AirOps cierra ronda de $7M para construir aplicaciones de IA con modelos de lenguaje GPT-4, GPT-3 y Claude

AirOps, una startup en etapa temprana, ha cerrado una ronda de financiación de 7 millones de dólares para ayudar a las empresas a aprovechar las capacidades de los grandes modelos de lenguaje y construir aplicaciones habilitadas para la inteligencia artificial. La compañía está ayudando a los clientes a construir aplicaciones sobre tres modelos de lenguaje: GPT-4, GPT-3 y Claude. La idea es ayudar a los usuarios a automatizar procesos, extraer información de datos, generar contenido personalizado y realizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural.

El CEO y cofundador de la compañía, Alex Halliday, dice que con el reciente interés en los grandes modelos de lenguaje, hay un desafío para las empresas que intentan involucrarse. "Hay una brecha realmente grande que cerrar entre estas increíbles capacidades que la gente puede experimentar en cosas como ChatGPT, y luego [aplicar eso] a los desafíos más difíciles en el negocio. Así que estamos creando una plataforma que permite a la gente crear soluciones personalizadas sobre estos algoritmos que realmente mueven los números en el negocio", dijo Halliday.

Uno de los principales valores de la compañía es ayudar a los clientes a utilizar estos modelos de manera más eficiente y efectiva porque puede resultar costoso. "Lo que es realmente interesante es que puedes usar los modelos más grandes para entrenar modelos más pequeños. Así que tal vez durante los primeros meses usarías GPT-4, y eso crearía las salidas de entrenamiento para luego usar un modelo más pequeño de código abierto que se haya ajustado", dijo.

La compañía lanzó el año pasado con el objetivo de ayudar a obtener valor de los datos organizativos, pero a medida que los grandes modelos de lenguaje se hicieron más conocidos, la compañía cambió su enfoque. "A medida que comenzamos a mirar la aplicación de los grandes modelos de lenguaje al espacio de datos, nos dimos cuenta de que en realidad una oportunidad mucho mayor era ayudar a las personas a mezclar los grandes modelos de lenguaje con sus datos para crear flujos de trabajo y aplicaciones personalizadas", dijo.

La compañía tiene 14 empleados con algunos roles abiertos. Halliday dice que ve la diversidad en muchas dimensiones, pero su objetivo es construir una base de empleados diversa, especialmente dado lo nuevos que son los grandes modelos de lenguaje. "Hemos sido muy abiertos al contratar a personas con diferentes antecedentes y diferentes niveles de experiencia", dijo.

La inversión de 7 millones de dólares fue liderada por Wing VC con la participación de Founder Collective, XFund, Village Global, Apollo Projects y Lachy Groom.