Luke Kim, Fundador e CEO da Liner – Série de Entrevista

Luke Kim é o Fundador e CEO da Liner, uma ferramenta de pesquisa avançada, alimentada por IA, projetada para simplificar e aprimorar o processo de pesquisa, ajudando os usuários a concluir suas tarefas 5,5 vezes mais rápido. Como um motor de busca de IA, o Liner fornece resultados de pesquisa filtrados para informações precisas e gera automaticamente citações em vários formatos, tornando-se um recurso indispensável para pesquisadores, estudantes e profissionais.

Você pode nos contar sobre sua trajetória e o que o inspirou a seguir o empreendedorismo, especialmente no campo de IA e tecnologia?

Minha jornada empreendedora começou com o desejo de resolver problemas reais por meio da tecnologia. Como estudante de graduação, percebi o quão desafiador era navegar e confiar na abundância de informações online. Fiquei motivado a criar uma ferramenta que simplificasse o processo e ajudasse os estudantes a discernir entre as fontes. O que começou como uma ferramenta de destaque, filtrando as informações disponíveis, ao longo do tempo evoluiu para o que o Liner é hoje: uma busca de IA que fornece apenas os resultados mais confiáveis. Fui atraído pela IA devido ao seu potencial de transformar como processamos e interagimos com os dados. A oportunidade de criar soluções significativas para estudantes, como eu era quando mais jovem, continua a me inspirar.

Como sua experiência com a extensão de navegador que você desenvolveu durante a universidade moldou a visão para o Liner?

A extensão de destaque do Liner para navegadores foi meu primeiro mergulho real na solução do problema de sobrecarga de informação. Ela me mostrou o quanto as pessoas valorizam ferramentas que facilitam encontrar e organizar informações-chave. Aprendi que simplificar ainda que um passo de um fluxo de trabalho pode ter um grande impacto, seja destacando pontos importantes ou trazendo fontes relevantes à tona. Esse projeto moldou o compromisso do Liner em criar uma experiência fluida para os usuários, ajudando estudantes e pesquisadores a filtrar o ruído excessivo da internet.

Qual era a visão original por trás do Liner e como ela evoluiu desde a sua criação?

O Liner começou como uma ferramenta simples para ajudar os usuários a destacar e salvar partes importantes de conteúdo online. O objetivo era facilitar que os usuários se concentrassem nas informações mais relevantes sem se sentirem sobrecarregados. Com o tempo, percebemos que os usuários precisavam de mais do que apenas coletar e organizar informações — precisavam de maneiras melhores de encontrá‑las e avaliar sua confiabilidade. Essa percepção guiou a transformação do Liner em um motor de busca de IA.

Quais foram os principais desafios que você enfrentou ao transformar o Liner de uma ferramenta de destaque para um motor de busca impulsionado por IA?

Um dos desafios mais significativos foi garantir que nossa IA entregasse resultados consistentes, confiáveis e precisos. A pesquisa acadêmica exige um alto grau de confiança, e atender a essas expectativas foi crucial. Outro desafio foi integrar anos de dados destacados pelos usuários ao processo de treinamento da IA, mantendo a plataforma intuitiva. Encontrar o equilíbrio certo entre inovação tecnológica e uma experiência de usuário fluida foi essencial, mas também extremamente gratificante.

Ao construir a definição de “agente” do Liner do zero, conseguimos criar uma estrutura robusta e estável para entender o que realmente é um agente. Em seguida, implementamos um agente de busca que prioriza confiabilidade e credibilidade. Dado que nosso público‑alvo representa o ápice das expectativas focadas em credibilidade, precisávamos de uma solução distintiva capaz de resolver os problemas mais complexos. Nossa força residiu em aproveitar nossos conjuntos de dados proprietários, os insights técnicos obtidos durante o processo de definição do agente e nossa expertise de implementação. Juntos, esses elementos se tornaram nossas ferramentas mais poderosas para o sucesso.

Você pode explicar como a integração de dados destacados pelos usuários aumenta a precisão e confiabilidade dos resultados de busca de IA do Liner?

Os dados destacados pelos usuários funcionam como uma camada valiosa de controle de qualidade, ajudando nosso LLM a discernir o que outros usuários consideram importante e credível. Ao aproveitar esses dados curados, conseguimos priorizar informações relevantes e confiáveis nos resultados de busca. Essa abordagem garante que os usuários recebam insights precisos e acionáveis, evitando conteúdo irrelevante ou de baixa qualidade.

