipos pudieran utilizar para crear sus tuberías ETL y flujos de trabajo de análisis, así como sus tuberías de aprendizaje automático.

Construir una herramienta específica para las necesidades de los equipos de aprendizaje automático

Aunque hay otros proyectos en el mercado que ofrecen capacidades de orquestación similares, la idea aquí es construir una herramienta específicamente diseñada para las necesidades de los equipos de aprendizaje automático. Flyte fue desarrollado originalmente dentro de Lyft, donde el CEO y cofundador de Union AI, Ketan Umare, desarrolló algunos de los primeros modelos de ETA y tráfico basados en aprendizaje automático de la compañía en 2016. En ese momento, Lyft tuvo que unir varios sistemas de código abierto para poner estos modelos en producción.

Construir la infraestructura para hacer que sea más fácil para estos equipos construir sus modelos

“Conseguimos que algo funcionara, pero detrás de las escenas, había un hombre detrás de la cortina. Estaba sucediendo, pero era mucho trabajo”, dijo Umare. “Lo que aprendimos fue que otros equipos en la empresa también estaban luchando, y estos eran equipos masivos. Y lo que sucede cuando los equipos luchan es que no pueden retener el talento. Ese es un gran problema, pero ¿cuál fue la raíz de eso? No pudieron entregar sus cosas y no pudieron articular por qué no podían entregarlas. Resulta que es un problema de infraestructura”.

Abriendo su trabajo en forma de Flyte

En ese momento, el equipo decidió abrir su trabajo en forma de Flyte y trabajar con otros para construir una plataforma más nativa de aprendizaje automático. Como suele ser el caso, Umare y otros cuatro miembros del equipo original de Flyte luego decidieron construir una startup alrededor de estas ideas centrales y el proyecto de código abierto Flyte, con Union AI lanzando a finales de 2020.

Actualmente, Flyte es utilizado por empresas como blackshark.ai, HBO, Intel, LinkedIn, Spotify, Stripe, Wolt y ZipRecruiter.

Un servicio que combina todos estos elementos

Pero la plataforma Union AI no está simplemente construyendo Flyte como servicio. El equipo también construyó Pandera (un marco para pruebas de datos) y Union ML (un marco que se encuentra encima de Flyte y ayuda a los equipos a construir y desplegar sus modelos utilizando su conjunto existente de herramientas). Union Cloud combina todos estos elementos y añade un conjunto de herramientas empresariales, como la autenticación única, por encima de él.

“El aprendizaje automático, y especialmente los grandes modelos de lenguaje, plantean grandes problemas en torno a la privacidad y la seguridad de la información. Las empresas se están volviendo cada vez más cautelosas al usar servicios en los que pierden el control sobre lo que sucede exactamente con sus datos”, dijo Greg Papadopoulos, socio de capital de riesgo de NEA. “Combinar el poder de los grandes modelos con los datos ricos de la empresa debe ser manejado con cuidado, y esa es una de las razones por las que estamos tan emocionados por el progreso logrado por el equipo de Union.AI, primero con Flyte y ahora con Union Cloud. Esto es exactamente lo que la gente está demandando y un verdadero diferenciador: Permítanme explotar el poder de los grandes modelos de lenguaje mientras mantengo el control y la propiedad de mis datos”.