Ikigai Labs recauda $25 millones en financiamiento para impulsar la adopción de IA empresarial

Plataforma de IA sin código Ikigai Labs recauda $25 millones en financiamiento de Serie A

Las organizaciones están inundadas de datos, pero luchan con una serie de desafíos para utilizar, organizar y analizar esos datos. Según una estimación, las empresas almacenarán 100 zettabytes de datos en la nube para 2025. Pero hasta ahora, solo el 13% de las organizaciones están cumpliendo con su estrategia de análisis y datos, según una encuesta de MIT Technology Review Insights y Databricks.

La inteligencia artificial (IA) es la clave para superar estos desafíos y permitir a las empresas predecir y planificar escenarios de manera efectiva. Así lo argumenta Devavrat Shah, fundador de Celect, una aplicación de IA para la asignación y cumplimiento de pedidos minoristas (adquirida por Nike en 2019) y director del centro de estadísticas y ciencia de datos del MIT.

Shah cree que los expertos de las empresas deben poder trabajar de manera fluida con la IA para aprovechar los posibles beneficios que ofrece. Con este objetivo en mente, Shah fundó Ikigai Labs, una plataforma sin código basada en modelos gráficos propietarios para predicciones, reconciliación de datos dispersos y optimización. Hoy, Ikigai anunció que ha recaudado $25 millones en financiamiento de Serie A, liderado por Premji Invest y con la participación de Foundation Capital y E& Capital VC, lo que eleva su financiamiento total a $38.2 millones.

Construyendo modelos gráficos para datos empresariales

Shah cofundó Ikigai junto a Vinayak Ramesh, quien previamente fundó Well Frame, una empresa de atención médica adquirida por Blackstone en 2012. Durante sus estudios de posgrado en el MIT, Ramesh trabajó con Shah en la construcción de IA para datos tabulares, es decir, datos organizados en una tabla con filas y columnas, como una base de datos, utilizando grandes modelos gráficos.

Técnicamente, los modelos gráficos representan las relaciones probabilísticas entre un conjunto de variables, explicó Shah. "La mayoría de los datos empresariales son tabulares, dispersos y generalmente con marca de tiempo. Los grandes modelos gráficos son especialmente adecuados para este entorno", añadió. "En la terminología moderna, son 'IA generativa' para datos tabulares".

La plataforma de Ikigai está diseñada para permitir a las empresas crear e implementar estos modelos gráficos para impulsar aplicaciones dentro de sus organizaciones. Utilizando esta plataforma, los clientes pueden entrenar modelos según sea necesario en sus datos empresariales, creando modelos que ayuden en la predicción, la planificación de escenarios y el análisis.

Diferenciándose de la competencia

Uno podría preguntarse por qué los modelos gráficos de Ikigai son superiores, por ejemplo, a los grandes modelos de lenguaje (LLM) que han ganado popularidad en los últimos años. Shah señala que los LLM funcionan bien para texto y otros datos no estructurados, pero también son costosos de operar, requiriendo grandes cantidades de almacenamiento en comparación con sus equivalentes en modelos gráficos.

"Proporcionamos bloques de construcción que permiten a los clientes resolver una amplia gama de casos de uso", dijo Shah. "Esperamos llevar a todos a montar la ola de la IA y no ahogarse en ella".

Si bien Shah reconoce que Ikigai tiene competidores en el mercado de la IA empresarial, considera que la experiencia y el enfoque de su equipo lo diferencian. Entre los principales competidores mencionados se encuentran C3.ai, Anaplan, Dataiku y Hugging Face, aunque Shah cree que Ikigai ofrece al menos una parte de lo que estos competidores ofrecen.

Perspectivas de crecimiento

Con el nuevo capital, Ikigai con sede en San Francisco planea expandir su equipo de 30 personas a 70 para finales de año. Sandesh Patnam, socio gerente de Premji Invest, confía en la capacidad de Ikigai para destacarse en el mercado.

"El equipo fundador de Ikigai posee una gran experiencia en la industria y en el mercado, lo que puede llevar la frontera de la IA al centro de las operaciones y decisiones empresariales", dijo Patnam. "Su innovación con modelos gráficos grandes será adoptada por todas las empresas que busquen aplicar IA generativa a sus datos tabulares existentes".

En resumen, la plataforma sin código de Ikigai Labs está ganando reconocimiento y financiamiento para su enfoque en modelos gráficos para datos empresariales. Con la capacidad de ayudar a las organizaciones a predecir y planificar escenarios, Ikigai se destaca en un mercado competitivo de IA empresarial. Con su última ronda de financiamiento, la compañía planea expandirse y continuar impulsando la adopción de la IA en las empresas.