Catch ra mắt sau giai đoạn ẩn danh với vòng gọi vốn hạt giống $5M để xây dựng Trợ lý Điều hành AI Tự động

Catch đã ra mắt sau giai đoạn ẩn danh với vòng gọi vốn hạt giống $5 million để mở rộng trợ lý AI có tính năng đại lý, được thiết kế để tiếp quản công việc hành chính chiếm phần lớn thời gian của một giám đốc điều hành.

Vòng gọi vốn được đồng dẫn dắt bởi Entrée Capital và Pitango, với sự tham gia của Seedcamp và Factorial Capital. Thay vì xây dựng một công cụ AI khác chỉ tóm tắt email hoặc đề xuất những việc người dùng nên làm tiếp theo, Catch đang cố gắng thực hiện một việc khó hơn: cho phép các giám đốc điều hành giao toàn bộ nhiệm vụ hành chính cho phần mềm và để chúng hoàn thành.

Được sáng lập bởi Nir Sabato và Yoav Ramon, Catch tập trung đặc thù vào quản lý hành chính cấp điều hành, bao gồm lên lịch, quản lý email, du lịch, theo dõi, xung đột lịch, nhắc nhở và các cuộc gọi điện thoại đi ra ngoài. Công ty cho biết hệ thống của họ đã lên lịch hơn 12.000 cuộc họp, xử lý hơn 200.000 email và hoàn thành hơn 20.000 nhiệm vụ được giao.

Di chuyển AI từ hỗ trợ sang ủy thác

Sự khác biệt giữa việc hỗ trợ một nhiệm vụ và thực sự hoàn thành nó đã trở thành một trong những thách thức cốt lõi đối với AI có tính năng đại lý.

Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đã có thể tóm tắt hộp thư đến, soạn email, đề xuất chuyến bay hoặc xác định thời gian hai người có thể gặp nhau. Tuy nhiên, việc biến những khả năng riêng lẻ này thành một hệ thống có thể phối hợp một cách đáng tin cậy với người khác, cập nhật lịch, đặt chỗ và theo dõi khi hoàn cảnh thay đổi đòi hỏi một lớp thực thi sâu hơn nhiều.

Catch được xây dựng dựa trên khoảng trống đó.

Thay vì yêu cầu người dùng cấu hình quy trình làm việc hoặc tự tạo các đại lý của mình, hệ thống kết nối với các công cụ mà các giám đốc điều hành đã sử dụng. Trang web của Catch cho thấy hỗ trợ nhiều dịch vụ như Gmail, Outlook, Google Calendar, Slack, WhatsApp, iMessage và điện thoại, cho phép người dùng giao tiếp với trợ lý giống như họ giao tiếp với một trợ lý điều hành con người.

Khi đã kết nối, hệ thống phát triển hiểu biết về các sở thích như thói quen họp, ưu tiên lịch và yêu cầu du lịch. Catch cho biết nó có thể hành động một cách chủ động. Ví dụ, một cuộc họp bị hủy có thể kích hoạt việc lên lịch lại, trong khi một chuyến đi sắp tới có thể khiến trợ lý xác định các sắp xếp khách sạn còn thiếu thay vì chờ lệnh rõ ràng.

Điều này đại diện cho một sự chuyển đổi quan trọng trong cách các sản phẩm AI được thiết kế. Thay vì tạo ra một giao diện mới mà các giám đốc điều hành phải quản lý, Catch đang cố gắng hòa nhập vào các kênh giao tiếp và phần mềm họ đã sử dụng.

Tự chủ không đồng nghĩa với hành động không có giới hạn

Vấn đề khó hơn với các đại lý hành chính không phải là liệu mô hình AI có thể hiểu yêu cầu hay không. Đó là việc xác định khi nào phần mềm nên hành động một cách tự chủ và khi nào con người cần vẫn tham gia.

Catch dường như đang áp dụng một phương pháp phân tầng.

Đối với công việc hành chính thường ngày, mục tiêu là giảm thiểu các phê duyệt không cần thiết. Tuy nhiên, các hành động có hậu quả tài chính hoặc các hậu quả quan trọng khác có thể yêu cầu xác nhận. Trong quy trình du lịch của công ty, ví dụ, Catch có thể diễn giải bản tóm tắt chuyến đi, so sánh các chuyến bay và khách sạn dựa trên các ràng buộc, và lập một hành trình, nhưng người dùng phải cung cấp sự chấp thuận rõ ràng trước khi đặt chỗ được hoàn tất.

Tương tự, sản phẩm hộp thư đến của Catch có thể phân loại tin nhắn và soạn trả lời dựa trên phong cách viết trước của người dùng, trong khi quy trình hiện tại vẫn giữ người dùng tham gia trước khi một số tin nhắn được gửi.

Ranh giới đó có thể trở nên quan trọng đối với việc áp dụng AI có tính đại lý. Tự chủ hoàn toàn nghe có vẻ hấp dẫn, nhưng trên thực tế các doanh nghiệp có khả năng áp dụng các đại lý một cách dần dần, mở rộng quyền hạn khi các hệ thống chứng minh được khả năng đưa ra quyết định đáng tin cậy trong các lĩnh vực được xác định rõ ràng.

Công việc hành chính có thể là một môi trường thử nghiệm đặc biệt hữu ích vì nó kết hợp các nhiệm vụ lặp đi lặp lại với đủ mức độ quyết định ngữ cảnh để kiểm tra liệu các hệ thống AI có thể vượt ra ngoài tự động hoá đơn giản hay không.

