Recall.ai ร่วมระดมทุน 38 ล้านดอลลาร์ ใน Series B เพื่อขับเคลื่อน AI Stack สำหรับข้อมูลการสนทนา

Recall.ai แพลตฟอร์มที่ให้บริการโครงสร้างพื้นฐานที่ครอบคลุมสำหรับผลิตภัณฑ์ AI ที่สร้างขึ้นจากการสนทนาของมนุษย์ ประกาศในวันนี้เกี่ยวกับการปิดรอบการระดมทุน Series B มูลค่า 38 ล้านดอลลาร์ ในมูลค่าvaluation 250 ล้านดอลลาร์ รอบการระดมทุนนี้นำโดย Bessemer Venture Partners โดยมีการสนับสนุนเพิ่มเติมจาก HubSpot Ventures (HUBS ), Salesforce Ventures (CRM ), Ridge Ventures, RTP Ventures, Y Combinator และนักลงทุนรายบุคคล รวมถึง Paul Graham, Solomon Hykes, Michael Siebel และ Eoghan McCabe

การสร้างรากฐาน AI สำหรับการสนทนาแบบจริง

Recall.ai นำเสนอ API ที่มีพลังและรวมเป็นหนึ่งเดียว ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาเข้าถึงการบันทึก การถอดความ และเมตาดาต้าที่มีค่าโดยไม่ต้องสร้างการรวมระบบจากศูนย์ โครงสร้างพื้นฐานนี้เป็นพลังงานให้กับผลิตภัณฑ์ความฉลาดในการสนทนามากกว่า 1,000 รายการ และประมวลผลนาทีหลายพันล้านของการสนทนาในแต่ละปี

ชุดผลิตภัณฑ์ของบริษัทประกอบด้วย Meeting Bot API Desktop Recording SDK และ Mobile Recording SDK ซึ่งสนับสนุนการบันทึกการสนทนาผ่านการประชุมวิดีโอ แอปพลิเคชันเดสก์ท็อป โทรศัพท์ และแม้กระทั่งการโต้ตอบแบบตัวต่อตัว โดยการรวมระบบโดยตรงเข้ากับแพลตฟอร์มหลักๆ เช่น Zoom, Google Meet, Microsoft Teams และ Slack Recall.ai ลดความพยายามในการพัฒนาที่จะใช้เวลาหลายเดือนลงเหลือเพียงไม่กี่วัน

บริษัทได้สร้างแบ็คเอนด์ให้ทำงานในขนาดใหญ่มาก Recall.ai ประมวลผลวิดีโอดิบมากกว่า 3 เทระไบต์ทุกวินาที และเปิดตัวมากกว่า 8 ล้านอินสแตนซ์ EC2 ทุกเดือนเพื่อรักษาความต้องการ นักพัฒนาสามารถเข้าถึงการถอดความและเมตาดาต้าภายใน 10 วินาทีหลังจากการประชุมสิ้นสุดลง ไม่ว่าจะมีความยาวเท่าใด ทำให้แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็ว

การปลดล็อกการสนทนาในฐานะชุดข้อมูล AI

ส่วนใหญ่ของความรู้ทางธุรกิจและการโต้ตอบของมนุษย์ไม่ได้อยู่ในเอกสารหรือสเปรดชีต แต่อยู่ในคำพูด สำหรับระบบ AI ที่จะกลายเป็นมีประโยชน์จริงๆ พวกมันต้องสามารถเข้าถึงบริบทนี้ได้

“ข้อมูลการสนทนาเป็นชุดข้อมูลที่ไม่ได้ถูกใช้มากที่สุดในโลก” David Gu ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Recall.ai กล่าว “เพื่อกรอก CRM AI ต้องรู้ว่าลูกค้าพูดอะไรจริงๆ เพื่อเขียนอีเมลติดตาม AI ต้องรู้ว่าพูดถึงอะไร เพื่อสร้างบันทึกทางคลินิก AI ต้องรู้ว่าผู้ป่วยพูดอะไรอย่างแน่นอน”

ความก้าวหน้าในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ในช่วงสองปีที่ผ่านมาได้ทำให้สามารถนำคำพูดที่ไม่มีโครงสร้างมาแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ในระดับใหญ่ โดยการให้วิธีการมาตรฐานในการจับข้อมูลนี้ Recall.ai ช่วยให้นักพัฒนามุ่งเน้นไปที่การสร้างคุณสมบัติ เช่น การสรุปการประชุม ผู้ช่วยฝึกสอน หรือเครื่องมือการปฏิบัติตามกฎระเบียบ โดยไม่ต้องจัดการกับปัญหาด้านโครงสร้างพื้นฐานที่มักจะตามมาจากการประมวลผลเสียงและวิดีโอแบบเรียลไทม์

