OpenAI, yapay zeka destekli bir not alma uygulaması olan Mem’de 23,5 milyon dolarlık turda lider • TechCrunch

Geçen yıl OpenAI, kendisinin ve Microsoft da dahil olmak üzere ortaklarının büyük sorunlarla mücadele eden erken aşamadaki AI şirketlerine yatırım yaptığı bir dilim olan OpenAI Başlangıç ​​Fonu’nu duyurdu. Fon’dan hangi şirketlerin infüzyon aldığına dair söz annem oldu. Ancak bugün OpenAI Başlangıç ​​Fonu, 23,5 milyon dolarlık bir yatırıma öncülük ettiğini açıkladı. notnotları otomatik olarak düzenlemek için yapay zekaya dokunan iş odaklı bir uygulama.

Yatırım, Mem’e paradan sonra 110 milyon dolar değer biçiyor ve girişimin toplamını 29 milyon dolara yükseltiyor.

Kevin Moody ve Dennis Xu tarafından ortaklaşa kurulan Mem, Moody ve Xu’nun sözleriyle “hafif organizasyon”u vurgulayarak kendisini geleneksel not alma uygulamalarından ayırıyor. İş akışı, arama ve kronolojik bir zaman çizelgesi etrafında dönerek kullanıcıların konu etiketleri eklemesine, diğer kullanıcıları etiketlemesine ve notlara yinelenen hatırlatıcılar eklemesine olanak tanır.

Mem kullanıcıları, SMS, mesajlaşma uygulamaları ve platformun mobil istemcisini kullanarak her yerden hızlı notlar alabilir, bağlantı gönderebilir ve görüntüleri kaydedebilir. İşbirliği özellikleri, ekiplerin notları paylaşmasına, düzenlemesine ve notlar üzerinde yorum yapmasına ve daha hızlı referans için bunları doğrudan paylaşılan takvimlere eklemesine olanak tanır.

Mem’in arama deneyimi, belirli bir anda belirli bir kişi için hangi notların en alakalı olabileceğini anlamayı amaçlayan notlar arasında arama yapmak için AI kullanır. Moody ve Xu, platformun bilgi çalışanlarını bilgi sayfalarını okumak, belirli bir soruyla ilgili parçaları çıkarmak ve bilgileri bir cevaba veya rapora dönüştürmek gibi tipik sorumluluklarında artırmak için tasarlandığını söylüyor.

Hiç şüphe yok ki bilgi arayan görevler zaman alıcıdır. Binaen Gartner’a göre, profesyoneller çalışma saatlerinin %50’sini bilgi aramak için harcarlar ve bir dosyayı bulmak ortalama 18 dakika sürer (her ne kadar doğruluk bunun gibi metriklerin sayısı yıllar içinde sorgulanmıştır). Bir kaynak Belge düzensizliğinin işletmelere her yıl üretkenlik kayıplarında çalışan başına 3.900$’a mal olduğunu tahmin ediyor, bu da teknolojinin reklamı yapıldığı gibi çalışırsa Mem’i çekici bir teklif haline getiriyor.

“Konuştuğumuz kuruluşlardan duyduğumuz bir numaralı şey, araştırma yapmaktan yazmaya, satışa ve ötesine uzanan kullanım durumlarını desteklemek için, geniş tescilli bilgi birikimlerini üretken AI modelleriyle birleştirme arzusudur.” Moody ve Xu, TechCrunch’a bir e-posta röportajında ​​​​söyledi. “Mem’in büyüsü, gerçekten kişiselleştirilmiş, olgusal çıktıların kilidini açmak için son teknoloji üretken dil modelleriyle birlikte kendi özel ve tescilli verilerinizi bir araya getirmemizde yatıyor. Bilgi kaynaklarını bireysel, ekip ve organizasyon seviyelerinde birleştirerek, yönetim kurulu genelinde önemli ölçüde daha iyi performans elde ediyoruz.”

