Pienso bouwt no-code tools voor het trainen van AI-modellen

Pienso bouwt no-code tools voor het trainen van AI-modellen

AI is misschien wel hét ding van dit moment. Maar dat betekent niet dat het gemakkelijker wordt om te implementeren.

Volgens een rapport van S&P Global uit 2023 vragenlijst Ongeveer de helft van de bedrijven met minstens één AI-project in productie bevindt zich nog in de pilot- of proof-of-concept-fase. De redenen voor de langzame groei variëren, maar de meest genoemde zijn uitdagingen op het gebied van gegevensbeheer, beveiliging en computerbronnen.

Van de bedrijven die op de S&P-enquête reageerden, zei ongeveer de helft dat ze nog niet klaar zijn om AI te implementeren – en dat zal de komende vijf jaar of langer ook niet gebeuren.



Gelukkig is er een toenemend aantal producten van zowel startups als Big Tech-leveranciers die deze obstakels voor de implementatie van AI willen aanpakken. (Zie ML Hub, Kore.ai en Viso, om er maar een paar te noemen.) Een van de nieuwere deelnemers is ik denk , een platform waarmee gebruikers modellen kunnen bouwen en implementeren zonder code te hoeven schrijven.

Birago Jones en Karthik Dinakar richtten Pienso in 2016 op op basis van hun onderzoek aan het MIT (ze zijn alumni). De twee ontmoetten elkaar een paar jaar geledenMIT's Media Lab als afgestudeerde studenten.

We werkten samen aan een klassenproject om een ​​tool te bouwen waarmee sociale-mediaplatforms pestende inhoud kunnen modereren en signaleren, vertelde Jones, die fungeert als CEO van Pienso, aan Gadget Insider in een interview. Er was slechts één probleem: hoewel het model zelf werkte zoals het bedoeld was, was het niet getraind op de juiste gegevens, waardoor het niet in staat was schadelijke inhoud te identificeren waarin tienerjargon werd gebruikt.

Jones en Dinakar realiseerden zich uiteindelijk dat de oplossing was om vakdeskundigen – in dit geval tieners – te laten helpen bij het trainen van het model. Ze bouwden tools voor dit doel, en enkele jaren later werkten Jones en Dinakar samen om deze tools op de markt te brengen.

Het resultaat was Pienso, dat Jones beschrijft als een AI-suite die is gebouwd voor niet-technisch talent – ​​namelijk onderzoekers, marketeers en klantenondersteuningsteams die toegang hebben tot grote hoeveelheden gegevens voor AI-training, maar niet over de nodige middelen beschikken om deze te structureren en te analyseren.

Een groot deel van het AI-gesprek werd gedomineerd door … grote taalmodellen, zei Jones, maar de realiteit is dat geen enkel model alles kan. Om het volledige potentieel van AI te kunnen benutten, waar het bedrijfsprocessen kan beheren en met klanten kan communiceren, moet u uw model kunnen trainen en verfijnen. Pienso is van mening dat elke domeinexpert, en niet alleen een AI-ingenieur, precies dat zou moeten kunnen doen.

Pienso begeleidt gebruikers bij het annoteren of labelen van trainingsgegevens voor vooraf afgestemde open source of aangepaste AI-modellen. (Het hangt af van het model, maar AI heeft over het algemeen labels nodig – zoals een afbeelding van een vogel gecombineerd met de labelvink – om een ​​taak te leren uitvoeren.) Het platform, dat in de cloud of op locatie kan worden ingezet, kan worden geïntegreerd met bedrijfssystemen via API's. Maar het kan ook werken zonder API’s of diensten van derden, waardoor de gegevens binnen een veilige omgeving blijven.

Sky, de Britse omroeporganisatie, gebruikt Pienso om telefoontjes van de klantenservice te analyseren, zegt Jones, terwijl een niet bij naam genoemde Amerikaanse overheidsinstantie het heeft getest om het volgen van illegale wapens te monitoren.

Dankzij de flexibele interface zonder code van Pienso kunnen teams modellen rechtstreeks trainen met behulp van de gegevens van hun eigen bedrijf, aldus Jones. Dit verlicht de privacyproblemen bij het gebruik van … modellen, en is ook nauwkeuriger, omdat het de nuances van elk individueel bedrijf vastlegt.

Bedrijven betalen Pienso een jaarlijkse licentie op basis van het aantal AI-modellen dat ze inzetten. Hoe groter het aantal modellen, hoe hoger de licentiekosten.

We hebben onze prijzen opzettelijk zo ontworpen dat klanten modellen vooraf kunnen testen om te begrijpen hoe AI hen kan helpen zonder eerst een aanzienlijke investering te hoeven doen, voegde Jones eraan toe. We wilden klanten de vrijheid geven om te experimenteren met het bouwen van nieuwe modellen voordat ze deze in gebruik nemen.

Het is een bedrijfsmodel dat blijkbaar aantrekkelijk is voor investeerders. Pienso heeft onlangs $10 miljoen opgehaald in een Series A-financieringsronde onder leiding van Latimer Ventures met deelname van Gideon Capital, SRI, Uncork en Good Growth Capital.

Nu Pienso in totaal $17 miljoen heeft opgehaald, zegt Jones dat het nieuwe geld zal worden besteed aan het opschalen van de verkoop-, marketing- en klantensuccesteams van Pienso, het werven van technisch talent en het bouwen van nieuwe functies voor het platform.

Luke Cooper van Latimer Ventures zei in een verklaring: We horen voortdurend over de noodzaak om AI te democratiseren, maar wat Pienso opvalt is de manier waarop ze nadenken over de rol van een domeinexpert in deze vergelijking. Ze stellen degenen die hun gegevens het beste begrijpen in staat om er de meeste inzichten uit te halen. Het bevordert een toekomst waarin we slimmere AI-modellen bouwen voor een specifieke toepassing, door de mensen die het meest bekend zijn met de problemen die ze proberen op te lossen.