Yapay zeka, bilgiyle nasıl ilişki kurduğumuzun her yönüne dokunuyor (ve daha fazla) bugünlerde. Bugün, bunun belirli bir uygulamasına (yapay zekanın işyerinde bilgi yönetimine nasıl uygulanacağı) dayalı bir iş kuran bir girişim, yaklaşımı için makul bir ilgi alanı bulduğu için bir miktar fon sağladığını duyuruyor. Sana Laboratuvarları İnsanların işyerinde bilgileri yönetmesine ve ardından bu verileri kuruluş içinde e-öğrenme için bir kaynak olarak kullanmasına yardımcı olmak için yapay zeka tabanlı bir platform sağlayan – ARR’nin son dönemde yedi kat arttığını gördükten sonra 34 milyon dolarlık bir turu kapattı. yıl.
ABD’li VC firması Menlo Ventures, EQT Ventures ve 25 melek ve kurucu/operatör bireyin de katıldığı Stockholm merkezli Sana turuna liderlik ediyor. Bu, Sana’ya 180 milyon dolarlık post-para değeri veren bir B Serisi.
Bugün piyasada pek çok bilgi yönetimi, kurumsal öğrenme ve kurumsal arama ürünü var, ancak Sana’nın benzersiz bir şekilde vurduğuna inandığı şey, üçünü de birlikte çalışacak şekilde birleştiren bir platform: bilgi yönetimi-işletme-arama-buluşuyor -e-öğrenme platformu.
Sana’nın özü, bir kuruluşun iş yerinde kullandığı tüm farklı uygulamalara (Salesforce, e-posta, Notion, Github, Slack, Trello, Asana ve yakalamanız gereken diğer her şey) bağlanan bir platform ve yapay zeka motorudur. , bilgi kaynağı veya deposu ve başkalarıyla iletişim kurun.
Bu uygulamalardaki tüm veriler Sana platformu (AI büyüsü) tarafından otomatik olarak alınır ve düzenlenir ve bu uygulamaların içindeki bilgiler değiştikçe veya genişledikçe korunur. Ardından, bilgiye erişmek isteyen kullanıcılar Sana’ya gider ve tıpkı bir arama motorunda yaptığınız gibi normal “insan” dilinde talepte bulunur. Ancak bunun yanı sıra veriler, kuruluştaki kişiler veya Sana’nın kendisi tarafından oluşturulan/tasarlanan modüller olan işe alım, eğitim veya profesyonel gelişim için e-öğrenme modüllerinin temeli olarak kullanılır.
Bu, bilgileri düzenlemek için yalnızca arka uç makine öğrenimi motorunu oluşturmakla başlayan Sana’nın orijinal konsepti değildi. Ancak Sana’nın CEO’su ve kurucusu Joel Hellermark, girişimin başlarında ön uç için talepler alındığını söyledi – insanların bilgileri kolayca sorgulaması ve onu eğitim ve öğrenim materyalleri oluşturmak için kullanması için kısım – bu yüzden o kısmı da inşa ediyorlar. Öğrenme, sınavlar ve anketler, etkileşimli oturumlar ve daha fazlası şeklinde gelebilir ve web seminerleri etrafında etkileşimli Soru-Cevap oluşturulduğunda; ayrıca ileride başvurmak üzere bilgi tabanına girin.
Hellermark, bilgi yönetiminin arama ve e-öğrenme ile karışımının, platformun çok farklı etkileşim ölçütleri gördüğü anlamına geldiğini söyledi. “Sana, tipik bir e-öğrenme platformundan çok farklı olarak sürekli olarak kullanılıyor” dedi. Halihazırda Sana’yı kullanan 100 kadar işletmeden on binlerce çalışan arasından “Haftalık ve günlük aktif kullanım görüyoruz” diye ekledi.
Teknolojinin kendisi Sana tarafından inşa edildi ve özelleştirildi, ancak Hellermark’a göre modeller, Hellermark’ın sözleriyle Sana ile “derin bir ortaklığı” olan OpenAI’den geliyor.
“Modellerini lansman öncesinden beri sürekli olarak ilk günden beri kullanıyoruz” dedi. Buna, ChatGPT aracılığıyla, Twitter gibi konuşkan platformlarda teknoloji ve medya mensupları arasında şehrin en çok konuşulanı olan GPT de dahildir. Sana’nın yaklaşımı, AI’nın daha uzun vadeli ölçeklenebilir potansiyelinden bahsediyor.
Hellermark, “Belirli alanlar için ince ayar yapma fırsatı ile OpenAI gibi temel modellerin olacağına inanıyoruz” diye ekledi. “Bizim için odak noktası, bunun ötesinde kullanıcı deneyimi.”
Hellermark, kendisini yalnızca eğitimin önemi konusunda değil, yapay zekanın uzayda iz bırakma gücü konusunda da uzun süredir takıntılı biri olarak tanımlıyor. Ancak eğitim birçok biçimde gelir – gençleri hedefleyen içerik, ileri eğitim, yetişkin öğrenimi ve mesleki gelişim, pastanın dilimlerinden sadece birkaçıdır.
