La maggior parte delle aziende fatica ad estrarre valore dai propri dati. Alcuni anni fa, Forrester ha riportato che tra il 60% e il 73% dei dati appartenenti all'azienda media non vengono utilizzati per l'analisi. Questo perché i dati sono isolati o altrimenti confinati da considerazioni tecniche e di sicurezza, rendendo difficile - se non impossibile - l'applicazione di strumenti analitici.
Anna Pojawis e Tyler Maran, ingegneri che in passato hanno lavorato presso startup supportate da Y Combinator come Hightouch (una piattaforma di sincronizzazione dei dati) e Fair Square (uno strumento assicurativo sanitario), sono stati ispirati a cercare di risolvere il problema del valore dei dati dopo aver scoperto che molte aziende erano state 'escluse' dalle strategie di analisi a causa degli ostacoli ingegneristici.
'Abbiamo scoperto che una parte significativa del mercato, specialmente in settori regolamentati come sanità e finanza,' ha dichiarato Maran a TechCrunch. 'La maggior parte dei dati aziendali non si adatta a un database oggi; sono chiamate di vendita, documenti, messaggi su Slack e così via. E, data la dimensione di queste aziende, i modelli di dati pronti all'uso non sono tipicamente sufficienti.'
Così Pojawis e Maran hanno fondato OmniAI, un insieme di strumenti che trasformano i dati aziendali non strutturati in qualcosa che le applicazioni di analisi dati e l'IA possono capire.
OmniAI si sincronizza con i servizi di archiviazione dati e i database dell'azienda (ad esempio, Snowflake, MongoDB, ecc.), prepara i dati all'interno e consente alle aziende di eseguire il modello di loro scelta - ad esempio, un grande modello di lingua - sui dati. OmniAI svolge tutto il proprio lavoro nel cloud dell'azienda, nel cloud privato di OmniAI o in ambienti on-premise, offrendo presumibilmente una maggiore sicurezza, secondo Maran.
'Crediamo che i grandi modelli di lingua diventeranno essenziali per l'infrastruttura di un'azienda nel prossimo decennio, e avere tutto ospitato in un unico luogo ha semplicemente senso,' ha detto Maran.
Di serie, OmniAI offre integrazioni con modelli, inclusi il Llama 3 di Meta, il Claude di Anthropic, il Mistral Large di Mistral e il AWS Titan di Amazon per casi d'uso come la redazione automatica di informazioni sensibili dai dati e la costruzione in generale di applicazioni alimentate da IA. I clienti stipulano un contratto di software come servizio con OmniAI per abilitare la gestione dei modelli sulla propria infrastruttura.
È solo l'inizio. Ma Omni, che ha recentemente chiuso un round di finanziamento seed da 3,2 milioni di dollari guidato da FundersClub con una valutazione di 30 milioni di dollari, afferma di avere già 10 clienti, tra cui Klaviyo e Carrefour. Il ricavo annuale ricorrente è in traccia di raggiungere 1 milione di dollari entro il 2025, ha detto Maran.
'Siamo un team incredibilmente snello in un settore in rapida crescita,' ha detto Maran. 'La nostra scommessa è che, col tempo, le aziende opteranno per l'esecuzione di modelli insieme alla propria infrastruttura esistente, e i fornitori di modelli si concentreranno di più sulla concessione in licenza dei pesi dei modelli ai fornitori cloud esistenti.'
