Şirketlerin büyüme stratejilerini yeniden şekillendiren bir yapay zeka girişimi olan Hilbert, Andreessen Horowitz liderliğinde 28 milyon dolarlık A Serisi yatırım topladı. Şirket, işletmeler için giderek büyüyen bir sorunu çözmeyi hedefliyor: net bir yatırım getirisi görmeden yapay zekaya para akıtmak. Hilbert'in yazılımı, çeşitli ekiplerden gelen verileri birbirine bağlayıp yapılandırarak, yapay zeka modellerinin somut eylemler önermesine ve bunların finansal etkilerini ölçmesine olanak tanıyor.
Kurucu Nazli Tan, Axios'a verdiği demeçte, "Her şey şirketinizden derinlemesine öğrenmenizle ilgili," dedi. Tan, büyük dil modellerinin şirket verilerini analiz etmeyi kolaylaştırmasına rağmen, çoğu işletmenin hala bu öngörülere göre hareket edecek sistemlerden yoksun olduğunu savunuyor. Yapay zeka ajanlarını tek başına kullanan işletmelerin "bileşik, büyük metrikleri değiştiren bir şirket büyümesi elde edemeyeceğine" inanıyor.
Yeni finansman, Hilbert'in yalnızca veri analizinin ötesine geçip otomatik karar vermeye yönelik yaklaşımını doğruluyor. Platform, bir müşterinin verilerinin kapsamlı bir görünümünü sağlamak için derin öğrenmeyi kullanıyor ve ardından bu verileri, yapay zeka modellerinin net bir dolar değeri eklenmiş eylemler önermesi için yapılandırıyor. Walmart, FreshDirect, Blank Street ve Levain gibi müşteriler platformu halihazırda kullanıyor ve sözleşmeler şirket büyüklüğüne ve veri hacmine bağlı olarak yüz binlerce ile milyonlarca dolar arasında değişiyor.
Hilbert'e yapılan bu yatırım, yapay zeka endüstrisindeki odağın öngörü üretmekten temel iş işlevlerini yürütmeye ve yürütmeye kaydığı daha geniş bir eğilime işaret ediyor. Yatırımcılar için bu, gelir yolları daha net olan ve müşterilerinin kârlılığı üzerinde doğrudan etkisi olan yapay zeka şirketlerine yönelimi temsil ediyor. Hilbert gibi şirketlerin başarısı, daha genel yapay zeka aracı sağlayıcıları üzerinde somut getiriler göstermeleri için baskı oluşturabilir.
Hilbert'in temel tezi, yapay zekanın kurumsal alandaki gerçek değerinin yalnızca kalıpları bulma yeteneğinde değil, bunları spesifik, ölçülebilir eylemlere dönüştürme yeteneğinde yattığıdır. Birçok şirket veri analizi için büyük dil modellerini (LLM'ler) benimsemiş olsa da, Hilbert bunun çözümün yalnızca yarısı olduğunu savunuyor. Bu modeller tarafından oluşturulan önerileri uygulayacak bir sistem olmadan, öngörüler izole kalır ve eyleme dökülemez.
Şirketin yazılımı, bir kuruluş genelindeki farklı veri kaynaklarını entegre ederek bir bağ dokusu görevi görür. Hilbert'in platformu, bu verileri yapılandırarak derin öğrenme modellerinin tipik analitik araçlarından bir adım daha ileri gitmesini sağlar. Yalnızca panolar ve raporlar sunmak yerine, tedarik zincirlerini optimize etmek, pazarlama kampanyalarını kişiselleştirmek veya fiyatlandırma stratejilerini ayarlamak gibi somut iş kararları önerir ve her eylemin öngörülen finansal sonucunu görüntüler. Bu yaklaşım, teknolojiyi doğrudan büyüme metriklerine bağlayarak birçok yöneticinin yapay zeka harcamalarını meşrulaştırmada karşılaştığı zorluğu doğrudan ele alıyor.
Yapay zeka ve veri analitiği pazarı kalabalık olsa da Hilbert, kurumsal yapay zekanın "son kilometresine", yani yürütmeye odaklanarak kendine bir niş alan açıyor. Girişimin yaklaşımı sadece diğer yapay zeka analitiği platformlarıyla değil, aynı zamanda büyüyen bağımsız yapay zeka ajanları ekosistemiyle de rekabet ediyor. Kurucu Nazli Tan'ın, yapay zeka ajanlarının tek başına önemli bir büyümeyi teşvik etmek için yetersiz olduğu yönündeki argümanı, Hilbert'i daha entegre, üst düzey bir çözüm olarak konumlandırıyor.
Andreessen Horowitz gibi önde gelen bir risk sermayesi şirketinin desteği ve perakende devi Walmart'ı içeren müşteri listesi, Hilbert'e önemli bir güvenilirlik sağlıyor. Bu A Serisi turunun, Hilbert'in pazara girişini ve ürün geliştirmesini hızlandırması ve kurumsal yapay zeka bütçeleri için rekabeti artırması muhtemeldir. Şirketin başarısı, muhtemelen sisteminin, izole edilmiş ajan tabanlı yapay zeka çözümlerinin değerini aşan bileşik bir büyüme sağlayabileceğini kanıtlama yeteneğine bağlı olacaktır.
Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi teşkil etmez.
