Dust Raises $40M Series B เพื่อสร้าง “Multiplayer AI” สำหรับองค์กร

การนำ AI ไปใช้ในองค์กร ได้เพิ่มขึ้นอย่างมากในช่วงสองปีที่ผ่านมา แต่หลายองค์กรยังคงเผชิญกับปัญหาหลักๆ ว่า การใช้ AI มักจะยังคงถูกจำกัดอยู่ในระดับพนักงานเดี่ยวๆ แทนที่จะถูกนำมาใช้ในระดับทีม

ความท้าทายนี้เป็นจุดศูนย์กลางของการประกาศการระดมทุนล่าสุดของ Dust ซึ่งได้ ระดมทุน Series B มูลค่า 40 ล้านดอลลาร์ โดยมี Sequoia Capital และ Abstract เป็นผู้นำการลงทุน และมีการเข้าร่วมจาก Snowflake Ventures และ Datadog บริษัทระบุว่าขณะนี้ได้รับการสนับสนุนจากมากกว่า 3,000 องค์กร และมากกว่า 51,000 ผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่ทุกเดือนบนแพลตฟอร์ม

การระดมทุนนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่องค์กรต่างๆ กำลังทดลองกับเอเย่นต์ AI, คอปิโลต์, และระบบอัตโนมัติอย่างรวดเร็ว แต่หลายองค์กรพบว่าการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตไม่ได้เพิ่มขึ้นเสมอไปในระดับแผนก

การเปลี่ยนแปลงจาก AI “ผู้เล่นเดี่ยว” ไปเป็นระบบองค์กรที่ใช้ร่วมกัน

Dust อธิบายว่า AI ในองค์กรส่วนใหญ่ในปัจจุบันเป็น “AI ผู้เล่นเดี่ยว” พนักงานโต้ตอบกับแชทบอทที่แยกจากกันภายในหน้าต่างแชทส่วนตัว ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้ไม่เคยรวมกันเป็นความรู้ขององค์กรที่ใช้ร่วมกัน

แพลตฟอร์มของบริษัทพยายามที่จะแก้ไขปัญหาการกระจายส่วนนี้โดยให้ทีมงานมีสภาพแวดล้อมที่ใช้ร่วมกัน โดยที่เอเย่นต์ AI และพนักงานสามารถทำงานร่วมกันโดยใช้ข้อมูลที่เหมือนกัน เครื่องมือที่เชื่อมต่อ และฐานความรู้ของบริษัท

แทนที่จะเน้นไปที่การโต้ตอบกับแชทบอทเพียงอย่างเดียว Dust จัดตัวเองเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI ในการดำเนินงานภายในองค์กร แพลตฟอร์มนี้รวมกับเครื่องมือและแหล่งข้อมูลมากกว่า 100 รายการ และทำให้เอเย่นต์สามารถวิเคราะห์เอกสาร สร้างการนำเสนอ การจัดการสเปรดชีต และประสานงานการทำงานระหว่างแผนก

สิ่งนี้สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงที่กว้างขึ้นซึ่งเกิดขึ้นใน AI ขององค์กร บริษัทต่างๆ กำลังขยายออกไปนอกเหนือจากเพียงแชทบอทที่ใช้ในการสนทนาเพื่อระบบที่สามารถจดจำได้ มีการจัดการการทำงาน และการทำงานร่วมกันระหว่างทีม

การเพิ่มขึ้นของ “ผู้ดำเนินการ AI”

หนึ่งในแนวคิดที่น่าสังเกตที่สุดซึ่งเกิดขึ้นจากแนวทางของ Dust คือแนวคิดของ “ผู้ดำเนินการ AI” ตามที่บริษัทระบุว่า พวกเขาคือพนักงานที่ฝังอยู่ในแผนก เช่น การดำเนินงาน การสนับสนุน การตลาด และการขาย ซึ่งสร้างและจัดการระบบ AI ที่ปรับให้เหมาะสมกับทีมของตน

แนวคิดนี้อาจบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงที่อาจเกิดขึ้นภายในองค์กร แทนที่จะควบคุมการนำ AI ไปใช้โดยทีมวิศวกรที่อยู่ตรงกลาง พนักงานที่ใกล้กับกระบวนการทางธุรกิจประจำวันอาจมีหน้าที่ในการกำหนดค่าและปรับให้เหมาะสมกับเอเย่นต์ AI มากขึ้น

แนวโน้มนี้ได้เริ่มปรากฏขึ้นแล้วในระบบนิเวศของซอฟต์แวร์องค์กร เนื่องจากบริษัทต่างๆ กำลังมองหาวิธีการดำเนินงาน AI โดยไม่ต้องผ่านรอบการปรับปรุงแบบดั้งเดิม

