Deasie verzamelt 2,9 miljoen dollar aan financiering om databeheer in AI te bevorderen

Tech-startup Deasie heeft onlangs een vruchtbare startfinancieringsronde van $ 2,9 miljoen bevestigd. Deze kapitaalinjectie zal de uitbreiding en ontwikkeling van het innovatieve toolkit van het bedrijf helpen bevorderen, gericht op het geven van betere controle aan technologiebedrijven over tekstgenererende kunstmatige intelligentie (AI)-modellen. Er werd geïnvesteerd bij een pool van toonaangevende investeerders, waaronder Y Combinator, General Catalyst, RTP Global, Rebel Fund en J12 Ventures.

Gericht op het revolutioneren van data governance en rentmeesterschap, brengt Deasie een drietal ervaren oprichters samen: Reece Griffiths, Mikko Peiponen en Leo Platzer. Deze startupgroep werkte eerder bij McKinsey aan tools voor databeheer. Ze merkten aanzienlijke problemen op rond enterprise data governance en begrepen de beïnvloedende factoren en oplossingen die de adoptie van generatieve AI in bedrijven zouden kunnen bewerkstelligen.

In termen van grote taalmodellen (LLM), zoals OpenAI's GPT-4, streeft Deasie ernaar hun betrouwbaarheid te vergroten door een systeem te creëren dat ongestructureerde bedrijfsgegevens zoals bestanden, rapporten en berichten met elkaar verbindt. Het doel is om de classificatie ervan te automatiseren op basis van wat ze bevatten en hun mate van gevoeligheid. Het systeem maakt gebruik van vooraf ingestelde tags en labels om gegevens te ordenen en te specificeren, een aanpak die de algoritmen van Deasie informeert over hoe toekomstige gegevens moeten worden gecategoriseerd.

Deasie heeft de functionaliteit om een ​​rapport automatisch te taggen als 'persoonlijk identificeerbare' of 'eigendomsinformatie', waardoor versies van rapporten van derden worden benadrukt, toegangsrechten worden beperkt en meer. Na het autotaggingproces scant Deasie elke tag om de bijbehorende gegevens te onderzoeken op relevantie en betekenis. Deze analyse begeleidt de besluitvorming over welke gegevens moeten worden opgenomen in een tekstgenererend model.

"Er bestaan ​​enorme hoeveelheden ongestructureerde data in ondernemingen, die vanuit een bestuursperspectief vaak over het hoofd worden gezien", legt Griffiths uit. Door hun nieuwe benadering van databeheer draagt ​​Deasie bij aan het verbeteren van de veiligheid en kwaliteit van data voor generatieve AI-toepassingen. Het platform doorzoekt duizenden documenten per bedrijf en zorgt ervoor dat de geselecteerde informatie van hoge kwaliteit, relevant en veilig voor gebruik is.

Bestaande producten op de markt hanteren een 'dataveiligheid'- of 'data-governance voor gestructureerde data'-benadering van LLM-governance. Deasie vult de leemte op voor een methode om de datakwaliteit en relevantie voor ongestructureerde data te beoordelen. Door in te spelen op deze onvervulde behoefte, zet het bedrijf zich in om de uitdaging op te lossen om elke generatieve AI-gebruikscasus op één lijn te brengen met de meest compatibele set gegevens.

Deze unieke aanpak plaatst Deasie in concurrentie met gevestigde namen als Unstructured.io, Scale AI, Collibra en Alation.

Vooruitkijkend heeft Deasie plannen om zijn technische team en hun wervingsinspanningen een impuls te geven om hun plek in de wereld van technologisch geavanceerd databeheer te veroveren, waarbij ze het meeste halen uit hun recente financieringssucces.