Modus привлек $10 млн на начальном этапе финансирования, возглавляемом Insight Partners, так как корпоративный ИИ создает спрос на новый контекстный слой.

      TL;DRModus привлек $10 млн в раунде посевного финансирования, возглавляемом Insight Partners, для запуска Context Warehouse, основного слоя для корпоративного ИИ, который фиксирует, как на самом деле используется бизнес-информация, а не просто хранит ее. Компания утверждает, что соединение ИИ с большим объемом данных не делает его умнее, и что предприятиям нужна система, которая формирует только релевантный контекст для каждого взаимодействия, сокращая ненужные затраты на извлечение и токены до 10 раз.

      Рынок корпоративного ИИ переходит в новую фазу. Поскольку компании переходят от экспериментов с отдельными ИИ-приложениями к развертыванию агентов в бизнес-операциях, проблема все меньше заключается в предоставлении моделям доступа к информации и все больше в том, чтобы помочь им понять, какая информация действительно важна.

      Это проблема, на которую нацелена Modus, выходя из режима скрытности с раундом посевного финансирования в $10 миллионов, возглавляемым Insight Partners, как впервые сообщила Axios. В раунде также участвуют Soma Capital, Bullet Ventures и основатели технологий, включая Эйала Кишона, Надава Аврами из Wix и Dazl, соучредителей Cyera и основателей Epsagon.

      Вместе с финансированием Modus представляет Context Warehouse, который описывает как инфраструктурный слой, предназначенный для обеспечения ИИ-системы постоянно поддерживаемым пониманием того, как на самом деле функционирует предприятие.

      Проблема контекста корпоративного ИИ

      💜 технологий ЕС Последние новости из технологической сцены ЕС, история от нашего мудрого основателя Бориса и несколько сомнительных ИИ-артов. Это бесплатно, каждую неделю, в вашем почтовом ящике. Подпишитесь сейчас!Современные ИИ-системы уже могут извлекать информацию из многих мест, где компании хранят и управляют ею. Хранилища данных, платформы BI, документация, тикеты, репозитории кода и системы совместной работы могут быть доступны моделям и агентам.

      Но простое соединение ИИ-системы с большим объемом данных не обязательно делает ее более полезной. По словам Modus, агенты могут многократно запрашивать корпоративные системы, извлекать чрезмерные объемы информации и потреблять больше токенов, чем необходимо, потому что им не хватает понимания того, какие части контекста актуальны для текущей задачи.

      Результатом могут быть более высокие затраты, более медленная производительность и ответы, которым организациям трудно доверять.

      Modus называет основную проблему «Разрывом контекста», расстоянием между тем, к чему ИИ может получить доступ, и тем, что он на самом деле понимает о бизнесе. Компания утверждает, что предприятиям нужна система, которая может преодолеть этот разрыв, не требуя от инженерных команд постоянного обслуживания растущей коллекции контекстных слоев и специфической для компании ИИ-инфраструктуры.

      «Компании больше не просто пытаются заставить свои команды использовать ИИ. Они спрашивают, как масштабировать его по всей организации, не снижая точности, не нарушая управление и не увеличивая затраты», — сказал Даниэль Шимони, генеральный директор и соучредитель Modus. «Независимо от того, называют ли люди это мозгом компании, контекстным слоем или контекстной инженерией, все они пытаются решить одну и ту же проблему. Мы считаем, что каждое предприятие нуждается в постоянно поддерживаемом понимании того, как функционирует бизнес, прежде чем оно сможет построить что-либо из этого. Именно это и предоставляет Context Warehouse».

      Склад для понимания бизнеса

      Modus позиционирует свой Context Warehouse как основной слой для корпоративного ИИ, проводя параллель с ролью, которую хранилища данных играли в организации корпоративной информации.

      Отличие заключается в том, что Context Warehouse предназначен для фиксации того, как информация на самом деле используется, а не просто для хранения самой информации. Он учится на метаданных и паттернах использования в хранилищах данных, инструментах BI, конвейерах, репозиториях кода, документации и системах совместной работы.