การเร่งการนำรับในองค์กร

บริษัทต่างๆ เช่น HubSpot, ClickUp และ Apollo.io ใช้ Recall.ai เพื่อเปิดตัวคุณสมบัติที่ตระหนักถึงการสนทนาได้อย่างรวดเร็วกว่ามาก เทียบกับการพยายามสร้างฟังก์ชันการทำงานที่คล้ายกันภายในองค์กรเอง ทีมพัฒนาบางทีมรายงานว่าสามารถบรรลุผลลัพธ์ที่ดีขึ้น 2-3 เท่าในการนำสินค้าออกสู่ตลาด เมื่อเทียบกับการพยายามสร้างฟังก์ชันการทำงานที่คล้ายกันภายในองค์กรเอง

“Recall.ai ช่วยให้เราสร้างคุณสมบัติการบันทึกการประชุมที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยไม่ต้องกังวลเรื่องโครงสร้างพื้นฐานหรือกรณีเฉพาะของแพลตฟอร์ม” Jared Williams EVP หัวหน้าฝ่ายวิศวกรรมของ HubSpot กล่าว “มันช่วยให้เราเคลื่อนไหวได้เร็วกว่าที่เราจะทำได้ด้วยการสร้างภายใน”

การนำรับนี้ไม่จำกัดอยู่แค่ซอฟต์แวร์สำหรับการขายและการผลิต แพลตฟอร์มการสรรหาบุคลากร เทคโนโลยีทางกฎหมาย และผู้ให้บริการ AI ในสาขาสุขภาพก็ได้หันมาใช้ Recall.ai เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วยการสนทนา โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับนักพัฒนาสุขภาพ การจับคำพูดของผู้ป่วยอย่างแม่นยำและปลอดภัยให้เป็นรากฐานในการสร้างเครื่องมือสำหรับการจัดทำเอกสารทางคลินิกและ AI สำหรับการเขียนสคริปต์ทางการแพทย์

เส้นทางไปข้างหน้า: ผลกระทบต่อ AI

การระดมทุน 38 ล้านดอลลาร์ เน้นย้ำถึงการเปลี่ยนแปลงที่ใหญ่กว่าที่เกิดขึ้นในด้านปัญญาประดิษฐ์: การย้ายจากข้อมูลแบบคงที่และขึ้นอยู่กับข้อความไปสู่บริบทที่ขับเคลื่อนด้วยเสียงจนถึงปัจจุบัน ระบบ AI ส่วนใหญ่ถูกออกแบบมาเพื่อการวิเคราะห์เอกสาร อีเมล์ หรือรายการในฐานข้อมูล แต่ส่วนใหญ่ของการตัดสินใจ การเจรจา และการแลกเปลี่ยนความรู้เกิดขึ้นในระหว่างการสนทนา

โครงสร้างพื้นฐานที่เชื่อถือได้สำหรับการจับและจัดโครงสร้างเสียงอาจเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมหลายแห่งได้ ในสาขาสุขภาพ การถอดความและสรุปผลแบบเรียลไทม์สามารถช่วยลดความเหนื่อยหน่ายของแพทย์โดยการดำเนินการเอกสารอัตโนมัติ ในด้านการบริการลูกค้า ระบบที่เข้าใจน้ำเสียงและนัยสามารถคาดการณ์ความต้องการได้มากกว่าการตอบสนองต่อการแจ้งเตือน ในที่ทำงาน แพลตฟอร์มสามารถสร้างความทรงจำของการตัดสินใจและการอภิปรายที่ดีขึ้นในการทำงานร่วมกันระหว่างทีมที่กระจายอยู่

ในขณะเดียวกัน การขยายตัวของข้อมูลการสนทนายังทำให้เกิดคำถามใหม่ๆ เกี่ยวกับความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัย และการยินยอม องค์กรที่นำเครื่องมือเหล่านี้ไปใช้จะต้องสร้างสมดุลระหว่างผลประโยชน์ของการผลิตที่ขับเคลื่อนด้วย AI กับการป้องกันที่รับประกันว่าข้อมูลจะถูกจัดการอย่างมีความรับผิดชอบ การถกเถียงเกี่ยวกับวิธีการกำกับดูแลโครงสร้างพื้นฐาน AI ใหม่นี้อาจกลายเป็นเรื่องที่สำคัญไม่แพ้เทคโนโลยีเอง

ในขณะที่ Recall.ai เป็นหนึ่งในบริษัทที่ผลักดันพื้นที่นี้ไปข้างหน้า เรื่องราวที่กว้างขึ้นคือเกี่ยวกับการพัฒนาของ AI ไปสู่ระบบที่สามารถตีความน้ำเสียง ความตั้งใจ และความหมาย ไม่ใช่แค่คำบนหน้ากระดาษ เมื่อการเปลี่ยนแปลงนี้เร่งตัวขึ้น ความสามารถของระบบอัจฉริยะในการ “ฟัง” จริงๆ อาจกลายเป็นปัจจัยที่กำหนดว่า AI จะรวมเข้ากับการทำงานและชีวิตประจำวันอย่างไร