Simile 200 Milyon Doların Üzerinde Fon Topladı ve 2 Milyar Dolarlık Değerlemeye Ulaştı

Simile, 200 milyon doların üzerinde Seri B fonlaması topladı ve 2 milyar dolarlık post-money değerlemeye ulaştı. Bu, Palo Alto merkezli startup’a, insanların karar alma süreçlerini simüle edecek yapay zeka modelleri geliştirmek için önemli bir sermaye sağladı.

Greenoaks turu liderlik etti, mevcut yatırımcı Index Ventures ise desteğini artırdı. Hanabi, Bain Capital Ventures, A*, Factory ve CVS Health Ventures (CVS ) de döndü, Definition ise yeni bir yatırımcı olarak katıldı. Finansman, Simile’in 100 milyon dolarlık Seri A turunu Index Ventures’in liderlik ettiği beş ay sonra geldi ve şirketin açıklanan fonlarını 300 milyon doların üzerine çıkardı.

Kamuya açık lansmanından bu yana, Simile geliri beş kat artırdı, 50’den fazla çalışana ulaştı ve Fortune 100 şirketleri için on milyonlarca simülasyon gerçekleştirdi. Şirket, yeni fonları kullanarak insan davranışı için temel modelini geliştirmek, simülasyonlarının güvenilirliğini artırmak ve sağlık hizmetleri, finansal hizmetler, tüketim ürünleri ve medya dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde platformunu genişletmek istiyor.

Davranışları Üretmek Yerine Tahmin Etmek İçin AI Oluşturmak

Mevcut generatif AI pazarının çoğu, çıktılar oluşturmaya odaklanıyor. Büyük dil modelleri, yazılım, pazarlama kopyası, resimler, ürün konseptleri ve iş planları gibi şeyleri saniyeler içinde üretebilir.

Simile, bu çıktıların üretildiği karar alma sürecine odaklanıyor. Platformu, organizasyonların neyin inşa edilmesi gerektiğini, farklı kitlelerin nasıl tepki vereceğini ve bir karar uygulandıktan sonra ortaya çıkabilecek ikinci dereceden etkileri değerlendirmelerine yardımcı olmak için tasarlandı.

Şirket, genel amaçlı bir dil modeli yerine insan davranışı için bir temel model oluşturuyor. Mantıklı cevaplar veya akıcı metin için optimize etmek yerine, model, insanların tercihlerindeki, deneyimlerindeki, değerlerindeki ve karar alma kalıplarındaki farklılıkları temsil etmek için eğitiliyor.

Organizasyonlar, platformu kullanarak karşılaştırılabilir senaryolar oluşturabilir ve aynı simüle edilmiş nüfusun, fiyatlandırma, mesajlaşma, ürün özellikleri veya politika koşulları gibi değişkenler değiştiğinde nasıl tepki verdiğini inceleyebilir. Amacın, sentetik katılımcılardan görüşlerini sormak değil, davranışın birden fazla koşulda ve zaman içinde nasıl değişebileceğini modellemektir.

Stanford Araştırmasından Kurumsal Simülasyon Platformuna

Simile’in teknolojisi, kurucu ve CEO Joon Sung Park ve Stanford araştırmacıları Michael Bernstein ve Percy Liang tarafından yürütülen araştırmalara dayanmaktadır.

Park, 2023 yılında yayınlanan “Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior” adlı makalenin baş yazarıydı. Bu makale, 25 AI aracının bulunduğu simüle bir kasabayı tanıttı. Her aracın, bağlamı koruması ve sonraki eylemlerini belirlemesi için bir bellek akışı, alma, yansıma ve planlama mekanizmaları vardı.

Araştırmalar, simüle edilen ajanların gerçek bireylerin tutum ve davranışlarını yeniden üretebileceğini test etti. 1.052 katılımcının yer aldığı bir çalışmada, araştırmacılar, katılımcıların yanıtlarını yeniden üretmek için ajanlar oluşturdu.

