Ken Van Haren y Chris Stanley eran científicos de datos de Google y Square, respectivamente, y se sintieron frustrados por la cantidad de tiempo que dedicaban a discutir sobre infraestructura en lugar de hacerlo. actual Ciencia de los datos. Al encuestar a sus colegas, descubrieron que era un problema común. Según una encuesta, los científicos de datos dedican más de la mitad de su tiempo a limpiar y organizar datos y la mayor parte del resto a recopilar conjuntos de datos.
Con el objetivo de agilizar el trabajo duro, Van Haren y Stanley lanzaron Patterns, una plataforma que abstrae la ingeniería de modelos de IA. Respaldado por Y Combinator y el inversor ángel Lenny Rachitsky, Patterns cerró recientemente una ronda previa a la semilla de 2,5 millones de dólares.
«Patterns es la plataforma para cualquier ejecutivo que busque prepararse para el nuevo mundo de la IA, mantenerse a la vanguardia de la transformación que traerá a su negocio y comenzar a incorporar funciones centrales de IA en sus productos y operaciones», dijo Van Haren a TechCrunch en una entrevista por correo electrónico. . «Ayudamos a las empresas a manejar el increíble ritmo de progreso de la IA, que implica adaptarse rápidamente a nuevos modelos y paradigmas».
La plataforma de Patterns permite a los usuarios crear integraciones, automatizaciones y flujos de trabajo con IA a partir de un conjunto de componentes modulares. Según Van Haren, esencialmente envuelve la lógica y la infraestructura del flujo de trabajo en una capa de software.
Primero, los clientes conectan una aplicación a Patterns mediante una biblioteca de conectores prediseñados. Luego, crean un caso de uso con código en el IDE basado en web de Patterns: envían el producto final y, opcionalmente, monitorean su rendimiento con las herramientas de análisis y depuración de la plataforma.
La plataforma Patrones. Créditos de imagen: Patrones
Entonces, ¿qué puedes construir con patrones? Van Haren dio ejemplos de su propia experimentación. Utilizando grandes modelos de lenguaje similares a ChatGPT, creó un robot de respuesta a preguntas de formato libre sobre una base de datos CrunchBase de inversores, empresas y rondas de recaudación de fondos. Para otra demostración, Van Haren ajustó el modelo de lenguaje GPT-3 de OpenAI en un conjunto de datos de más de 6,5 millones de comentarios de Hacker News para, en sus palabras, «representar la sabiduría colectiva de la comunidad HN en un solo robot».
«La gente está entusiasmada con la IA y busca ir más allá de simplemente jugar en un patio de recreo», dijo Van Haren. «Patterns les brinda una forma rápida y poderosa de desarrollar e implementar IA en problemas reales».
Patterns tiene elementos de una plataforma MLOps, es decir, una plataforma para crear, probar e implementar modelos de aprendizaje automático en producción. MLOps es un campo floreciente, con muchos proveedores que compiten por participación de mercado y dólares de capital de riesgo.
Según una estimación, el mercado de MLOps podría alcanzar los 4.000 millones de dólares en 2025.
Está Galileo, que proporciona una plataforma para el desarrollo de modelos de IA, y Qwak, cuya plataforma totalmente administrada combina ingeniería de aprendizaje automático y herramientas de gestión de datos. Otros rivales en el espacio incluyen Diveplane, Tecton, Arize, Iterative, Comet y Weights & Biases, de orientación empresarial.
A pesar de la competencia, Van Haren dice que Patterns no ha tenido problemas para atraer usuarios, aumentando su base a alrededor de 1.500 en la actualidad. (No reveló qué porcentaje eran clientes que pagaban, pero sí dijo que Patterns espera cerrar un contrato con el gobierno en algún momento de este año).
Los planes inmediatos de Patterns son aumentar su plantilla, que actualmente cuenta con cuatro empleados a tiempo completo, incluidos Van Haren y Stanley.
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