Maisa เพิ่มทุน 25 ล้านดอลลาร์ เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและความโปร่งใสของ ‘Digital Workers’

AI ขององค์กรต้องเผชิญกับความล้มเหลว – การศึกษาบางอย่างแสดงให้เห็นว่าถึง 95% ของการนำ AI ไปใช้ในการทดลองอาจล้มเหลว แต่ Maisa ซึ่งเป็นบริษัทที่เชื่อมต่อระหว่าง Valencia และ San Francisco ได้พัฒนาเทคโนโลยีเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและความโปร่งใสในการทำงานอัตโนมัติ หลังจากได้รับทุน 25 ล้านดอลลาร์ในการระดมทุนรอบแรกจาก Creandum พร้อมด้วยการสนับสนุนจาก Forgepoint Capital, NFX และ Village Global Maisa พร้อมที่จะเปลี่ยนแปลงการทำงานของ AI ด้วยการทำงานอัตโนมัติที่มีความโปร่งใสและเชื่อถือได้

ภายในเครื่องยนต์ : KPU & Chain-of-Work — สร้างความน่าเชื่อถือจากพื้นฐาน

ที่核心ของแพลตฟอร์ม Maisa คือ Knowledge Processing Unit (KPU) — สถาปัตยกรรมใหม่ที่เปลี่ยนแปลงการให้เหตุผลของ AI KPU ประกอบด้วย :

• Reasoning Engine ที่ได้รับการสนับสนุนจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งวางแผนการทำงานหลายขั้นตอน
• Execution Engine ที่ดำเนินการตามแผนและให้ผลลัพธ์กลับมาเพื่อปรับแต่ง
• Virtual Context Window ที่ทำให้การไหลของข้อมูลเป็นไปอย่างราบรื่น โดยมุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่เกี่ยวข้องเพื่อลดการหลอกลวง

จุดเด่นของ KPU คือการเปลี่ยนแปลงบทบาทของ LLM แทนที่จะทำงานเป็นเครื่องมือสร้างข้อความแบบสุ่ม โมเดลถูกใช้เป็นส่วนหนึ่งของเฟรมเวิร์กการคำนวณที่มีระเบียบ KPU จัดการการให้เหตุผลเหมือนระบบปฏิบัติการ โดยแบ่งปัญหาออกเป็นขั้นตอนที่สามารถตรวจสอบได้ และทำให้แน่ใจว่าการกระทำทุกอย่างสามารถตรวจสอบได้ สิ่งนี้เปลี่ยนโมเดลที่ไม่โปร่งใสให้กลายเป็นระบบตรรกะที่คาดการณ์ได้ โดยที่ข้อผิดพลาดสามารถตรวจพบได้ ถูกต้อง และป้องกันไม่ให้ขยายตัว
การทำงานร่วมกับ KPU คือ Chain-of-Work — การบันทึกการตรวจสอบที่มีการบันทึกอย่างละเอียดเกี่ยวกับการตัดสินใจ การกระทำ และเครื่องมือที่เกี่ยวข้องกับการทำงานของ digital worker ไม่เหมือนกับการออกผลลัพธ์ของ AI ทั่วไปที่ทำให้ผู้ใช้สงสัย Chain-of-Work ทำงานเหมือนเครื่องบันทึกการบินสำหรับการทำงานอัตโนมัติ ทุกการคำนวณ การดึงข้อมูล การให้เหตุผลทุกขั้นตอนถูกบันทึกไว้โดยละเอียด สิ่งนี้ทำให้องค์กรสามารถเชื่อถือผลลัพธ์ และย้อนกลับไปที่ผลลัพธ์ เพื่อปรับปรุงและพัฒนาได้ สำหรับอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด สิ่งนี้ไม่ใช่แค่ความสะดวกสบาย แต่เป็นพื้นฐานของการนำไปใช้งานที่ปลอดภัยและขยายได้

