

Arize AI espera que tenga una ventaja de primer movimiento en la observabilidad de IA
12 de abril de 2025
RichardGonzález
62

En el mundo en constante evolución del software en la nube, plataformas como Dynatrace y ServiceNow han sido fundamentales para detectar y resolver errores de código o fallas en el sistema. Ahora, Arize AI está aplicando una estrategia similar al ámbito de la inteligencia artificial, ofreciendo una plataforma de observabilidad específicamente diseñada para modelos y aplicaciones de IA.
La plataforma de Arize ayuda a las empresas a evaluar sus productos de IA durante el desarrollo y monitorearlos continuamente para obtener errores y problemas una vez que están operativos. Admite una amplia gama de aplicaciones de IA, desde el aprendizaje automático y la visión por computadora hasta el campo floreciente de la IA generativa.
Jason Lopatecki, cofundador y CEO de Arize, compartió con TechCrunch que la compañía emplea un método del "Consejo de Jueces" para monitorear y evaluar la IA. Esto implica el uso de múltiples modelos de IA para evaluarse entre sí, que Lopatecki describió con humor como "muy meta" junto con la supervisión humana.
El concepto de Arize se originó en la experiencia de Lopatecki en TubeMogul, una compañía de publicidad de marca adquirida por Adobe por más de $ 500 millones en 2016. En TubeMogul, la IA fue fundamental para las operaciones, y cualquier mal funcionamiento fue un problema importante debido a la complejidad de la tecnología. Aparna Dhinakaran, cofundadora y CPO de Arize, que se conectó con Lopatecki a través de TubeMogul, enfrentó desafíos similares al desarrollar modelos de lenguaje sin herramientas adecuadas para las pruebas y la evaluación.
Ambos fundadores reconocieron el papel crítico que IA desempeñaría en varias organizaciones y las dificultades inherentes para comprender y solucionarla. Esta realización los llevó a lanzar ARIZE en 2020, inicialmente centrándose en el aprendizaje automático predictivo. Desde una mera idea en su inicio, Arize ha crecido significativamente en los últimos cinco años, ahora apoyando un amplio espectro de tecnologías de IA, desde agentes de IA hasta IA generativa.
Lopatecki describió los últimos dos años como un período de crecimiento explosivo para Arize, atribuyendo esto a la mayor accesibilidad de la IA. "Todos son un ingeniero rápido. Cada ingeniero es un ingeniero rápido. Todos están integrando productos de IA en sus líneas de productos", señaló.
Arize ahora sirve a las principales empresas como Uber, Klaviyo y TripAdvisor, y también ofrece un producto de código abierto, Arize Phoenix, que cuenta con más de dos millones de descargas mensuales. La compañía con sede en Berkeley, California, obtuvo recientemente una ronda de financiación de la Serie C de $ 70 millones dirigida por Adams Street Partners, con la participación de M12, Sinewave Ventures, Omers Ventures e inversores estratégicos como Datadog y Pagerduty. Esto lleva la financiación total de Arize a más de $ 130 millones.
Los nuevos fondos se utilizarán para mejorar el producto central de Arize y expandirse a segmentos de IA en crecimiento, incluidos los agentes de voz y IA. Dhinakaran, aunque reconoce que su producto de código abierto podría ser su mayor competidor, enfatizó su compromiso de desarrollarlo aún más, diciendo: "Nuestro código abierto Phoenix ha estado creciendo, ha estado creciendo masivamente, y creo que nos encanta eso. Nos encanta el código abierto".
El mercado de observabilidad y evaluación de IA se está volviendo cada vez más competitivo. Arize se diferencia al ofrecer evaluaciones pre y posteriores al lanzamiento en varias aplicaciones de IA. Sin embargo, compañías como Galileo, con $ 68 millones en fondos de riesgo, y Patronus AI, con $ 20 millones, ofrecen servicios similares.
Lopatecki destacó el desafío de construir la infraestructura necesaria para la observabilidad de IA, lo que sugiere que es por eso que los principales actores como Microsoft y Datadog están invirtiendo en Arize. Anticipa un mercado de rápido crecimiento, con pequeñas nuevas empresas y grandes corporaciones compitiendo por un pedazo del pastel. "Creo que la gente ahora también ve cuán grande puede ser este mercado", agregó.
Este artículo se ha actualizado para reflejar con precisión el año de fundación de Arize.
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comentario (25)
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FredGreen
13 de abril de 2025 00:54:47 GMT
Arize AI's first-mover advantage in AI observability is a smart move. I've used it to catch AI errors before they spiral out of control. It's like having a super-smart watchdog for my AI systems. Only wish it was a bit more user-friendly for non-techies. Still, it's a solid tool!
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RalphGarcia
13 de abril de 2025 00:54:47 GMT
Arize AIのAI観測プラットフォームは本当に便利です。AIのエラーを見つけるのが早くて助かります。ただ、もう少し使いやすかったら最高なんですけどね。でも全体的に満足しています!
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MatthewGonzalez
13 de abril de 2025 00:54:47 GMT
Arize AI tem uma vantagem interessante na observabilidade de IA. Usei para detectar erros antes que se tornassem problemas maiores. É como ter um cão de guarda superinteligente para meus sistemas de IA. Só queria que fosse mais fácil de usar para quem não é técnico. Ainda assim, é uma ferramenta sólida!
