A AIZE AI espera ter vantagem de primeira vez na observabilidade da IA

No mundo em constante evolução do software de nuvem, plataformas como Dynatrace e ServiceNow têm sido fundamentais na identificação e resolução de erros de código ou falhas de sistema. Agora, a Arize AI está aplicando uma estratégia semelhante ao campo da inteligência artificial, oferecendo uma plataforma de observabilidade especificamente projetada para modelos e aplicações de IA.
A plataforma da Arize auxilia empresas na avaliação de seus produtos de IA durante o desenvolvimento e na monitoramento contínuo de erros e problemas uma vez que estão operacionais. Ela suporta uma ampla gama de aplicações de IA, desde aprendizado de máquina e visão computacional até o crescente campo da IA generativa.
Jason Lopatecki, cofundador e CEO da Arize, compartilhou com a TechCrunch que a empresa utiliza um método de "conselho de juízes" para monitorar e avaliar a IA. Isso envolve o uso de múltiplos modelos de IA para avaliar uns aos outros, o que Lopatecki descreveu humoristicamente como "muito meta", ao lado da supervisão humana.
O conceito da Arize surgiu da experiência de Lopatecki na TubeMogul, uma empresa de publicidade de marca adquirida pela Adobe por mais de $500 milhões em 2016. Na TubeMogul, a IA era central para as operações, e qualquer mau funcionamento era um problema significativo devido à complexidade da tecnologia. Aparna Dhinakaran, cofundadora e CPO da Arize, que se conectou com Lopatecki através da TubeMogul, enfrentou desafios semelhantes ao desenvolver modelos de linguagem sem ferramentas adequadas para testes e avaliação.
Ambos os fundadores reconheceram o papel crítico que a IA desempenharia em várias organizações e as dificuldades inerentes em compreendê-la e solucionar seus problemas. Essa percepção os levou a lançar a Arize em 2020, inicialmente focando em aprendizado de máquina preditivo. De uma mera ideia em seu início, a Arize cresceu significativamente nos últimos cinco anos, agora suportando um amplo espectro de tecnologias de IA, de agentes de IA a IA generativa.
Lopatecki descreveu os últimos dois anos como um período de crescimento explosivo para a Arize, atribuindo isso à maior acessibilidade da IA. "Todos são engenheiros de prompts. Todo engenheiro é um engenheiro de prompts. Todos estão integrando produtos de IA em suas linhas de produtos," ele observou.
A Arize agora atende grandes empresas como Uber, Klaviyo e Tripadvisor, e também oferece um produto de código aberto, Arize Phoenix, que possui mais de dois milhões de downloads mensais. A empresa sediada em Berkeley, Califórnia, recentemente garantiu uma rodada de financiamento Série C de $70 milhões liderada pela Adams Street Partners, com participação da M12, SineWave Ventures, OMERS Ventures e investidores estratégicos como Datadog e PagerDuty. Isso eleva o financiamento total da Arize para mais de $130 milhões.
Os novos fundos serão usados para aprimorar o produto principal da Arize e expandir para segmentos de IA em crescimento, incluindo voz e agentes de IA. Dhinakaran, ao reconhecer que seu produto de código aberto pode ser seu maior concorrente, enfatizou seu compromisso em desenvolvê-lo ainda mais, dizendo, "Nosso Phoenix de código aberto tem crescido, tem crescido enormemente, e então eu acho que amamos isso. Amamos o código aberto."
O mercado de observabilidade e avaliação de IA está se tornando cada vez mais competitivo. A Arize se diferencia ao oferecer avaliações pré e pós-lançamento em várias aplicações de IA. No entanto, empresas como Galileo, com $68 milhões em financiamento de risco, e Patronus AI, com $20 milhões, oferecem serviços semelhantes.
Lopatecki destacou o desafio de construir a infraestrutura necessária para a observabilidade de IA, sugerindo que é por isso que grandes players como Microsoft e Datadog estão investindo na Arize. Ele antecipa um mercado em rápido crescimento, com startups pequenas e grandes corporações competindo por uma fatia do bolo. "Acho que as pessoas agora também veem o quão grande esse mercado pode ser," ele acrescentou.
Este artigo foi atualizado para refletir com precisão o ano de fundação da Arize.
