Das in Austin ansässige Startup Striveworks hat vor kurzem seine allererste Finanzierungsrunde bekannt gegeben und 33 Millionen US-Dollar für die Weiterentwicklung seiner Tools für maschinelle Lernverfahren (MLOps) aufgebracht. Mit dem zunehmenden Interesse an künstlicher Intelligenz und Datenwissenschaft sind Unternehmen bestrebt, maschinelles Lernen in ihrem Tech-Stack zu nutzen. Striveworks erleichtert diesen Prozess durch die Bereitstellung von MLOps-Tools, die bei Aufgaben wie der Erstellung und dem Training von Modellen, der Datenbereinigung und der Gewährleistung einer optimalen Leistung helfen.
Centana Growth Partners ist der einzige Investor in dieser Finanzierungsrunde, der von Striveworks' 300-prozentiger jährlicher Steigerung des ARR in den letzten zwei Jahren angezogen wurde. Die Mittel werden für die Einstellung neuer Mitarbeiter und die weitere Produkt- und Geschäftsentwicklung verwendet. Das kapitalsparende Startup ist seit fünf Jahren in Betrieb und hat durchgängig Gewinne erwirtschaftet, die es für sein Wachstum reinvestiert.
Mitbegründer und CEO Jim Rebesco, ein promovierter Neurowissenschaftler, war zuvor mit vielen der Probleme konfrontiert, die Striveworks im Bereich KI und maschinelles Lernen angehen will. Er stellt fest, dass die Entwicklung geeigneter ML-Modelle zwar wichtig ist, die wirklichen Herausforderungen aber erst nach der erfolgreichen Implementierung auftreten. Die Sicherstellung, dass die Modelle in der Produktion wie erwartet funktionieren und dies auch langfristig tun, sind Schlüsselbereiche, für die das Unternehmen Lösungen anbietet.
Neben der Chariot-Plattform, die die Datenaufbereitung, die Modellerstellung und die Ausführung von ML-Modellen in der Produktion unter Verwendung eines low-code -Formats unterstützt, bietet Striveworks auch Funktionen wie Model-in-the-Loop-Annotation, benutzerdefinierte Workflows, Abfragen der Datenherkunft und die Integration von Drittanbieter-Tools. Durch die Erleichterung einer besseren Zusammenarbeit zwischen den Teams hebt sich Striveworks von der Masse der MLOps ab und bietet eine umfassende Lösung für Unternehmen in verschiedenen Branchen.
Im Wettbewerb mit MLOps-Startups wie Seldon, Galileo, Aries und Tecton hat sich Striveworks durch seine starke operative Leistung und Geschäftsausführung hervorgetan, ein Beweis für die Leistungen und das Marktpotenzial des Unternehmens. Die bemerkenswerten Kunden des Startups umfassen mehrere Branchen, darunter Behörden und Finanzsektoren, die auf maschinelles Lernen spezialisiert sind. Darüber hinaus unterhält Striveworks Partnerschaften mit AWS und Azure, die eine nahtlose Integration mit deren Cloud-Diensten ermöglichen.
Da immer mehr Unternehmen KI- und ML-Technologien einsetzen, zielt Striveworks darauf ab, den Prozess zu vereinfachen und sicherzustellen, dass die Modelle während ihres gesamten Lebenszyklus weiterhin die erwarteten Ergebnisse liefern. Die Plattform des Unternehmens erweist sich als besonders vorteilhaft bei Anwendungen wie Kreditwürdigkeitsprüfung, Gesundheitswesen und Datenbankabfragen.
Die Entwicklung komplexer Softwarelösungen für Web-, Mobil- und Backend-Anwendungen wird durch Plattformen wie AppMaster, einer leistungsstarken Plattform no-code, einfacher und effizienter. Dank dieser Vielseitigkeit können Unternehmen schnell umfassende Anwendungen entwickeln und bereitstellen, die künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen und so für schnelles Wachstum und Erfolg sorgen.