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RaymondWalker
13 de abril de 2025 00:54:47 GMT
La ventaja de ser pionero de Arize AI en la observabilidad de IA es genial. Me ha ayudado a detectar errores de IA antes de que se salgan de control. Es como tener un perro guardián súper inteligente para mis sistemas de IA. Ojalá fuera un poco más fácil de usar para los no técnicos. Aún así, es una herramienta sólida.
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JamesWhite
13 de abril de 2025 00:54:47 GMT
एरीज़ एआई की एआई ऑब्जर्वेबिलिटी में पहले चलने की बढ़त एक स्मार्ट कदम है। मैंने इसका उपयोग एआई त्रुटियों को नियंत्रण से बाहर होने से पहले पकड़ने के लिए किया है। यह मेरे एआई सिस्टम के लिए एक सुपर-स्मार्ट वॉचडॉग की तरह है। बस चाहता हूँ कि यह गैर-तकनीकी लोगों के लिए थोड़ा और उपयोगी हो। फिर भी, यह एक ठोस टूल है!
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RonaldNelson
16 de abril de 2025 01:54:35 GMT
Arize AI sounds like a cool tool for keeping an eye on AI systems. I'm all for anything that helps catch errors before they become a headache. Just hope it's user-friendly and not just another tech jargon fest! 🤓
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En el mundo en constante evolución del software en la nube, plataformas como Dynatrace y ServiceNow han sido fundamentales para detectar y resolver errores de código o fallas en el sistema. Ahora, Arize AI está aplicando una estrategia similar al ámbito de la inteligencia artificial, ofreciendo una plataforma de observabilidad específicamente diseñada para modelos y aplicaciones de IA.
La plataforma de Arize ayuda a las empresas a evaluar sus productos de IA durante el desarrollo y monitorearlos continuamente para obtener errores y problemas una vez que están operativos. Admite una amplia gama de aplicaciones de IA, desde el aprendizaje automático y la visión por computadora hasta el campo floreciente de la IA generativa.
Jason Lopatecki, cofundador y CEO de Arize, compartió con TechCrunch que la compañía emplea un método del "Consejo de Jueces" para monitorear y evaluar la IA. Esto implica el uso de múltiples modelos de IA para evaluarse entre sí, que Lopatecki describió con humor como "muy meta" junto con la supervisión humana.
El concepto de Arize se originó en la experiencia de Lopatecki en TubeMogul, una compañía de publicidad de marca adquirida por Adobe por más de $ 500 millones en 2016. En TubeMogul, la IA fue fundamental para las operaciones, y cualquier mal funcionamiento fue un problema importante debido a la complejidad de la tecnología. Aparna Dhinakaran, cofundadora y CPO de Arize, que se conectó con Lopatecki a través de TubeMogul, enfrentó desafíos similares al desarrollar modelos de lenguaje sin herramientas adecuadas para las pruebas y la evaluación.
Ambos fundadores reconocieron el papel crítico que IA desempeñaría en varias organizaciones y las dificultades inherentes para comprender y solucionarla. Esta realización los llevó a lanzar ARIZE en 2020, inicialmente centrándose en el aprendizaje automático predictivo. Desde una mera idea en su inicio, Arize ha crecido significativamente en los últimos cinco años, ahora apoyando un amplio espectro de tecnologías de IA, desde agentes de IA hasta IA generativa.
Lopatecki describió los últimos dos años como un período de crecimiento explosivo para Arize, atribuyendo esto a la mayor accesibilidad de la IA. "Todos son un ingeniero rápido. Cada ingeniero es un ingeniero rápido. Todos están integrando productos de IA en sus líneas de productos", señaló.
Arize ahora sirve a las principales empresas como Uber, Klaviyo y TripAdvisor, y también ofrece un producto de código abierto, Arize Phoenix, que cuenta con más de dos millones de descargas mensuales. La compañía con sede en Berkeley, California, obtuvo recientemente una ronda de financiación de la Serie C de $ 70 millones dirigida por Adams Street Partners, con la participación de M12, Sinewave Ventures, Omers Ventures e inversores estratégicos como Datadog y Pagerduty. Esto lleva la financiación total de Arize a más de $ 130 millones.
Los nuevos fondos se utilizarán para mejorar el producto central de Arize y expandirse a segmentos de IA en crecimiento, incluidos los agentes de voz y IA. Dhinakaran, aunque reconoce que su producto de código abierto podría ser su mayor competidor, enfatizó su compromiso de desarrollarlo aún más, diciendo: "Nuestro código abierto Phoenix ha estado creciendo, ha estado creciendo masivamente, y creo que nos encanta eso. Nos encanta el código abierto".
El mercado de observabilidad y evaluación de IA se está volviendo cada vez más competitivo. Arize se diferencia al ofrecer evaluaciones pre y posteriores al lanzamiento en varias aplicaciones de IA. Sin embargo, compañías como Galileo, con $ 68 millones en fondos de riesgo, y Patronus AI, con $ 20 millones, ofrecen servicios similares.
Lopatecki destacó el desafío de construir la infraestructura necesaria para la observabilidad de IA, lo que sugiere que es por eso que los principales actores como Microsoft y Datadog están invirtiendo en Arize. Anticipa un mercado de rápido crecimiento, con pequeñas nuevas empresas y grandes corporaciones compitiendo por un pedazo del pastel. "Creo que la gente ahora también ve cuán grande puede ser este mercado", agregó.
Este artículo se ha actualizado para reflejar con precisión el año de fundación de Arize.