Maisa Studio ในการทำงาน : ตัวแทน No-Code ที่มีรากฐานมาจากความโปร่งใส

โดยใช้ KPU และ Chain-of-Work Maisa Studio ทำให้ “นักพัฒนาที่ไม่ใช่เทคนิค” สามารถใช้งาน digital worker โดยใช้คำสั่งภาษาธรรมดา โดยใช้ HALP (Human-Augmented LLM Processing) ระบบจะโต้ตอบเพื่อชี้แจงความตั้งใจ สร้างการทำงานแบบไดนามิก และเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องมีนักพัฒนหรือชุดข้อมูล
ในทางปฏิบัติ สิ่งนี้ได้แสดงผลกระทบที่มีความหมายแล้ว : บริษัทบริการทางการเงินหนึ่งลดข้อผิดพลาดลง 99% และเพิ่มผลผลิต 10 เท่าต่อพนักงาน โดยใช้การฝึกอบรมเพียงสามครั้ง ธนาคารระดับโลก ผู้ผลิตรถยนต์ และบริษัทพลังงานกำลังทดลองใช้แพลตฟอร์มนี้เพื่อทำงานอัตโนมัติที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด โดยที่ความโปร่งใสและความสามารถในการตรวจสอบเป็นสิ่งจำเป็น

ทำไมมันจึงสำคัญ — วิสัยทัศน์สำหรับ AI ที่คุณสามารถเชื่อถือและขยายได้

Maisa ไม่ได้เพียงแค่นำเสนอการทำงานอัตโนมัติ — แต่ยังนำเสนอ AI ที่มีความรับผิดชอบ ซึ่งฝังความน่าเชื่อถือไว้ในสถาปัตยกรรม ในอุตสาหกรรมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด ความไม่โปร่งใส และมีความเสี่ยงสูง — การเงิน การดูแลสุขภาพ พลังงาน — ความสามารถในการติดตามการตัดสินใจอัตโนมัติทุกขั้นตอนเป็นสิ่งสำคัญ Chain-of-Work ช่วยให้ธุรกิจสามารถตรวจสอบ ตรวจสอบ และยืนยันตรรกะ AI ได้ที่ทุกขั้นตอน ซึ่งหมายความว่าผู้ควบคุมและทีมภายในไม่ต้องเดาเกี่ยวกับวิธีการที่ได้ข้อสรุป แต่สามารถยืนยันได้อย่างแม่นยำ

ในขณะเดียวกัน การออกแบบ KPU ก็ลดการหลอกลวงโดยการแยกการให้เหตุผลออกจากเสียงรบกวนของข้อมูล และจัดโครงสร้างการทำงานให้เข้มงวด สิ่งนี้ทำให้ AI มีความน่าเชื่อถือและคาดการณ์ได้ ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่มีเสียงรบกวนและไม่แน่นอน

เมื่อมองไปข้างหน้า แพลตฟอร์มนี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน : AI กลายเป็นหุ้นส่วนที่เชื่อถือได้ — ซึ่งการให้เหตุผลมีความโปร่งใส การกระทำมีการติดตาม และ “กระบวนการคิด” สามารถปรับปรุงและตรวจสอบได้ เนื่องจากระบบของ Maisa ไม่ขึ้นอยู่กับโมเดล องค์กรจึงสามารถใช้โมเดลที่ดีกว่าในอนาคต — โดยไม่สูญเสียความเข้มงวดและความสามารถในการตรวจสอบของเฟรมเวิร์ก KPU สิ่งนี้วางรากฐานสำหรับการนำไปใช้งานที่ยั่งยืนและขยายได้ตามความต้องการขององค์กรที่เปลี่ยนแปลง

โดยรวมแล้ว Maisa นำเสนอแผนภาพสำหรับ AI ที่ไม่เพียงแต่มีพลัง — แต่ยังรับผิดชอบและทนทาน ในโลกที่โครงการ AI ส่วนใหญ่ล้มเหลวในการส่งมอบ เทคโนโลยีนี้เปิดเส้นทางที่หายากไปข้างหน้า — โดยรวมนวัตกรรมเข้ากับความซื่อสัตย์