Recall.ai raccoglie 38 milioni di dollari nella serie B per alimentare lo stack AI per i dati di conversazione

Recall.ai, la piattaforma che fornisce un’infrastruttura completa per i prodotti AI costruiti su conversazioni umane, ha annunciato oggi la chiusura con successo della sua serie B da 38 milioni di dollari a una valutazione di 250 milioni di dollari. Il round è stato guidato da Bessemer Venture Partners, con il sostegno aggiuntivo di HubSpot Ventures (HUBS ), Salesforce Ventures (CRM ), Ridge Ventures, RTP Ventures, Y Combinator e investitori angelici tra cui Paul Graham, Solomon Hykes, Michael Siebel e Eoghan McCabe.

Costruire le fondamenta dell’AI per conversazioni reali

Recall.ai fornisce un potente API unificato che consente agli sviluppatori di accedere a registrazioni, trascrizioni e metadati ricchi senza dover costruire le proprie integrazioni da zero. Questa infrastruttura alimenta oltre 1.000 prodotti di intelligenza artificiale per le conversazioni e processa miliardi di minuti di conversazione ogni anno.

La sua suite di prodotti include l’Meeting Bot API, un SDK di registrazione desktop e un SDK di registrazione mobile, che supporta la cattura di conversazioni attraverso riunioni video, app desktop, telefoni e anche interazioni in persona. Integrando direttamente con piattaforme importanti come Zoom, Google Meet, Microsoft Teams e Slack, Recall.ai riduce ciò che normalmente sarebbe uno sforzo di ingegneria di mesi in una questione di giorni.

L’azienda ha costruito il suo backend per operare su larga scala. Recall.ai processa oltre tre terabyte di video grezzo ogni secondo e avvia oltre 8 milioni di istanze EC2 ogni mese per stare al passo con la domanda. Gli sviluppatori ottengono accesso a trascrizioni e metadati entro 10 secondi dalla fine di una riunione, indipendentemente dalla sua lunghezza, consentendo applicazioni guidate da AI di agire quasi immediatamente.

Sbloccare la conversazione come set di dati AI

Gran parte della conoscenza commerciale e dell’interazione umana non vive in documenti o fogli di calcolo, ma viene parlata nelle conversazioni. Perché i sistemi AI diventino veramente utili, devono avere accesso a questo contesto.

“I dati di conversazione sono il set di dati più grande e inesplorato del mondo”, ha detto David Gu, co-fondatore e CEO di Recall.ai. “Per compilare un CRM, l’AI deve sapere cosa ha detto effettivamente il cliente. Per scrivere un’e-mail di follow-up, deve sapere cosa è stato discusso. Per generare una nota clinica, deve sapere esattamente cosa ha detto il paziente”.

I progressi nei modelli linguistici di grandi dimensioni negli ultimi due anni hanno reso possibile prendere discorsi non strutturati e trasformarli in informazioni azionabili su larga scala. Fornendo un modo standardizzato per catturare questi dati, Recall.ai consente agli sviluppatori di concentrarsi sulla costruzione di funzionalità come riassunti di riunioni, assistenti di coaching o strumenti di conformità, senza dover gestire i problemi di infrastruttura che normalmente accompagnano l’elaborazione della voce e del video in tempo reale.

Accelerare l’adozione aziendale

Aziende come HubSpot, ClickUp e Apollo.io utilizzano già Recall.ai per lanciare nuove funzionalità di conversazione consapevole in modo significativamente più rapido di prima. I team di sviluppo segnalano di aver raggiunto un miglioramento del 2-3 volte nel tempo di commercializzazione rispetto a quanto sarebbe stato possibile costruendo funzionalità simili in-house.

“Recall.ai ci consente di costruire funzionalità di registrazione di riunioni guidate da AI senza dover preoccuparci dell’infrastruttura o dei casi limite specifici della piattaforma”, ha detto Jared Williams, EVP Head of Engineering di HubSpot. “Ci ha aiutato a muoverci più velocemente di quanto avremmo potuto con una costruzione in-house”.

L’adozione si estende oltre il software di vendita e produttività. Piattaforme di reclutamento, aziende di tecnologia legale e fornitori di AI sanitaria hanno anche scelto Recall.ai come colonna vertebrale per i loro prodotti guidati dalla conversazione. Per gli sviluppatori sanitari in particolare, la capacità di catturare il discorso dei pazienti in modo accurato e sicuro fornisce una base per la costruzione di strumenti di documentazione clinica e di scribi medici guidati da AI.

La strada ahead: implicazioni per l’AI

La raccolta di 38 milioni di dollari sottolinea una trasformazione più ampia in corso nell’intelligenza artificiale: il passaggio da input statici e basati su testo a contesti dinamici e guidati dalla voce. Fino ad ora, la maggior parte dei sistemi AI sono stati progettati per analizzare documenti, e-mail o voci di database. Ma la maggior parte delle decisioni, delle trattative e degli scambi di conoscenze avvengono nelle conversazioni.

Un’infrastruttura affidabile per la cattura e la strutturazione della voce potrebbe ridisegnare più industrie. Nel settore sanitario, la trascrizione e la riassunto in tempo reale potrebbero ridurre il burnout dei medici gestendo automaticamente la documentazione. Nel servizio clienti, i sistemi che comprendono veramente il tono e la sfumatura potrebbero anticipare i bisogni invece di reagire ai biglietti. Nel luogo di lavoro, le piattaforme potrebbero costruire una memoria delle decisioni e delle discussioni che migliora la collaborazione tra team distribuiti.

Allo stesso tempo, l’espansione dei dati di conversazione solleva nuove domande sulla privacy, la sicurezza e il consenso. Le organizzazioni che adottano questi strumenti dovranno bilanciare la promessa di produttività guidata da AI con salvaguardie che garantiscano che i dati vengano gestiti in modo responsabile. Il dibattito su come governare questo nuovo livello di infrastruttura AI è probabile diventi altrettanto importante della tecnologia stessa.

Mentre Recall.ai è una delle aziende che spingono questo spazio in avanti, la storia più ampia è sull’evoluzione dell’AI in sistemi che possono interpretare sfumatura, tono e intento – e non solo parole su una pagina. Man mano che questo cambiamento si accelera, la capacità dei sistemi intelligenti di “ascoltare” veramente potrebbe diventare il fattore determinante per quanto l’AI si integri in modo trasparente nel lavoro e nella vita quotidiana.