La mayoría de las empresas luchan por extraer valor de sus datos. Hace varios años, Forrester informó que entre el 60% y el 73% de los datos pertenecientes a una empresa promedio no se utilizan para análisis. Esto se debe a que los datos están aislados o encasillados por consideraciones técnicas y de seguridad, lo que dificulta, si no imposible, la aplicación de herramientas analíticas.
Anna Pojawis y Tyler Maran, ingenieros que anteriormente trabajaron en las startups respaldadas por Y Combinator, Hightouch (una plataforma de sincronización de datos) y Fair Square (una herramienta de seguros médicos), se inspiraron para intentar resolver el problema del valor de los datos después de descubrir que muchas empresas habían quedado “excluidas” de las estrategias de análisis debido a los obstáculos de ingeniería.
“Hemos descubierto que una parte importante del mercado, especialmente aquellos en industrias reguladas como la atención médica y las finanzas”, han tenido problemas con el análisis de datos, dijo Maran a TechCrunch. “Hoy en día, la mayoría de los datos corporativos no caben en una base de datos; son llamadas de ventas, documentos, mensajes de Slack, etc. Y, dada la escala de estas empresas, los modelos de datos disponibles normalmente no son suficientes”.
Entonces Pojawis y Maran fundaron OmniAI, un conjunto de herramientas que transforman datos empresariales no estructurados en algo que las aplicaciones de análisis de datos y la IA pueden entender.
OmniAI se sincroniza con las bases de datos y los servicios de almacenamiento de datos de una empresa (por ejemplo, Snowflake, MongoDB, etc.), prepara los datos internos y permite a las empresas ejecutar el modelo de su elección (por ejemplo, un modelo de lenguaje grande) en los datos. OmniAI realiza todo su trabajo en la nube de la empresa, la nube privada de OmniAI o entornos locales, ofreciendo una seguridad aparentemente mejorada, según Maran.
“Creemos que los grandes modelos lingüísticos serán esenciales para la infraestructura de una empresa en la próxima década, y tener todo alojado en un solo lugar tiene sentido”, afirmó Maran.
Desde el primer momento, OmniAI ofrece integraciones con modelos, incluidos Llama 3 de Meta, Claude de Anthropic, Mistral Large de Mistral y AWS Titan de Amazon para casos de uso como la redacción automática de información confidencial a partir de datos y, en general, la creación de aplicaciones impulsadas por IA. Los clientes firman un contrato de software como servicio con OmniAI para permitir la gestión de modelos en su infraestructura.
Son los primeros días. Pero Omni, que recientemente cerró una ronda inicial de 3,2 millones de dólares liderada por FundersClub con una valoración de 30 millones de dólares, afirma tener ya 10 clientes, incluidos Klaviyo y Carrefour. Los ingresos recurrentes anuales están en camino de alcanzar el millón de dólares para 2025, dijo Maran.
“Somos un equipo increíblemente ágil en una industria de rápido crecimiento”, dijo Maran. “Nuestra apuesta es que, con el tiempo, las empresas optarán por ejecutar modelos junto con su infraestructura existente, y los proveedores de modelos se centrarán más en otorgar licencias de pesos de modelos a los proveedores de nube existentes”.