Sana’nın iki nedenden dolayı dördüncüsüne odaklanmayı seçtiğini söyledi. Birincisi, pratikliği nedeniyle – bugün piyasada gerçekten buna benzer başka bir şey yok, ancak bir kuruluşun ters varyasyon üzerinde çalışan beyin güveninde yer alan yararlı bilgilerin fazlalığı göz önüne alındığında, kesinlikle kuruluşların kullanabileceği bir şey: ne kadar çok birikirse, ona dokunmak o kadar zorlaşır.
Kurumsal odaklanmanın ikinci nedeni, ölçeklenebilirlik faktörüdür: Daha geleneksel anlamda eğitim, pek çok farklı, parçalanmış bilgiyi sindirmek ve kolayca erişilebilir kılmak için araçlar kullanabilir ve bireye göre kişiselleştirilmiş öğrenme modüllerinin temelini oluşturabilirken, Bırakın ülkeleri ve kendi özel müfredatlarını, yaş grupları ve okul bölgeleri arasındaki parçalanma, onu daha karmaşık bir hedef haline getiriyor – belki de şu anda, startup’lardan ve destekçilerinden gördüğümüz vurgu göz önüne alındığında, sağlam projelere odaklanmak daha da zor. birim ekonomisi, tanımlanabilir (ve aktif) müşteri tabanları ve zaten bu amaçlar için çalışan teknoloji.
“Eğitim sektörü benim en büyük tutkum çünkü öğrenmeyi çözerseniz her şeyi çözersiniz” dedi. “Ancak ilk günden itibaren büyük bir şirket olmak istedik ve bunu K-12’de ölçeklendirmek zor çünkü farklı ülkelere uyum sağlamanız gerekiyor. Kurumsal bir yaklaşıma sahip olmak, ölçeklendirmemize yardımcı olur ve doktorlardan mühendislere, ürün yöneticilerinden satış temsilcilerine ve herkese yardımcı olur. Hepsine 20’den fazla ülkede hizmet verebiliyoruz.”
Daha da önemlisi, bu, bunun uzun vadede bir hedef olmayacağı veya geleneksel eğitim sektörünün – Sana veya başka bir startup’tan – bu tür teknolojiler için uzun vadede alıcı bir müşteri olmayacağı veya olamayacağı anlamına gelmez. .
Dikkate alınması gereken bir diğer önemli ayrıntı da Sana’nın sağladığı bilgilerin kalitesini nasıl ele aldığıdır. Nasıl karar verir – karar verebilir mi? – Kaynakladığı veriler doğruysa ve birbiriyle tutarlı olmayan birden çok “yanıt” varsa ne yapar?
Hellermark soruya yanıt olarak “Bilgi yönetimi budur” dedi. “Yalnızca arama yapan, ancak bilgiyi doğrulama ve yolculuk oluşturma ihtiyacını hesaba katmayan modellere sahip olabilirsiniz.” Sisteme, insanların Sana tarafından hangi kaynakların ve diğer girdilerin kullanılabileceğini sınırlayabilmesini, müşterilerin hangi bilgilerin doğru ve doğru olduğunu belirleyebilmesini ve kullanıcıların kullanıp kullanmayacağını seçmesini içeren bir “doğrulama yapısı”nın yerleşik olduğunu söyledi. doğrulanmamış bilgilere erişebilir ve bilgileri sıralayabilir.
Dürüst olmak gerekirse, tam olarak tatmin edici bir cevap değil, özellikle de doğruluk AI ile ilgili en kalıcı sorunlardan biri olduğu için: tam olarak doğru değilse veya tamamen yanlışsa veya sadece kötü veriler kullanıyorsa ne yaparsınız?
Ancak, roket gemisinin geri kalanında olduğu gibi, bu şimdilik Sana’nın büyümesini engelleyen bir sorun olmadı.
“Geçtiğimiz 6 yılı aşkın süredir, neredeyse tüm diğer öğrenme yönetimi sistemleri SaaS’a baktım ve Sana’nın en iyi yanı, bilginin günümüz dünyasında nasıl elde edildiğini göz önünde bulundurarak sıfırdan gerçek bir bilgi yönetimi çözümü oluşturmaları. bilgi ekonomisi,” dedi bu yatırıma öncülük eden Menlo ortağı JP Sanday. “Şirketler artık daha dağınık durumda, daha azıyla daha fazlasını yapmaları isteniyor ve inovasyonun hızına ayak uyduramıyor ve tüm çalışanlarını etkinleştirmeleri gerekiyor. Sana, bu vizyonu gerçekleştirebilecek gördüğüm tek platform.”
Hem veri tabanına giren hem de onun etrafında içerik oluşturan insanların yaklaşımının, kuruluşlarda tipik olarak elde ettiğinizden daha demokratik olan belirli bir “kurumsal bilgi grafiği” yarattığını ekledi.
“Potansiyel müşterilere ürünü gösterdiğimde içerik oluşturma deneyiminin yanı sıra hem yazarlara hem de öğrencilere yardımcı olan yapay zeka yeteneklerini gördüklerinde tamamen farklı bir şeye baktıklarını hemen anlıyorlar – bunun ne kadar genişletilebilir olduğunu ve ne kadar daha fazla katılım olduğunu görüyorlar. kullanıcılardan alıyorlar” dedi.