Upriver привлекла 14 миллионов долларов для решения проблемы корпоративных данных в ИИ

      Большинство проектов ИИ в компаниях не терпят неудач из-за плохой модели. Они проваливаются из-за того, что данные, которые ее питают, находятся в беспорядке: сломанные конвейеры, несовпадающие системы и контекст, запертый в голове одного инженера.

      Upriver, израильский стартап, привлек 14 миллионов долларов для автоматизации очистки данных, делая ставку на то, что этот скучный, но критически важный слой — это то, где эпоха ИИ действительно выигрывается или проигрывается.

      Раунд посевного финансирования возглавили Valley Capital Partners и Hetz Ventures.

      Не менее показателен и список ангелов, который выглядит как перекличка мира инструментов для работы с данными: Лью Сирн, основавший гиганта наблюдаемости New Relic; Эйб Гонг из проекта по качеству данных Great Expectations; и основатели израильского единорога по безопасности данных Cyera.

      Upriver утверждает, что уже используется компанией Unity и медиагруппой DMGT, а также сотрудничает с Databricks и Snowflake.

      Инфраструктура для эпохи ИИ

      Upriver позиционирует себя как «платформа инженерии данных для ИИ»: агент, который подключается ко всему стеку данных компании, включая Snowflake, Databricks, BigQuery, Airflow, dbt, затем исследует его, строит и проверяет конвейеры, исправляет их, когда они ломаются, и кодирует «племенные знания», которые обычно находятся в головах людей.

      Обещание заключается в том, что инженеры данных перестанут тратить свои дни на расследование сломанных конвейеров и соединение инструментов, которые никогда не были созданы для общения друг с другом, и вместо этого будут решать, что данные на самом деле означают.

      Основатели подходят к этому с необычной точки зрения. Идо Бронштейн, генеральный директор, и Омри Лифшиц, технический директор, провели десятилетие, создавая крупномасштабные интеллектуальные системы, работа, о которой сообщает Business Insider, была выполнена для израильской армии, прежде чем они пришли к выводу, что каждая компания на современном облачном стеке сталкивается с той же проблемой, что и они.

      Новые инвестиции будут направлены на инженерные разработки, продажи и внедрение в предприятия.

      Сроки совпадают с более широкой коррекцией. После двух лет расходов на модели и чипы компании начинают тщательно анализировать, что на самом деле возвращает ИИ, и повторяющийся ответ заключается в том, что он терпит неудачу из-за плохих данных. Волна стартапов, от Capsa в частном капитале до Upriver в самом стеке данных, продает одно и то же основное обещание: чистые, надежные данные — это то, что стоит между пилотом ИИ и чем-то, что работает.

      Это посевное финансирование в размере 14 миллионов долларов, раннее и непроверенное в масштабах. Но ставка на то, что основа важнее модели, — это то, с чем начинает соглашаться много денег.