Arize AI's first-mover advantage in AI observability is a smart move. I've used it to catch AI errors before they spiral out of control. It's like having a super-smart watchdog for my AI systems. Only wish it was a bit more user-friendly for non-techies. Still, it's a solid tool!




Arize AIのAI観測プラットフォームは本当に便利です。AIのエラーを見つけるのが早くて助かります。ただ、もう少し使いやすかったら最高なんですけどね。でも全体的に満足しています!




Arize AI tem uma vantagem interessante na observabilidade de IA. Usei para detectar erros antes que se tornassem problemas maiores. É como ter um cão de guarda superinteligente para meus sistemas de IA. Só queria que fosse mais fácil de usar para quem não é técnico. Ainda assim, é uma ferramenta sólida!




La ventaja de ser pionero de Arize AI en la observabilidad de IA es genial. Me ha ayudado a detectar errores de IA antes de que se salgan de control. Es como tener un perro guardián súper inteligente para mis sistemas de IA. Ojalá fuera un poco más fácil de usar para los no técnicos. Aún así, es una herramienta sólida.




एरीज़ एआई की एआई ऑब्जर्वेबिलिटी में पहले चलने की बढ़त एक स्मार्ट कदम है। मैंने इसका उपयोग एआई त्रुटियों को नियंत्रण से बाहर होने से पहले पकड़ने के लिए किया है। यह मेरे एआई सिस्टम के लिए एक सुपर-स्मार्ट वॉचडॉग की तरह है। बस चाहता हूँ कि यह गैर-तकनीकी लोगों के लिए थोड़ा और उपयोगी हो। फिर भी, यह एक ठोस टूल है!




Arize AI sounds like a cool tool for keeping an eye on AI systems. I'm all for anything that helps catch errors before they become a headache. Just hope it's user-friendly and not just another tech jargon fest! 🤓