      Он также может учитывать сигналы из того, как работают сотрудники, включая запросы, которые аналитики используют многократно, панели мониторинга, на которые команды полагаются, конвейеры, документацию и потоки решений. Modus утверждает, что эти источники помогают системе развивать понимание на основе фактической бизнес-активности, а не полагаясь исключительно на документацию или вручную поддерживаемые семантические модели.

      Компания утверждает, что затем формирует только тот контекст, который актуален для конкретного взаимодействия ИИ. По словам Modus, этот подход может сократить ненужное извлечение и потребление токенов до 10 раз, позволяя агентам сосредоточиться на релевантной информации, а не обрабатывать чрезмерные объемы данных.

      Разработан для работы в рамках корпоративного стека

      Context Warehouse предназначен для работы независимо от существующего хранилища данных, модели ИИ или платформы приложений организации. Эта архитектура предназначена для того, чтобы позволить предприятиям принимать новые модели и инструменты ИИ, не перестраивая способ управления их контекстом.

      Modus также утверждает, что платформа работает с агентами, которые команды уже используют, включая через MCP. Вместо того чтобы требовать от компаний централизовать конфиденциальную бизнес-информацию, платформа учится на метаданных и паттернах использования, сохраняя при этом конфиденциальные данные клиентов внутри среды клиента.

      Безопасность и управление также встроены в подход компании. Modus утверждает, что управление обеспечивается до того, как контекст достигает модели, гарантируя, что взаимодействия ИИ получают только ту информацию, к которой пользователь или система имеют право доступа.

      Компания была основана Даниэлем Шимони, бывшим вице-президентом по продуктам в Lusha, и Томером Месикой, бывшим главой архитектуры в Cyera. Их опыт привел их к тому, что Modus описывает как общее осознание: системы, от которых зависят предприятия, изначально не были разработаны для ИИ-агентов.

      Стоимость поддержания актуальности контекста

      Рост внутренних контекстных слоев и мозгов компании создал еще одну проблему. Хотя предприятия могут создавать системы, которые предоставляют ИИ дополнительное бизнес-понимание, поддержание этих систем в актуальном состоянии по мере эволюции организаций может стать постоянной инженерной ответственностью.

      «Создание контекстного слоя не является самой сложной частью», — сказал Томер Месика, технический директор и соучредитель Modus. «Поддержание его актуальности — это. Каждое изменение, которое вносит ваш бизнес, изменяет контекст, от которого зависит ИИ. Реальное решение больше не заключается в покупке или создании. Оно заключается в том, хотите ли вы взять на себя постоянные затраты на поддержание этого понимания. Мы создали Context Warehouse, чтобы инженерные команды могли строить то, что отличает их бизнес, вместо того чтобы поддерживать инфраструктуру под ним».

      Modus утверждает, что ее платформа уже развернута у корпоративных клиентов в финансовых услугах, технологиях и SaaS. Компания утверждает, что эти организации использовали Context Warehouse для улучшения точности ИИ, укрепления управления, ускорения времени отклика и снижения затрат на масштабирование ИИ.

      Для Insight Partners инвестиции отражают мнение о том, что корпоративному ИИ потребуется инфраструктура, выходящая за рамки моделей и доступа к данным.

      «Каждая крупная волна корпоративного программного обеспечения требовала новой основы», — сказал Ганеш Белл, управляющий директор Insight Partners. «Хранилища данных стали основополагающей инфраструктурой для корпоративных данных. Поскольку ИИ становится производственной инфраструктурой, организациям нужна система понимания, на которой могут строиться каждый агент и приложение. Мы считаем, что Modus определяет эту категорию с помощью Context Warehouse».

      Широкая амбиция Modus заключается в том, чтобы предоставить основу для того, что компании все чаще называют мозгом компании или контекстным слоем. Сегодня это означает помощь ИИ-агентам в предоставлении более точных, эффективных и управляемых результатов. Со временем компания видит, как то же самое постоянно поддерживаемое понимание поддерживает ИИ, который может выявлять изменения, выявлять важное и помогать организациям переходить от доверительных ответов к доверительным действиям.