Mem kısa süre önce, kullanıcıların ileti dizilerini kaydetmelerine, içeriklerinin AI tarafından oluşturulan özetlerini almalarına ve benzer tweet’ler için önerileri görmelerine olanak tanıyan Mem It for Twitter’ı başlattı. Ayrıca, bir komut istemine dayalı metin oluşturmak, dosyaları özetlemek, belgeler için başlıklar oluşturmak ve kullanıcıların doğal dil komutlarını kullanmasına izin vermek için yapay zekadan yararlanan Akıllı Yazma ve Akıllı Düzenleme gibi yeni özelliklerle Mem’in yerleşik iş asistanı Mem X’i iyileştirmeye devam ediyor. metni düzenlemek veya biçimlendirmek için

Mem’in yapay zeka destekli yazma araçları, yakında önizleme aşamasında kullanıma sunulacak.

Moody ve Xu, öngörülebilir gelecek için planın, OpenAI Başlangıç ​​Fonu aracılığıyla OpenAI’nin desteğiyle bu tür AI destekli deneyimlere giderek daha fazla eğilmek olduğunu söylüyor. OpenAI Başlangıç ​​Fonu katılımcıları, sermayeye ek olarak Microsoft’tan yeni OpenAI sistemlerine ve Azure kaynaklarına erken erişim elde eder.

Moody ve Xu, “OpenAI, sürmekte olduğumuz teknolojik devrimler dalgasına açıkça öncülük ediyor” dedi. “Bu, OpenAI Startup Fund’ı hem teknik uzmanlık hem de masaya getirdikleri stratejik rehberlik için inşa ettiğimiz şey için ideal ortak haline getiriyor.”

OpenAI Başlangıç ​​Fonu’nu da yöneten OpenAI COO’su Brad Lightcap, e-postayla gönderilen bir açıklamada şunları ekledi: “Mem, organize etme ve bilgiye erişme sıkıcılığını ve angaryasını ortadan kaldırarak bilgi çalışanlarını daha üretken hale getirmek için güçlü AI kullanıyor ve sonuçta insanların parçalara odaklanmasına izin veriyor. önemli olan işlerinin. Vizyonları, üretkenliği ve daha geniş anlamda insan potansiyelini artırmak için AI kullanan şirketleri hızlandırmak için OpenAI Başlangıç ​​Fonu’ndaki hedefimizle tam olarak örtüşüyor.”

Mem, aynı bilgi bulma ve not düzenleme zorluklarının üstesinden gelmek isteyen birkaç şirketle rekabet ediyor. Kurumsal aramada, yakın zamanda bir girişim sermayesi turunda 100 milyon dolar toplayan Glean var. Bilgi yönetimi tarafında, Atlassian’ın 2020’de 2 milyar dolar değerinde olan wiki benzeri ortak çalışma alanı Confluence and Notion hâlâ hakim durumda.

Ancak Moody ve Xu, 16 çalışanı olan Mem’in “kendi kendini organize etme” avantajına sahip olduğunu ve görünüşte daha az manuel iyileştirme ve emekle sonuçlandığını savunuyor. Mem’in gelirini veya herhangi bir büyük müşterinin adını açıklamayı reddederken, Mem’in yapay zeka odaklı teknolojisi sayesinde başarılı olduğunu iddia ediyorlar.

“Kendi kendini organize eden ve üretken bilgi yönetimine yönelik benzersiz yaklaşımımıza güveniyoruz. … Kişiselleştirilmiş makine öğrenimi modellerimiz yalnızca bilgi çalışanlarının otomatik olarak organize olmalarına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda yalnızca bir şeyleri bulmalarına yardımcı olmanın ötesine geçer – aslında insanların işlerini yapmalarına yardımcı oluyoruz,” dedi Moody ve Xu. “Uzaktan çalışmaya geçiş, etkili, eşzamansız bilgi paylaşımını her zamankinden daha önemli hale getirdi ve pazardaki yavaşlama şirketlerin verimliliğe odaklanmasına neden oldu. Yapay zeka destekli bilgi çalışmamız insanlara zaman kazandırıyor ve büyük dil modellerindeki hızlı iyileştirme bize daha fazla arka rüzgar sağlıyor.”