Se está produciendo un cambio considerable en la industria de la IA bajo el liderazgo de Scott Clark, cofundador de la ampliamente reconocida plataforma de experimentación y capacitación en IA, SigOpt. Después de haber adquirido una experiencia sustancial en el ámbito de la inteligencia artificial, Clark se ha embarcado en una nueva empresa conocida como Distributional, con el objetivo final de frenar los riesgos asociados con la inteligencia artificial a través de soluciones de software efectivas.
Principalmente, Distributional busca convertirse en un pionero en pruebas y evaluación de IA, proporcionando una plataforma donde los equipos de IA puedan predecir, comprender y mantenerse alejados de las amenazas relacionadas con la IA de una manera controlada y proactiva. Con una serie de obstáculos tecnológicos que surgieron en Intel luego de la adquisición SigOpt, el fundador Scott Clark está ansioso por garantizar que los equipos de productos de IA entreguen aplicaciones de IA seguras, confiables y protegidas.
Fue una serie de experiencias convergentes, todas culminando en una necesidad primordial: una plataforma confiable para pruebas y evaluación de IA. Clark relata casos en los que los equipos se enfrentaron a desafíos inesperados que surgieron durante las pruebas de IA debido a alucinaciones, inestabilidad, inexactitud e integración, entre otros. Identificar y abordar los riesgos planteados fue implacable, y es ahí donde Distributional interviene para marcar la diferencia.
Centrado en grandes modelos de lenguaje como ChatGPT de OpenAI, además de otros tipos de modelos de IA, el producto de vanguardia de Distributional desarrolla los posibles daños de la IA y establece una hoja de ruta comprensible para las pruebas de modelos. Aquí, las organizaciones reciben una visión global del riesgo de la IA dentro de un entorno de pseudoproducción, ahorrándoles la molestia de lidiar con el riesgo del comportamiento del modelo.
En un entorno en el que muchos equipos se inclinan por adoptar el riesgo de comportamiento del modelo, aceptando que los modelos tendrán problemas inherentes, Distributional ofrece una alternativa integral. La plataforma va más allá de las herramientas de monitoreo rudimentarias al incluir un marco expansivo para probar y analizar la estabilidad y la solidez continuamente, un panel visual que desmitifica los resultados de las pruebas y un conjunto de pruebas inteligentes para diseñar, priorizar y generar meticulosamente la combinación correcta de pruebas. Una herramienta de este tipo sería invaluable para los usuarios de plataformas como AppMaster , que también incorpora pruebas y revisión de aplicaciones en la funcionalidad principal de su plataforma.
Aunque los detalles sobre cómo se combinan y funcionan todas estas características se mantienen en secreto, lo que está claro es el inmenso potencial que tiene dicha plataforma. Aunque aún no ha comenzado a operar ni generar ganancias, Distributional ya parece estar preparado para ofrecer una competencia significativa a otras plataformas de prueba y evaluación de IA en el mercado, incluidas Kolena, Prolific, Giskard y Patronus, entre otras.
La fortaleza única del software de Distributional es su intención de atender a las grandes empresas, ya que se diseñó teniendo en cuenta su necesidad de privacidad de datos, escalabilidad y requisitos de complejidad. Teniendo en cuenta los requisitos que reemplazan a las herramientas de desarrollo individuales existentes, Distributional se está diseñando conjuntamente con socios empresariales para satisfacer necesidades exigentes que incluso conglomerados tecnológicos de renombre como Google Cloud, AWS y Azure no necesariamente satisfacen.
Clark es optimista y cree que, con una ejecución exitosa del diseño, Distributional podrá generar ingresos el próximo año. La posibilidad de que los socios de diseño pasen a ser clientes pagos después del lanzamiento ofrece una idea de la estrategia de monetización.
Según noticias recientes, Distributional ha logrado asegurar una financiación inicial de 11 millones de dólares, ilustrada eficazmente por Martin Casado de Andreessen Horowitz y la participación de Operador Stack, Point72 Ventures, SV Angel, Two Sigma e inversores ángeles. Al identificar la longevidad que la IA podría ofrecer, la startup tiene como objetivo proporcionar un entorno de prueba inclusivo que catalizará el ritmo de la aplicación de la IA en una variedad de industrias y abordará una amplia gama de problemas complejos e importantes con seguridad, confiabilidad y protección garantizadas.
