Maisa raccoglie 25 milioni di dollari per alimentare lavoratori digitali affidabili e trasparenti

L’intelligenza artificiale aziendale è afflitta da insuccessi: gli studi mostrano che fino al 95% dei progetti di intelligenza artificiale generativa falliscono. Tuttavia, Maisa, che collega Valencia e San Francisco, sta progettando la responsabilità nell’automazione. Dopo un round di finanziamento di 25 milioni di dollari guidato da Creandum con il sostegno di Forgepoint Capital, NFX e Village Global, Maisa è pronta a trasformare i flussi di lavoro di intelligenza artificiale con l’automazione dei processi agentiche che sono altrettanto audibili quanto intelligenti.

All’interno del motore: KPU e Chain-of-Work – Costruire la fiducia dal basso

Al centro della piattaforma Maisa c’è l’Unità di elaborazione della conoscenza (KPU), un’architettura innovativa che ripensa il ragionamento dell’intelligenza artificiale. La KPU include:

• Un motore di ragionamento, alimentato da un modello linguistico di grandi dimensioni, che pianifica i flussi di lavoro multistep.
• Un motore di esecuzione che esegue questi piani e restituisce i risultati per la ricallibratura.
• Una finestra di contesto virtuale che semplifica il flusso di informazioni, concentrandosi solo sui dati rilevanti per mitigare le allucinazioni.

Il genio della KPU sta nel modo in cui ridisegna il ruolo del modello linguistico di grandi dimensioni. Invece di agire come un generatore di testo probabilistico, il modello è trattato come un componente all’interno di un quadro computazionale disciplinato. La KPU orchestra il ragionamento come un sistema operativo, rompendo i problemi in passaggi gestibili e verificabili, garantendo che ogni azione possa essere convalidata. Questa struttura trasforma un modello una volta opaco in un sistema di logica prevedibile, in cui gli errori possono essere rilevati, corretti e impediti di propagarsi.
Complementare alla KPU è la Chain-of-Work, una traccia di audit registrata meticolosamente che segue ogni decisione, azione e strumento coinvolto nel processo di un lavoratore digitale. A differenza dei tipici output dell’intelligenza artificiale che lasciano gli utenti nell’incertezza, la Chain-of-Work funziona come un registratore di volo per l’automazione. Ogni calcolo, ogni estrazione di dati, ogni passaggio di ragionamento è conservato nel dettaglio. Ciò dà alle aziende la capacità non solo di fidarsi dei risultati, ma di ritrarli, riprodurli e raffinarli nel tempo. Per le industrie soggette a normative, ciò non è solo una comodità, ma la base di una distribuzione sicura su larga scala.

Maisa Studio in azione: agenti senza codice radicati nella trasparenza

Sfruttando la KPU e la Chain-of-Work, Maisa Studio consente ai “sviluppatori cittadini” (personale non tecnico) di distribuire lavoratori digitali utilizzando istruzioni in linguaggio chiaro. Attraverso HALP (elaborazione del modello linguistico di grandi dimensioni assistita dall’uomo) di Maisa, il sistema interagisce per chiarire l’intento, costruisce flussi di lavoro, integra centinaia di API e inizia a imparare dinamicamente, tutto senza sviluppatori o set di dati.
Nella pratica, ciò ha già avuto un impatto significativo: un’azienda di servizi finanziari ha ridotto i falsi positivi del 99% e ha raggiunto un aumento della produttività di 10 volte per dipendente, con la piena distribuzione raggiunta in sole tre sessioni di formazione. Le banche globali, i costruttori di automobili e le aziende energetiche stanno testando la piattaforma per automatizzare processi soggetti a normative su larga scala, dove la trasparenza e la verificabilità sono imprescindibili.

Perché è importante – Una visione per un’intelligenza artificiale affidabile e scalabile

Maisa non offre solo automazione, ma un’intelligenza artificiale affidabile che incorpora la fiducia attraverso l’architettura. In settori gravati da regolamentazioni, opacità e alte poste in gioco (finanza, sanità, energia), la capacità di tracciare ogni decisione automatizzata è fondamentale. La Chain-of-Work consente alle aziende di ispezionare, verificare e convalidare la logica dell’intelligenza artificiale in ogni passaggio, significando che i regolatori e i team interni non devono indovinare come sono state raggiunte le conclusioni. Invece, possono verificare con precisione.

Nel frattempo, la progettazione della KPU sopprime sistematicamente le allucinazioni isolando il ragionamento dal rumore dei dati e strutturando l’esecuzione. Ciò elimina l’imprevedibilità che spesso rende le aziende diffidenti nei confronti dell’intelligenza artificiale. Invece di produrre output avvolti nel mistero, gli agenti di Maisa forniscono risultati logici, prevedibili e coerenti.

Guardando avanti, questa piattaforma rappresenta un cambiamento fondamentale: l’intelligenza artificiale diventa un collaboratore affidabile, il cui ragionamento è trasparente, le cui azioni sono tracciabili e il cui “processo di pensiero” può essere raffinato e verificato. Poiché il sistema di Maisa è agnostico rispetto al modello, le organizzazioni mantengono la flessibilità di adottare modelli più forti in futuro, senza perdere la rigidità e la supervisione del quadro KPU. Quella adattabilità getta le basi per una distribuzione sostenibile e scalabile attraverso le esigenze aziendali in evoluzione.

In sostanza, Maisa offre un progetto per un’intelligenza artificiale che non è solo potente, ma anche responsabile e resiliente. In un mondo in cui la maggior parte dei progetti di intelligenza artificiale non riesce a consegnare, questa tecnologia traccia un percorso raro in avanti, combinando innovazione con integrità.