Recall.ai получила $38 млн в серии B финансирования для развития инфраструктуры искусственного интеллекта для разговорных данных

Recall.ai, комплексная инфраструктурная платформа для приложений искусственного интеллекта, основанная на человеческих разговорах, объявила об успешном завершении раунда финансирования серии B на сумму 38 миллионов долларов, в результате чего стоимость компании оценивается в 250 миллионов долларов. Инвестиции возглавила Bessemer Venture Partners при участии HubSpot Ventures, Salesforce Ventures, Ridge Ventures, RTP Ventures, Y Combinator и ангельских инвесторов, таких как Пол Грэм, Соломон Хайкс, Майкл Сибел и Эоган Маккейб.

Создание основного механизма искусственного интеллекта для взаимодействия с людьми

Recall.ai предлагает надежный унифицированный API, который дает разработчикам мгновенный доступ к записям, стенограммам и богатым контекстным данным без необходимости создания специальных интеграций. Эта инфраструктура теперь поддерживает более 1000 продуктов для анализа разговоров, обрабатывая миллиарды минут диалогов каждый год.

Платформа включает в себя API Meeting Bot, SDK для записи на настольных компьютерах и SDK для записи на мобильных устройствах, которые фиксируют разговоры в ходе видеоконференций, в настольных приложениях, на мобильных устройствах и при личном общении. Благодаря прямой интеграции с такими инструментами, как Zoom, Google Meet, Microsoft Teams и Slack, Recall.ai сокращает до нескольких дней работу, которая в противном случае заняла бы месяцы.

Бэкэнд компании рассчитан на работу в огромных масштабах: он обрабатывает более трех терабайт необработанного видео в секунду и запускает более восьми миллионов экземпляров EC2 каждый месяц. Разработчики получают транскрипты и метаданные в течение 10 секунд после окончания встречи, независимо от ее продолжительности, что позволяет приложениям искусственного интеллекта реагировать практически мгновенно.

Разблокировка данных разговоров для приложений искусственного интеллекта

Ценные бизнес-знания и человеческие инсайты часто обмениваются посредством устного диалога, а не документов или таблиц. Чтобы ИИ мог раскрыть свой полный потенциал, он должен быть способен понимать этот устный контекст.

«Данные разговоров — это самый большой неиспользованный набор данных в мире», — отмечает Дэвид Гу, соучредитель и генеральный директор Recall.ai. «Чтобы точно обновить CRM, ИИ должен понимать фактические слова клиента. Чтобы создать последующее электронное письмо, ему нужны детали обсуждения. Чтобы сгенерировать клиническую документацию, он должен точно зафиксировать то, что сообщил пациент».

Недавние достижения в области крупных языковых моделей позволяют организациям эффективно преобразовывать неструктурированную речь в ценную информацию. Предлагая стандартизированный метод сбора этих данных, Recall.ai позволяет разработчикам сосредоточиться на создании таких функций, как подведение итогов встреч, помощники-тренеры или инструменты обеспечения соответствия, без необходимости управления сложной инфраструктурой, традиционно требуемой для обработки аудио и видео в реальном времени.

Ускорение внедрения в предприятия

Ведущие компании, такие как HubSpot, ClickUp и Apollo.io, полагаются на Recall.ai, чтобы внедрять новые функции, учитывающие контекст разговора, гораздо быстрее, чем это было возможно ранее. Команды разработчиков сообщают, что сократили время вывода продукта на рынок на половину или две трети по сравнению с созданием аналогичных функций внутри компании.

«Recall.ai позволяет нам создавать функции записи встреч на базе искусственного интеллекта, не сталкиваясь со сложностями инфраструктуры или специфическими для платформы крайними случаями», — сказал Джаред Уильямс, исполнительный вице-президент по инженерным вопросам в HubSpot. «Мы продвинулись быстрее, чем когда-либо могли бы, создавая все внутри компании».

Применение платформы вышло за рамки инструментов для продаж и повышения производительности. Платформы по подбору персонала, поставщики юридических технологий и разработчики ИИ для здравоохранения также используют Recall.ai в качестве основы для своих приложений, основанных на разговорах. Разработчики в сфере здравоохранения, в частности, ценят способность платформы точно и безопасно фиксировать речь пациентов, что составляет основу для инструментов клинической документации и медицинских стенографистов с ИИ.

Что дальше: будущее ИИ и разговоров

Раунд финансирования в размере 38 миллионов долларов отражает более широкий сдвиг в области искусственного интеллекта: переход от статических текстовых моделей к динамичному контексту, основанному на речи. Исторически сложилось так, что большинство систем искусственного интеллекта создавались для анализа документов, электронных писем и записей в базах данных. Однако наиболее важные бизнес-решения, переговоры и обмен знаниями происходят во время разговоров.

Надежная инфраструктура, которая фиксирует и структурирует устную коммуникацию, может преобразовать целые отрасли. В здравоохранении транскрипция и резюмирование в режиме реального времени могут снизить административную нагрузку и бороться с выгоранием врачей. Системы обслуживания клиентов, которые действительно интерпретируют тон и нюансы, могут предвидеть потребности, а не просто отвечать на запросы. В распределенных рабочих местах платформы могут сохранять память о решениях и разговорах, чтобы улучшить совместную работу команды.

В то же время расширение сбора данных о разговорах поднимает важные вопросы, касающиеся конфиденциальности, безопасности и согласия пользователей. Организации, внедряющие эти инструменты, должны будут найти баланс между эффективностью, обеспечиваемой искусственным интеллектом, и ответственным обращением с данными. Продолжающаяся дискуссия о том, как управлять этим новым уровнем инфраструктуры искусственного интеллекта, может стать столь же значимой, как и сама технология.

Хотя Recall.ai помогает вести эту трансформацию, более широкая дискуссия сосредоточена на эволюции ИИ в системы, которые улавливают нюансы, тон и намерения, а не только письменный текст. По мере того, как этот сдвиг набирает обороты, способность интеллектуальных систем по-настоящему «слушать» может в конечном итоге определить, насколько естественно ИИ интегрируется в повседневную работу и жизнь.