Ajanlar, katılımcıların aynı soruları iki hafta arayla yanıtladıkları zaman ulaştıkları tutarlılık seviyesine yaklaştı. Bu, insan davranışının %85 oranında öngörülebileceği anlamına gelmez, ancak ajanların temsil etmeye çalıştıkları insanların tutarlılık seviyesine ulaştıkları anlamına gelir.

Simile’in web sitesi, 2,9 milyon yanıt ve 210 sosyal bilim deneyimi içeren sonraki çalışmaları da vurgulamaktadır. Şirket, bu davranış verilerini temel modele entegre etmenin, daha önce görülmemiş çalışmalar için %26’lık bir iyileşme sağladığını belirtiyor.

Ürünün Merkezi: Güven Skorları

Simile’in en önemli teknik iddialarından biri, her simülasyonun güvenilirliğini tahmin etmek için ayrı bir güven modeli eğitmiş olmasıdır.

İnsan davranışını öngörmenin doğası gereği belirsizdir. Aynı kişi, zaman, bağlam, mevcut bilgi ve veride bulunmayan faktörler gibi çeşitli nedenlerle farklı kararlar alabilir. Tek bir kesin tahmini üreten ve bu sınırları iletmeyen bir sistem, organizasyonları simüle edilmiş davranışları gerçek olarak tedavi etmeye teşvik edebilir.

Simile, simüle edilmiş yanıt dağılımlarını Total Variation Distance adlı bir istatistiksel ölçütle gerçek insanlardan topladığı yanıtlarla karşılaştırdığını belirtiyor. Her sonuç, destekleyici insan kanıtlarının miktarı ve alaka düzeyi temelinde bir güven skoru alır.

Bir nüfus veya senaryo için kanıtlar sınırlı olduğunda, güven skoru bu belirsizliği görünür kılmak için tasarlanmıştır. Şirket, modellerini değişen alanlardaki gelişmeleri (fiyatlar, politika, ekonomik koşullar ve tüketici davranışı gibi) entegre etmek için haftalık olarak yeniden kalibre ettiğini de belirtiyor.

Bu doğrulama katmanı, simülasyonlar kadar önemli olabilir. Pahalı veya duyarlı kararlar alan organizasyonlar için, bir modelin güvenilmez olabileceğini bilmek, başka bir olası tahmini almaktan daha değerli olabilir.

CVS Health, Lansman Öncesinde Kararları Test Etmek İçin Simülasyonları Kullanıyor

CVS Health, Simile’in en önemli erken müşterilerinden biri ve ayrıca CVS Health Ventures aracılığıyla fonlama turuna katıldı.

Şirket, mevcut müşteri araştırmalarını doğrulamak, müşteri memnuniyetinin sürücülerini incelemek ve ilaç uyumuyla ilgili stratejileri test etmek için simüle edilmiş nüfusu kullanıyor. Ayrıca, geleneksel anketlerle ulaşılması zor veya pahalı olan nüfusu, kronik hastalıkları olan hastaları da keşfetmiştir.

Simile’e göre, CVS girişimi, 400.000’den fazla katılımcıdan 2,9 milyon onaylı yanıt ve 200’den fazla davranış senaryosunu kullanıyor. Simülasyonlar, fikirleri ön eleme yapmak ve hangilerinin gerçek dünya araştırması veya pilotlar aracılığıyla daha fazla test edilmeyi hak ettiğini belirlemek için kullanılıyor.

Bu ayrım önemlidir. Simülasyon, doğrudan müşterilerle test edilmesi gereken fikirlerin sayısını azaltabilir, ancak gerçek dünya kanıtlarını toplama ihtiyacını ortadan kaldırmaz. CVS, bu teknolojiyi, müşterilere veya hastalara onları maruz bırakmadan önce araştırmaları önceliklendirmek ve potansiyel müdahaleleri iyileştirmek için bir yol olarak tanımlamıştır.

Simile, Gallup ile politika araştırmaları, iş yeri çalışmaları ve sosyal trend analizi üzerine de çalışıyor. Şirketin vurguladığı diğer organizasyonlar arasında Wealthfront, Deloitte, Banco Itaú ve Suntory bulunmakta ve şirketler, ürün testi, pazar girişi, müşteri deneyimi araştırması, rekabetçi konumlandırma ve kazanç çağrıları hazırlığı gibi alanlarda platformu kullanıyor.