Como o Liner se diferencia de outras ferramentas de busca de IA como ChatGPT ou Perplexity?

O Liner se destaca ao priorizar confiabilidade e transparência. Cada resultado de busca inclui uma citação, e os usuários podem filtrar fontes menos confiáveis para garantir a precisão. Como medida adicional, os estudantes podem extrair fontes e visualizar o texto original citado em sua tela. Diferente de ferramentas projetadas para consultas casuais, o Liner foi desenvolvido especificamente para estudantes, acadêmicos e pesquisadores, ajudando-os a focar em aprendizado e análise aprofundados em vez de verificar fatos. Esse compromisso com confiança e usabilidade faz do Liner uma ferramenta preferida por mais de 10 milhões de usuários, incluindo estudantes de universidades como UC Berkeley, USC, University of Michigan e Texas A&M. O Liner continua a se diferenciar por meio de parcerias, como a recente com a Tako, que integra ferramentas de visualização de conhecimento para apresentar dados complexos de forma mais acessível e interativa, capacitando os usuários a aprofundar suas pesquisas.

Quais medidas o Liner adota para reduzir alucinações em suas respostas de IA e como isso impacta a confiança dos usuários?

Reduzir alucinações requer ancorar as respostas geradas pela IA em fontes verificáveis. O Liner consegue isso cruzando seus resultados com artigos acadêmicos, bancos de dados governamentais e outros repositórios confiáveis. Nosso Sistema de Filtragem de Fontes ainda permite que os usuários excluam conteúdo não confiável, proporcionando uma camada adicional de garantia de qualidade. Essas etapas não apenas minimizam erros, mas também constroem confiança com o usuário.

O sistema do Liner baseia‑se em relevância (a pontuação de relevância entre as afirmações geradas pelo agente e as passagens de referência) e factualidade (que avalia o quanto as afirmações geradas pelo agente são sustentadas pelas passagens de referência). Quanto mais a passagem apoia a afirmação, maior a pontuação de factualidade. Como nosso produto incentiva fortemente os usuários a verificar as afirmações para garantir que estejam livres de alucinações, aprimorar a factualidade do nosso sistema de agentes é crucial. Observamos, em última análise, uma correlação positiva entre a pontuação de factualidade e a retenção de usuários.

Quais passos o Liner está tomando para construir confiança entre os usuários, especialmente aqueles céticos em confiar na IA para informações críticas?

Construir confiança começa com transparência. O Liner fornece citações claras para cada resultado, permitindo que os usuários verifiquem as informações por conta própria. Além disso, classificamos as fontes com base na confiabilidade e permitimos que os usuários interajam diretamente com o conteúdo original. Educação contínua dos usuários e comunicação aberta também desempenham um papel ao demonstrar que a IA, quando projetada de forma responsável, pode ser uma aliada confiável na educação.

Quais tendências você acredita que moldarão o futuro da IA na pesquisa acadêmica e na recuperação de conhecimento profissional?

A IA se tornará cada vez mais personalizada, adaptando‑se às necessidades únicas de cada usuário e oferecendo insights sob medida. A transparência será fundamental, à medida que os usuários buscam maior clareza sobre como a IA processa informações e entrega resultados. Os avanços também focarão em enfrentar a sobrecarga de informação e otimizar ferramentas de pesquisa. Ao automatizar tarefas repetitivas como coleta e síntese de dados, a IA acelerará as etapas iniciais da pesquisa, permitindo que os pesquisadores concentrem mais energia no pensamento crítico, análise e inovação. Esse equilíbrio entre eficiência e engajamento intelectual definirá o futuro da pesquisa acadêmica e profissional.

Liner recentemente levou a cabo uma rodada de financiamento de US$ 29 milhões. Como esse investimento ajudará o Liner a crescer e em quais áreas vocês estão focando para expansão?

Esse financiamento nos permite avançar em nossa missão de melhorar a IA na educação. Estamos ampliando nossa equipe global e lançando novos recursos como o Modo Ensaio, projetado para ajudar os estudantes a aprimorar suas habilidades de escrita, estruturação e formatação de ensaios. Também estamos priorizando parcerias com universidades e organizações profissionais para alcançar mais usuários e demonstrar o impacto das ferramentas de pesquisa impulsionadas por IA. Colaborações recentes com empresas como ThetaLabs e Tako ampliaram nossas capacidades. Esse investimento destaca a crescente necessidade de soluções de busca confiáveis, e estamos ansiosos para construir sobre esse impulso.

Obrigado pela ótima entrevista, leitores que desejam saber mais devem visitar Liner.