Vectice raccoglie 12,6 milioni di dollari per aiutare le aziende a documentare le proprie risorse di data science
Spinte dal suo potenziale di aumento delle entrate, le aziende stanno adottando sempre più le tecnologie di intelligenza artificiale nelle loro organizzazioni. Harris Poll, in collaborazione con Appen, ha rilevato che il 55% delle aziende ha accelerato le proprie strategie di intelligenza artificiale nel 2020 a causa della pandemia. Ma un divario di competenze nella scienza dei dati minaccia di ostacolare il progresso. In un recente rapporto di O’Reilly , la mancanza di personale qualificato è in cima alla lista delle sfide nell’IA, con il 19% degli intervistati che la cita come una barriera “significativa”.
Il divario di competenze non è l’unico ostacolo all’implementazione dell’IA. I data scientist nelle aziende non sempre dispongono di documentazione sufficiente o di una piattaforma che renda i loro esperimenti riproducibili e le risorse di dati rilevabili. Allo stesso modo, i manager a volte non hanno un modo per automatizzare il reporting o facilitare le revisioni e i processi dei progetti di data science. Secondo O’Reilly, le soluzioni olistiche per la creazione e la gestione dei metadati, la provenienza dei dati e la discendenza dei dati sono rare anche tra le aziende che implementano sistemi di intelligenza artificiale.
Per affrontare le sfide, Cyril Brignone e Gregory Haardt hanno fondato Vectice , una startup che consente di acquisire automaticamente la conoscenza della scienza dei dati e di tradurla in parametri per manager e dirigenti operativi. A seguito di un proof of concept, la società ha annunciato oggi di aver raccolto 12,6 milioni di dollari, portando il capitale totale raccolto a 15,6 milioni di dollari.
Acquisire la conoscenza dell’IA
Un certo numero di startup offre prodotti di derivazione dei dati volti a migliorare la governance nell’impresa. Ad esempio, Datafold automatizza i flussi di lavoro di elaborazione per mantenere una misura di base della qualità dei dati, mentre Solidatus offre strumenti di gestione e modellazione dei dati rivolti a data scientist e ingegneri. Ma Brignone e Haardt affermano che Vectice si differenzia per la sua portata più ampia.
Sopra: la piattaforma di monitoraggio e gestione dei dati di Vectice.
Credito immagine: Vectice
Brignone, imprenditore seriale ed ex responsabile della ricerca presso Hewlett-Packard Laboratories, ha collaborato con Haardt per lanciare Vectice nel 2020. Haardt è stato in precedenza CTO e VP dell’ingegneria presso Lattice Engines e ha trascorso diversi anni in ruoli di product manager presso Apigee e Salesforce.
“Una manciata di aziende leader di intelligenza artificiale ha trascorso anni a sviluppare soluzioni interne per la propria conoscenza della scienza dei dati e la gestione del team. Sfortunatamente, queste soluzioni sono personalizzate e non disponibili sul mercato. Abbiamo creato lo stesso tipo di soluzione ma per tutte le aziende”, ha detto Brignone a VentureBeat via e-mail. “Nella maggior parte delle organizzazioni, la conoscenza dei progetti di intelligenza artificiale è bloccata all’interno delle piattaforme di intelligenza artificiale. Questa conoscenza non è accessibile dal management e dalle parti interessate e quindi non è attuabile. Hanno anche problemi con la conoscenza frammentata, quasi tutte le aziende utilizzano più piattaforme e strumenti di intelligenza artificiale. [Vectice compete] con lo status quo per quelle aziende”.
La piattaforma di Vectice si collega ai sistemi esistenti e acquisisce automaticamente le risorse create dai team di data science, inclusi set di dati, codice, notebook, modelli ed esecuzioni di addestramento dei modelli. Genera quindi documentazione dai requisiti aziendali alle distribuzioni di produzione con informazioni su versione e derivazione, consentendo agli utenti di recuperare qualsiasi risorsa e apprendimento prodotti in più framework e librerie.
“Completiamo [i sistemi di gestione dei progetti esistenti] con numerosi vantaggi”, ha affermato Brignone. “[Vectice] acquisisce e documenta automaticamente la conoscenza del team di data science su set di dati, codice, apprendimenti, esperimenti, documentazione e progetti. [Aiuta anche a] integrare rapidamente i dipendenti ed evitare la perdita di conoscenze tribali durante il trasferimento del progetto o la partenza dei membri del team, [semplificando le revisioni] definendo le migliori pratiche ripetibili, stabilendo processi di revisione e promuovendo la condivisione delle conoscenze. [Ciò migliora] l’allineamento con le parti interessate del business … mettendo in mostra progetti di grande impatto e modelli implementati con successo”.
Documentare la scienza dei dati
Con la gestione dei dati che rimane un grosso ostacolo all’espansione dell’intelligenza artificiale nell’impresa – nel 2019, più della metà degli intervistati a un rapporto di Forrester ha affermato di non sapere quali fossero i propri dati di intelligenza artificiale – strumenti come Vectice potrebbero aiutare a spianare il percorso . Di recente, nel 2018, solo un terzo delle aziende nel sondaggio annuale sull’analisi dei dati di NewVantage Partners ha affermato di essere riuscito a creare una cultura basata sui dati.
Nel suo sondaggio, Forrester raccomanda alle aziende che adottano l’IA di creare una pipeline di casi d’uso dell’IA consequenziali e di investire nella crescita dei loro team di ingegneri dell’IA. “I data scientist sono fondamentali per trasformare i dati in modelli di intelligenza artificiale. Tuttavia, una lamentela spesso sentita sia dai data scientist che dalle aziende è l’incapacità di rendere operativi i modelli di intelligenza artificiale”, scrivono i coautori. “Questo perché l’implementazione di casi d’uso dell’IA trasformativa richiede un team più ampio, un team di ingegneri dell’IA, composto da data scientist, analisti aziendali, sviluppatori, professionisti delle operazioni e project manager”.
“La piattaforma Vectice risolve le spese sprecate nell’IA affrontando direttamente due dei motivi più comuni per cui i progetti di IA falliscono”, ha continuato Brignone. “Vectice crea una visione unificata delle iniziative di data science all’interno di un’organizzazione. In un’unica posizione, i membri del team possono scoprire artefatti precedenti, condividere la conoscenza del dominio e comunicare lo stato di avanzamento del progetto alle parti interessate. Vectice consente nuovi comportamenti collaborativi che aumentano la produttività del team, centralizzano la visibilità del progetto e riducono i rischi comuni associati ai progetti di IA falliti”.
Vectice, con sede a San Francisco, in California, che ha il sostegno di Crosslink Capital e Sorenson Ventures (che hanno co-diretto la serie A annunciata oggi) oltre a Spider Capital, Global Founders Capital e Silicon Valley Bank, afferma di aver pilotato la sua piattaforma con 19 Aziende Fortune 2000. Brignone afferma che i nuovi fondi saranno destinati ad aumentare le dimensioni dei team di Vectice rivolti ai clienti e di ricerca e sviluppo per “aumentare rispettivamente le capacità di onboarding dei nostri clienti e supportare le integrazioni di nuovi prodotti”.