สถาปัตยกรรมของ Dust ดูเหมือนจะถูกออกแบบมาโดยรอบรูปแบบการกระจายอำนาจนี้ โดยอนุญาตให้ทีมงานสร้างและปรับแต่งเอเย่นต์ภายในองค์กร ในขณะที่ยังคงควบคุมการกำกับดูแล เช่น สิทธิ์การเข้าถึง การติดตามการตรวจสอบ การวิเคราะห์ และการตรวจสอบค่าใช้จ่าย

สร้างบนรูปแบบ AI ขององค์กรที่คุ้นเคย

Dust ก่อตั้งโดย Gabriel Hubert และ Stanislas Polu ซึ่งเคยทำงานร่วมกันที่ Stripe หลังจากขายสตาร์ทอัพ TOTEMS ให้กับบริษัทในปี 2014 Polu เข้าร่วม OpenAI ในฐานะวิศวกรวิจัย โดยทำงานวิจัยเกี่ยวกับการให้เหตุผลของ AI ร่วมกับ Greg Brockman และ Ilya Sutskever ก่อนที่จะออกมา共同ก่อตั้ง Dust ในปี 2023

ทฤษฎีของบริษัทสะท้อนถึงความเชื่อที่เพิ่มขึ้นในอุตสาหกรรม AI ว่าโอกาสที่ยิ่งใหญ่ที่สุดอาจไม่ได้มาจากการสร้างโมเดลที่ใหญ่ขึ้น แต่มาจากการสร้างชั้นซอฟต์แวร์ที่รวมโมเดลเหล่านั้นเข้ากับการดำเนินงานทางธุรกิจที่แท้จริง

Dust ยังเน้นย้ำถึงกลยุทธ์ที่ไม่ขึ้นอยู่กับโมเดล AI เพียงอย่างเดียว โดยหลีกเลี่ยงการขึ้นอยู่กับโมเดล AI ผู้นำด้านหน้าเพียงรายเดียว ความยืดหยุ่นนี้มีความสำคัญมากขึ้นสำหรับองค์กรที่กำลังเดินผ่านความสามารถของโมเดลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โครงสร้างราคา และข้อกำหนดในการกำกับดูแล

AI ขององค์กรอาจกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานขององค์กร

ผลกระทบในวงกว้างของแพลตฟอร์มอย่าง Dust นั้นขยายออกไปนอกเหนือจากการนำ AI ไปใช้หรือการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต AI ขององค์กรกำลังพัฒนาไปสู่โครงสร้างพื้นฐานขององค์กร โดยที่เอเย่นต์ทำหน้าที่เป็นผู้ร่วมงานที่มีความคงอยู่ซึ่งเชื่อมต่อกับการทำงาน องค์ความรู้ของบริษัท และระบบการดำเนินงาน

หากแบบจำลองนี้ขยายออกไป องค์กรอาจพึ่งพาเครือข่ายของเอเย่นต์ AI ที่มีความเชี่ยวชาญซึ่งสะสมบริบทอย่างต่อเนื่องระหว่างแผนกและโครงการ ลดการกระจายส่วนต่างๆ ที่มีอยู่ภายในองค์กรหลายแห่งในปัจจุบัน

การเปลี่ยนแปลงนี้ยังอาจเปลี่ยนแปลงซอฟต์แวร์องค์กรด้วย แทนที่พนักงานจะย้ายระหว่างเครื่องมือ SaaS ที่ไม่เชื่อมต่อ กับสถานที่ทำงานในอนาคตอาจหมุนรอบชั้น AI ที่ใช้ร่วมกันซึ่งสามารถประสานการทำงาน ตรวจสอบความรู้ขององค์กร และโต้ตอบกับระบบธุรกิจหลายระบบในเวลาเดียวกัน

ผลกระทบระยะยาวนั้นกว้างกว่าประสิทธิภาพ การเปลี่ยนแปลงนี้อาจทำให้องค์กรมีการจัดเก็บความรู้การดำเนินงานภายในสภาพแวดล้อม AI ที่กำลังพัฒนามากขึ้น แทนที่จะพึ่งพาพนักงานหรือเอกสารที่ไม่เปลี่ยนแปลงเป็นหลัก ในขณะเดียวกัน การเติบโตของระบบ AI ที่ฝังตัวจะทำให้เกิดคำถามใหม่ๆ เกี่ยวกับ การกำกับดูแล, ความรับผิดชอบ และการควบคุมการดำเนินการที่องค์กรต่างๆ ยินดีที่จะ委任ให้กับเอเย่นต์ที่มีอำนาจอิสระ