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Comentários (28)
Interesting move by Arize AI, but I wonder if "first-mover" really matters in a space this hot? Dynatrace and others are already pivoting to AI... 🤔
Interesting! It makes total sense that the AI field needs its own dedicated observability tools, not just relying on traditional IT monitoring. Arize taking this 'first-mover' angle is smart, but the race for the perfect AI ops platform is just starting. Wonder how they'll integrate with existing MLflow/Databricks workflows?
AIの観測可能性って、結局はブラックボックスをどう理解するかってことですよね。Arize AIが最初に参入したのは確かに有利だけど、結局はデータの質と解釈が全てなんじゃない?🤔 例えば、医療AIで誤判定が出た時、このプラットフォームは本当に原因を特定できるのかな…ちょっと不安。
Arize AI의 플랫폼은 AI 관측성에서 혁신적입니다. AI 시스템의 문제를 재난이 되기 전에 발견하는 슈퍼히어로 같은 존재입니다. 인터페이스가 좀 더 사용자 친화적이면 좋겠지만, 전체적으로 좋은 도구입니다. AI에 관심이 있다면 꼭 확인해보세요! 🚀
La plataforma de Arize AI es un cambio de juego para la observabilidad de IA. Es como tener un superhéroe para tus sistemas de IA, detectando problemas antes de que se conviertan en desastres. La interfaz podría ser más amigable, pero en general, es una herramienta sólida. Vale la pena echarle un vistazo si te interesa la IA! 🚀

No mundo em constante evolução do software de nuvem, plataformas como Dynatrace e ServiceNow têm sido fundamentais na identificação e resolução de erros de código ou falhas de sistema. Agora, a Arize AI está aplicando uma estratégia semelhante ao campo da inteligência artificial, oferecendo uma plataforma de observabilidade especificamente projetada para modelos e aplicações de IA.
A plataforma da Arize auxilia empresas na avaliação de seus produtos de IA durante o desenvolvimento e na monitoramento contínuo de erros e problemas uma vez que estão operacionais. Ela suporta uma ampla gama de aplicações de IA, desde aprendizado de máquina e visão computacional até o crescente campo da IA generativa.
Jason Lopatecki, cofundador e CEO da Arize, compartilhou com a TechCrunch que a empresa utiliza um método de "conselho de juízes" para monitorar e avaliar a IA. Isso envolve o uso de múltiplos modelos de IA para avaliar uns aos outros, o que Lopatecki descreveu humoristicamente como "muito meta", ao lado da supervisão humana.
O conceito da Arize surgiu da experiência de Lopatecki na TubeMogul, uma empresa de publicidade de marca adquirida pela Adobe por mais de $500 milhões em 2016. Na TubeMogul, a IA era central para as operações, e qualquer mau funcionamento era um problema significativo devido à complexidade da tecnologia. Aparna Dhinakaran, cofundadora e CPO da Arize, que se conectou com Lopatecki através da TubeMogul, enfrentou desafios semelhantes ao desenvolver modelos de linguagem sem ferramentas adequadas para testes e avaliação.
Ambos os fundadores reconheceram o papel crítico que a IA desempenharia em várias organizações e as dificuldades inerentes em compreendê-la e solucionar seus problemas. Essa percepção os levou a lançar a Arize em 2020, inicialmente focando em aprendizado de máquina preditivo. De uma mera ideia em seu início, a Arize cresceu significativamente nos últimos cinco anos, agora suportando um amplo espectro de tecnologias de IA, de agentes de IA a IA generativa.
Lopatecki descreveu os últimos dois anos como um período de crescimento explosivo para a Arize, atribuindo isso à maior acessibilidade da IA. "Todos são engenheiros de prompts. Todo engenheiro é um engenheiro de prompts. Todos estão integrando produtos de IA em suas linhas de produtos," ele observou.
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Lopatecki destacou o desafio de construir a infraestrutura necessária para a observabilidade de IA, sugerindo que é por isso que grandes players como Microsoft e Datadog estão investindo na Arize. Ele antecipa um mercado em rápido crescimento, com startups pequenas e grandes corporações competindo por uma fatia do bolo. "Acho que as pessoas agora também veem o quão grande esse mercado pode ser," ele acrescentou.
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