يرفع Recall.ai 38 مليون دولار في جولة التمويل البالغة 250 مليون دولار لتطوير بنية تحتية لبيانات المحادثات

Recall.ai، المنصة التي توفر بنية تحتية شاملة لمنتجات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على محادثات بشرية، أعلنت اليوم عن إغلاق جولة تمويلها البالغة 38 مليون دولار بنجاح في جولة التمويل البالغة 250 مليون دولار. قادت جولة التمويل Bessemer Venture Partners، مع دعم إضافي من HubSpot Ventures (HUBS ) ، Salesforce Ventures (CRM ) ، Ridge Ventures، RTP Ventures، Y Combinator، ومستثمرين ملاك بما في ذلك بول غراهام، سولومون هايكس، مايكل سيبل، وإيوجان مكاب.

بناء الأسس الذكية للمحادثات الحقيقية

يوفر Recall.ai واجهة برمجة تطبيقات قوية وموحدة تمكن المطورين من الوصول إلى التسجيلات والنسخ والميتاداتا الغنية دون بناء التكاملات الخاصة بهم من البداية. هذه البنية تدعم أكثر من 1000 منتج ذكاء محادثات وتمت معالجته مليارات الدقائق من المحادثات كل عام.

يتضمن مجموعة المنتجات Meeting Bot API، وSDK التسجيل على سطح المكتب، وSDK التسجيل على الهاتف المحمول، ودعم تسجيل المحادثات عبر اجتماعات الفيديو، وتطبيقات سطح المكتب، والهواتف، وحتى التفاعلات الشخصية. من خلال التكامل المباشر مع منصات رئيسية مثل Zoom، وGoogle Meet، وMicrosoft Teams، وSlack، يقلل Recall.ai من ما كان سيستغرق عدة أشهر من الجهد الهندسي إلى بضعة أيام.

قام الشركة ببناء خلفيتها للعمل على نطاق ضخم. Recall.ai يعالج أكثر من ثلاثة تيرابايت من الفيديو الخام كل ثانية ويطلق أكثر من 8 ملايين مثيل EC2 شهريًا لمواكبة الطلب. يحصل المطورون على وصول إلى النسخ والميتاداتا في غضون 10 ثوان من انتهاء الاجتماع، بغض النظر عن مدته، مما يسمح للتطبيقات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بالعمل تقريبًا على الفور.

فتح المحادثة كبيانات ذكاء اصطناعي

معظم المعرفة التجارية والتفاعل البشري في العالم لا يعيش في المستندات أو جداول البيانات – بل يتم التحدث به في المحادثات. من أجل أن تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي حقًا مفيدة، فإنها تحتاج إلى الوصول إلى هذا السياق.

“بيانات المحادثة هي أكبر مجموعة بيانات غير مستغلة في العالم”، قال ديفيد جو، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Recall.ai. “لملء CRM، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى معرفة ما قاله العميل بالفعل. لكتابة بريد إلكتروني متابعة، يحتاج إلى معرفة ما تم مناقشته. لإنشاء ملاحظة سريرية، يحتاج إلى معرفة بالضبط ما قاله المريض”.

التقدم في نماذج اللغة الكبيرة خلال العامين الماضيين جعل من الممكن أخذ الكلام غير المهيكل و تحويله إلى رؤى قابلة للتنفيذ على نطاق واسع. من خلال توفير طريقة موحدة لالتقاط هذه البيانات، يسمح Recall.ai للمطورين بالتركيز على بناء ميزات مثل ملخصات الاجتماعات، أو مساعدي التدريب، أو أدوات الامتثال – دون الحاجة إلى إدارة مشاكل البنية التحتية التي ت伴ي عادة مع معالجة الصوت والفيديو في الوقت الفعلي.

تعزيز اعتماد الشركات

الشركات مثل HubSpot، و ClickUp، و Apollo.io تستخدم بالفعل Recall.ai لإطلاق ميزات جديدة تدرك المحادثات بشكل كبير أسرع مما كانت عليه من قبل. تقارير فرق التطوير تحقيق تحسين 2-3 مرات في وقت التسويق مقارنة بمحاولة بناء وظائف مماثلة داخل الشركة.

“يسمح لنا Recall.ai ببناء ميزات تسجيل اجتماعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى القلق بشأن البنية التحتية أو حالات الحواف الخاصة بالمنصة”، قال جارد ويليامز، نائب الرئيس التنفيذي للهندسة في HubSpot. “ساعدنا على التحرك بشكل أسرع مما كنا نستطيع مع بناء داخلي”.

لا يمتد الاعتمد إلى ما وراء برامج المبيعات والانتاجية. لقد تحولت منصات التوظيف، وشركات التكنولوجيا القانونية، وموفري الرعاية الصحية الذين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى Recall.ai كعصب لمنتجاتهم التي تعتمد على المحادثات.对于 مطوري Healthcare بشكل خاص، القدرة على التقاط كلام المرضى بدقة وأمان توفر أساسًا لبناء أدوات توثيق سريري وأدوات كتابة سريري مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

الطريق إلى الأمام: الآثار على الذكاء الاصطناعي

يؤكد جمع 38 مليون دولار على تحول أكبر يحدث في الذكاء الاصطناعي: الانتقال من المدخلات الثابتة والقائمة على النص إلى السياق الديناميكي الذي يعتمد على الكلام. حتى الآن، تم تصميم معظم أنظمة الذكاء الاصطناعي لتحليل المستندات، أو البريد الإلكتروني، أو إدخالات قاعدة البيانات. لكن معظم القرارات، والتفاوض، وتبادل المعرفة يحدث في المحادثات.

يمكن للبنية التحتية الموثوقة لالتقاط وتحويل الكلام أن تغير عدة صناعات. في مجال الرعاية الصحية، يمكن للنسخ والتلخيص في الوقت الفعلي تقليل إجهاد الأطباء عن طريق التعامل مع الوثائق تلقائيًا. في خدمة العملاء، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تفهم النبرة وال细يات بشكل حقيقي أن تتوقع الاحتياجات بدلاً من الاستجابة للتذاكر. في مكان العمل، يمكن للمنصات بناء ذاكرة القرارات والمناقشات التي تحسن التعاون عبر الفرق الموزعة.

في الوقت نفسه، يثير توسع بيانات المحادثة أسئلة جديدة حول الخصوصية، والأمان، والموافقة. ستضطر المنظمات التي تتبنى هذه الأدوات إلى موازنة وعد الإنتاجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي بالحماية التي تضمن معاملة البيانات بشكل مسؤول. من المحتمل أن يصبح النقاش حول كيفية حوكمة هذه الطبقة الجديدة من البنية التحتية للذكاء الاصطناعي مهمًا مثل التكنولوجيا نفسها.

في حين أن Recall.ai هو واحد من الشركات التي تدفع هذا المجال إلى الأمام، القصة الأوسع هي حول تطور الذكاء الاصطناعي إلى أنظمة يمكنها تفسير النبرة، والغرض، والقصد – وليس فقط الكلمات على الصفحة. مع تسارع هذا التحول، قد يصبح khả năng الأنظمة الذكية “الاستماع” العامل الحاسم في كيفية دمج الذكاء الاصطناعي بسلاسة في العمل اليومي والحياة.