Мир искусственного интеллекта кипит, словноuldron с бурлящими новыми моделями, выходящими едва ли не еженедельно. Компании, стремящиеся оставаться в авангарде, жаждут интегрировать эти инновации в свои бизнес-процессы. По данным консалтинговой фирмы Searce, почти 10% компаний готовы в этом году инвестировать астрономические 25 миллионов долларов в проекты с использованием ИИ. Однако, несмотря на такой бурный поток капитала, вопрос о реальной рентабельности этих вложений остается туманным. Gartner сообщает, что половина руководителей проектов в области ИИ не могут четко измерить или продемонстрировать ценность своих разработок.
Четан Шарма и Eppo: Инструменты для измерений
Бывший специалист по обработке данных Airbnb, Четан Шарма, уверен, что с правильными инструментами рассчитать ROI от ИИ – задача вполне решаемая. Шарма – соучредитель Eppo, экспериментальной платформы, которая предоставляет заказчикам возможность оценивать и настраивать модели ИИ под конкретные задачи. Помимо этого, Eppo предлагает обширную платформу и сервис A/B-тестирования для приложений и веб-сайтов.
“С каждым днем появляются новые модели ИИ, а компании вкладывают миллионы в их внедрение. A/B-тестирование – это экономичный способ оценить их эффективность без лишних расходов,” – поясняет Шарма TechCrunch. “Eppo помогает компаниям понять, какие модели действительно приносят пользу, и принимать более взвешенные решения в условиях стремительного развития технологий и растущих затрат.”
Конкуренты и Уникальное Предложение Eppo
Eppo конкурирует на насыщенном рынке с такими игроками, как Split, Statsig и Optimizely, а также гигантами вроде AWS, Microsoft Azure и Google Cloud, которые активно расширяют свои инструменты для тонкой настройки и оценки моделей. Однако Eppo выделяется благодаря своей системе “контекстного бандита”. Она автоматически определяет новые варианты веб-сайтов, приложений или моделей ИИ клиентов и проводит активные эксперименты по оценке их эффективности, распределяя трафик и нагрузку.
“Эксперименты ускоряют рост и повышают скорость принятия решений, устраняя бюрократию и субъективные суждения комитетов. Они связывают инициативы с показателями роста, быстро отсеивая плохие идеи и укрепляя хорошие для повторного инвестирования,” – подчеркивает Шарма. “Подход Eppo к онлайн-тестированию моделей ИИ в реальном времени позволяет точно определить, улучшают ли премиальные модели ключевые показатели.”
Успех и Перспективы
Запущенная в 2022 году Eppo уже насчитывает “несколько сотен” корпоративных клиентов, среди которых Twitch, SurveyMonkey, DraftKings, Coinbase, Descript и Perplexity. Алексис Вейл, руководитель отдела обработки данных Perplexity, поделился с TechCrunch, что Eppo позволила компании “значительно увеличить” количество одновременных экспериментов.
Инвесторы видят потенциал в Eppo. Недавно компания завершила раунд серии B на 28 миллионов долларов, возглавленный Innovation Endeavors при участии Icon Ventures, Amplify Partners и Menlo Ventures. Общий объем привлеченных средств достиг впечатляющих 47,5 миллионов долларов.
Шарма заявляет, что новые средства будут направлены на расширение возможностей Eppo в области маркетинга и экспериментов с ИИ, развитие аналитических предложений и масштабирование выхода на рынок. Штат компании, базирующейся в Сан-Франциско, сейчас насчитывает 45 сотрудников, к концу года их ожидается 65.
“Требования к эффективному росту, сопряженные с развитием ИИ, заставляют компании действовать по принципу «адаптируйся или умри», что неизбежно ведет к экспериментам,” – резюмирует Шарма. “С нехваткой надежных поставщиков многие компании создают собственные команды вместо покупки готовых решений. Однако в условиях текущих кадровых потрясений эти внутренние разработки становятся нестабильными, и компании обращаются к Eppo для замены дорогостоящих или устаревших внутренних разработок.”