Bireysel Ajanlardan Simüle Edilen Pazarlara Geçiş

Simile’in birçok güncel uygulaması, hızlandırılmış pazar araştırması gibi görünüyor. Bir şirket, bir kampanya veya pilot için hangi ürün konseptlerinin veya mesajlarının haklı olduğunu belirlemek için simüle edilmiş bir nüfusa karşı birkaç ürün konsepti veya mesaj test edebilir.

Uzun vadeli fırsat çok daha karmaşıktır. Simile, müşteriler, rakipler, kurumlar, politikalar ve pazarlar arasındaki etkileşimleri modellemek istiyor. İnsanların birbirlerini nasıl etkilediğini ve kararların nasıl zincirleme etkiler ürettiğini inceleyecek çoklu ajan simülasyonları, tek başına insanların bir soruya nasıl cevap vereceğini öngörmek yerine, insanların birbirlerini nasıl etkilediğini inceleyecektir.

Mümkün uygulamalar arasında mali şoklara, politika değişikliklerine, ürün lansmanlarına veya teşviklerdeki değişikliklere verilen tepkileri modelleme yer alabilir. Bir simülasyon, yalnızca yeni bir hizmetin benimsenip benimsenmeyeceğini incelemekle kalmaz, aynı zamanda bu benimsenmenin rakip davranışını, kamu algısını ve ilgili ürünler için talebi nasıl değiştireceğini de inceleyebilir.

Bu, teknik sınırlamaların daha önemli hale geldiği yerdir. Binlerce veya milyonlarca aracın etkileşimde bulunduğu simülasyonlarda, özellikle de erken olayların her şeyin seyrini değiştirdiği simülasyonlarda küçük hatalar birikebilir. Simile, doğrulama yöntemlerinin, simülasyonların bireysel tahminlerden karmaşık, dinamik sistemlere doğru ilerlediğinde hala anlamlı olduğunu kanıtlamak zorunda kalacaktır.

Karar Altyapısının Yeni Bir Katmanı

Simile’in son finansman turunun büyüklüğü ve hızı, yatırımcıların davranış simülasyonunun kurumsal karar almada potansiyel olarak yeni bir katman olabileceğini gördüğünü gösteriyor.

Organizasyonlar zaten anketler, danışmanlık, odak grupları, ürün denemeleri ve pazar araştırması için大量 para harcıyor. AI simülasyonları, daha fazla seçeneği keşfetmeyi, daha dar kitle segmentlerini test etmeyi ve önemli sermaye ayırmeden önce zayıf fikirleri belirlemeyi daha ucuz hale getirebilir.

Teknoloji ayrıca, rıza, temsil ve hesap verebilirlik konusunda zor soruları gündeme getiriyor. Bir simüle edilmiş nüfus, yalnızca temelindeki veride temsil edilen insanlar, davranışlar ve koşullar kadar kullanışlıdır. Tahminler, yabancı kültürler, hızla değişen pazarlar veya sınırlı tarihi örneğe sahip yüksek riskli durumlar gibi alanlarda güvenilirliklerini kaybedebilir.

Bu nedenle, Simile gibi platformların en güçlü kısa vadeli rolü, insan araştırmalarını tamamlamak yerine yerine geçmek olabilir. Simülasyonlar, organizasyonlara hangi soruları araştırmaya değer olduğunu belirlemeye yardımcı olabilir, ancak gerçek müşteriler ve topluluklar, sonuçların modelin dışında geçerli olup olmadığını doğrulamak için gereklidir.

Simile’in yeni fonlaması, insan davranışı simülasyonunun, ortaya çıkan bir araştırma alanından güvenilir kurumsal altyapıya doğru ilerleyip ilerleyemeyeceğini test etmesi için gereken kaynakları sağlıyor. İmmediyat zorluğu, daha fazla simülasyon çalıştırmak değil, organizasyonların sınırlarını anlamalarını ve sonuçların önemli kararları etkilemeye yeterli güvenilirlikte olup olmadığını bilmelerini sağlamak.