Catch đang xây dựng AI chuyên biệt dưới lớp trợ lý

Phía sau giao diện hội thoại, Catch cũng đang phát triển kiến trúc AI riêng thay vì chỉ dựa vào mô hình nền tảng đa mục đích.

Công ty mô tả một hệ thống các “đại lý phân tách” có phạm vi hẹp, trong đó mỗi đại lý chỉ được truy cập vào thông tin cần thiết cho một nhiệm vụ cụ thể. Ý tưởng là giảm lượng ngữ cảnh nhạy cảm được phơi bày trong quá trình thực thi đồng thời cải thiện độ trễ và độ tin cậy.

Catch cho biết dữ liệu tương tác đã được ẩn danh có thể được sử dụng để cải thiện các mô hình của mình thông qua học có giám sát và học tăng cường. Đồng thời, tài liệu bảo mật của họ cho biết các nhà cung cấp AI bên ngoài bị cấm hợp đồng lưu trữ dữ liệu khách hàng hoặc sử dụng nó để đào tạo mô hình của họ.

Vì một trợ lý điều hành có thể truy cập vào lịch, email, kế hoạch du lịch và thông tin công ty nhạy cảm, bảo mật trở nên quan trọng hơn rất nhiều khi một hệ thống AI có thể thực hiện hành động thay vì chỉ tạo ra văn bản. Catch cho biết họ tuân thủ tiêu chuẩn SOC 2 Type II, cùng với CASA Tier-2 và xác minh của Google, và mã hoá dữ liệu được lưu trữ và truyền tải đồng thời sử dụng quyền truy cập chi tiết cho các dịch vụ kết nối.

Những nhà sáng lập có nền tảng trong AI và đầu tư mạo hiểm

Công ty được thành lập bởi hai giám đốc điều hành đã tiếp cận vấn đề hành chính từ các góc độ khác nhau.

CEO Nir Sabato trước đây đã dành vài năm đầu tư tại Entrée Capital, nơi ông tập trung vào các lĩnh vực bao gồm trí tuệ nhân tạo và công nghệ doanh nghiệp. Trước khi bước vào vốn mạo hiểm, ông đã giữ các vị trí chiến lược tại Fiverr và BLEND. Catch cho biết kinh nghiệm của Sabato khi làm việc với các nhà sáng lập đã giúp phát hiện ra lượng thời gian giá trị cao của giám đốc điều hành vẫn còn bị tiêu tốn bởi công việc phối hợp tương đối thường ngày.

CTO Yoav Ramon, trong khi đó, đã hơn một thập kỷ làm việc với các hệ thống học máy. Nền tảng của ông bao gồm công nghệ giọng nói và ngôn ngữ tại Hi Auto và vai trò CTO của công ty AI y tế Nym, nơi các đội ngũ triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn trong môi trường y tế được quy định.

Sự kết hợp này có liên quan vì việc xây dựng một đại lý hành chính đòi hỏi hơn một chatbot hiệu quả. Hệ thống cần hiểu các sở thích, duy trì ngữ cảnh qua các tương tác, tương tác với phần mềm bên ngoài và xác định khi nào nó có đủ độ tin cậy để hành động.

Mặt trận tiếp theo của AI có tính đại lý có thể là công việc thường ngày

Catch đang tham gia vào một thị trường AI có tính đại lý đang mở rộng nhanh chóng, nhưng ý nghĩa lớn hơn của họ có thể đến từ cách họ định nghĩa vấn đề một cách hẹp hòi.

Nhiều công ty AI đang cố gắng tạo ra các đại lý ngày càng tổng quát có khả năng thực hiện hàng chục hoặc hàng trăm loại công việc. Catch lại chọn cách tiếp cận ngược lại: tập trung vào một lĩnh vực tương đối hạn chế và cố gắng làm cho hệ thống đủ tin cậy để người dùng thực sự ngừng tự thực hiện những nhiệm vụ đó.

Điều này có thể trở thành một mô hình quan trọng cho giai đoạn tiếp theo của AI doanh nghiệp.

Các đại lý có giá trị thương mại nhất có thể không ngay lập tức là những nhân viên kỹ thuật số tự chủ có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào. Thay vào đó, chúng có thể xuất hiện như những hệ thống chuyên biệt cao, hiểu sâu một danh mục công việc đủ để được tin tưởng giao quyền ngày càng lớn hơn.

Quản lý hành chính cấp điều hành cung cấp một bài kiểm tra sáng tỏ. Lên lịch họp, quản lý du lịch và phối hợp email có thể nghe có vẻ tầm thường so với lập trình hay nghiên cứu khoa học, nhưng các quy trình này đòi hỏi AI phải tương tác với con người thực, hiểu các chỉ dẫn chưa hoàn chỉnh, ghi nhớ sở thích cá nhân và đưa ra quyết định có hậu quả thực tế.

Nếu các hệ thống như Catch có thể xử lý những quy trình này một cách đáng tin cậy, ý nghĩa của chúng sẽ vượt ra ngoài việc tiết kiệm vài giờ cho các giám đốc điều hành. Điều đó sẽ chứng minh rằng các đại lý AI đang bắt đầu vượt qua ranh giới giữa việc tạo ra thông tin hữu ích và chịu trách nhiệm hoàn thành công việc.

Vòng gọi vốn hạt giống mới 5 million cung cấp cho Catch thêm vốn để kiểm tra xem quá trình chuyển đổi đó có thể mở rộng hay không.