Quill, 6,5 Milyon Dolar Yatırım Aldı ve “AI Şefi”ni Oluşturmak İçin Büyüyor

AI araçları işyerinde çoğaldıkça, yeni bir sorun ortaya çıkıyor. Profesyoneller artık sadece işlerini yapmıyorlar, aynı zamanda yazma, araştırma, kodlama, belgeleme ve iletişim için büyüyen bir AI asistanları filosunu yönetiyorlar. Bu araçlar nadiren bağlamı paylaşıyor ve biri nasıl çalıştığını gerçekten anlamıyor.

Quill, eksik olan şeyin konuşma olduğuna inanıyor.

Şirket, platformunu genişletmek ve Quilliam adlı, toplantılardan ve tartışmalardan alınan bağlamı kullanarak AI araçlarını koordine eden bir “AI Şefi” oluşturmak için 6,5 milyon dolarlık bir yatırım turu gerçekleştirdi. Tur, Basis Set Ventures tarafından liderlik edildi ve 500 Global, Naval Ravikant, Morado Ventures ve AME Cloud Ventures tarafından desteklendi.

İşin Gerçekten Başladığı Yerden Başlamak

Quill, ilk olarak yerel olarak toplantıların transkriptlerini alan ve konuşma kayıtlarını koruyan bir araç olarak başladı. Kullanıcıların cihazlarında sesi işleyerek ve tartışmalardan özetler ve eylem maddeleri oluşturarak, şirket, söylenen şey ile neler yapılması gerektiği arasındaki boşluğu daraltmaya çalıştı. Zamanla, ürün, not alma ötesine geçti ve etkileşimlerden elde edilen sürekli bir bağlamsal hafıza katmanı oluşturdu.

Altta yatan fikir, belgelerden ziyade konuşmanın, işin nasıl yürüdüğü konusunda daha doğru bir temel oluşturabileceğidir.

Not Alma ve Koordinasyon

Quilliam, bu temeli genişletiyor, değiştirmiyor. Daha önceki sürümler, konuşmaları yakalamaya ve yapılandırmaya odaklanırken, yeni katman, Model Bağlam Protokolü aracılığıyla diğer sistemlere bağlamı taşıyor.

Transkripti durdurmaktan ziyade, sistem, belgeleme platformları, görev yöneticileri ve diğer araçlarla etkileşime girebilir. Bir ürün tartışması, güncellenmiş proje notlarına veya yeni oluşturulan biletlere dönüşebilir. Bir müşteri toplantısı öncesi, önceki değişiklikler sürekliliği sağlamak için ortaya çıkabilir.

Vurgu, koordinasyondadır. AI araçları, yazma, planlama ve analiz iş akışlarına entegre edilirken, profesyoneller, paylaşılan hafızası olmayan parçalı sistemler üzerinde çalışmaya başlarlar. Quilliam, bağlamsal sürekliliği diğer ortamlara taşıyarak, başka bir yalıtılmış aracı tanıtmak yerine, bu parçalanmayı azaltmaya çalışıyor.

Mimari ve Veri Kontrolü

Platformun tasarımı, veri yerel konumunu ve çıkarım kontrolünü ön plana çıkarıyor.

Ses transkripti, varsayılan olarak kullanıcıların cihazında çalışır ve ses, senkronizasyon etkinleştirilmedikçe dışarıya iletilmez. Bulut senkronizasyonu etkinleştirildiğinde, uçtan uca şifrelenir ve şifrelenmemiş içerik hizmete erişilemez. Kullanıcılar, çıkarımın nerede gerçekleşeceğini belirleyebilir, yani sıfır içerik günlüğü için yapılandırılmış şirket içi bulut sağlayıcıları veya tamamen yerel modeller aracılığıyla offline veya hava boşluğu ortamları için uygun olabilir.

Kullanıcı verileri, model eğitimi için kullanılmaz. Entegrasyonlar ve iş akışları, şirketlerin iç uyumluluk gereksinimlerine, veri ikametgâhı ve düzenleyici kısıtlamaları da dahil olmak üzere, uyumlu dağıtımlarını yapılandırmasına olanak tanır. Kesin izolasyon gerektiren ekipler için, sistem dış ağ çağrıları olmadan çalışabilir.

Bu mimari kararlar, çıkarım konumunu ve veri işlemini değiştirilebilir parametreler olarak ele alır.

Bagımlı Çalışma Altyapısına Doğru Bir Kayma

Bu yazılım kategorisi, dijital çalışmanın nasıl yapılandırılabileceği konusunda daha geniş bir değişimi yansıtıyor.

Geleneksel üretkenlik araçları, belgeler, biletler ve panellere odaklanır. AI sistemleri büyük ölçüde bu modeli takip etti, dosyalar ve promt’lardan çıktılar oluşturdu. Kararlar birçok yerde ortaya çıksa da, konuşma, operasyonel sistemlere entegre edilmesi zor ve gevşek bir şekilde yapılandırılmış kaldı.

İçerikler yapılandırıldıkça, aranabilir ve kalıcı hale geldikçe, kurumsal hafıza olarak işlev görürler. Toplantılar artık izole olaylar değil, sürekli iş akışlarına giren girdiler haline gelir. Tartışma ve uygulama arasındaki sınır daha az belirgin hale gelir.

İmplications, not alma ötesine geçer. Bağlamsal sistemler, organizasyonların kararları nasıl belgelediğini, bilgiyi nasıl yönettiğini, uyumluluğu nasıl ele aldığını ve personeli nasıl eğittiğini etkileyebilir. AI günlük operasyonlara entegre edilirken, veri yerel konumu ve çıkarım kontrolü tentang temel tasarım考虑leri haline gelir.

Eğer AI’nin ilk aşaması oluşturmayı vurguladıysa, bir sonraki aşama süreklilik ve bağlamı vurgulayabilir.