Quill Raises $6.5M để Xây dựng “Trưởng phòng AI” Chủ quyền

Khi các công cụ AI nhân lên trên nơi làm việc, một vấn đề mới đang xuất hiện. Các chuyên gia không chỉ làm việc của mình. Họ đang quản lý một đội ngũ AI trợ lý ngày càng tăng cho việc viết, nghiên cứu, lập trình, tài liệu và giao tiếp. Các công cụ này hiếm khi chia sẻ ngữ cảnh và hiếm khi hiểu cách một người thực sự làm việc.

Quill tin rằng thành phần bị thiếu là cuộc trò chuyện.

Công ty đã huy động được 6,5 triệu đô la trong vòng tài trợ hạt giống để mở rộng nền tảng và ra mắt Quilliam, một Trưởng phòng AI chủ quyền được thiết kế để phối hợp các công cụ AI bằng cách sử dụng ngữ cảnh được rút trực tiếp từ các cuộc họp và thảo luận. Vòng này được dẫn đầu bởi Basis Set Ventures, với sự tham gia của 500 Global, Naval Ravikant, Morado Ventures, và AME Cloud Ventures.

Bắt đầu từ nơi công việc thực sự diễn ra

Quill bắt đầu như một công cụ ghi chép cuộc họp cục bộ tập trung vào việc bảo tồn hồ sơ cuộc trò chuyện. Bằng cách xử lý âm thanh trực tiếp trên thiết bị của người dùng và cấu trúc tóm tắt và các mục hành động từ các cuộc thảo luận, nó nhằm mục đích thu hẹp khoảng cách giữa những gì đã được nói và những gì cần xảy ra tiếp theo. Theo thời gian, sản phẩm đã mở rộng beyond việc ghi chép vào việc duy trì một lớp bộ nhớ ngữ cảnh liên tục được rút ra từ những tương tác này.

Giả định cơ bản là rằng cuộc trò chuyện, chứ không phải các tài liệu độc lập, có thể cung cấp một nền tảng chính xác hơn cho việc hiểu cách công việc diễn ra trong thực tế.

Từ ghi chép đến phối hợp

Quilliam mở rộng nền tảng này thay vì thay thế nó. Trong khi các phiên bản trước tập trung vào việc ghi chép và cấu trúc hóa các cuộc trò chuyện, lớp mới hơn mang ngữ cảnh này vào các hệ thống khác thông qua Giao thức ngữ cảnh mô hình.

Thay vì dừng lại ở việc ghi chép, hệ thống có thể tương tác với các nền tảng tài liệu, quản lý tác vụ và các công cụ khác. Một cuộc thảo luận sản phẩm có thể dịch thành các ghi chú dự án cập nhật hoặc các vé mới được tạo. Trước một cuộc họp với khách hàng, các trao đổi trước có thể được hiển thị để khôi phục tính liên tục.

Sự nhấn mạnh là vào việc phối hợp. Khi các công cụ AI trở nên tích hợp trên các quy trình viết, lập kế hoạch và phân tích, các chuyên gia ngày càng hoạt động trên các hệ thống phân mảnh thiếu bộ nhớ chia sẻ. Quilliam cố gắng giảm thiểu sự phân mảnh này bằng cách duy trì tính liên tục ngữ cảnh trên các môi trường thay vì giới thiệu một công cụ bị cô lập khác.

Kiến trúc và Kiểm soát Dữ liệu

Thiết kế nền tảng đặt tính địa phương của dữ liệu và kiểm soát suy luận lên hàng đầu.

Trình ghi âm chạy trên thiết bị của người dùng theo mặc định và không có âm thanh nào được truyền tải bên ngoài trừ khi đồng bộ hóa được kích hoạt. Khi đồng bộ hóa đám mây được kích hoạt, nó được mã hóa từ đầu đến đầu và nội dung không mã hóa không thể truy cập được bởi dịch vụ. Người dùng có thể xác định vị trí suy luận xảy ra, cho dù thông qua các nhà cung cấp đám mây doanh nghiệp được cấu hình cho việc ghi nhật ký nội dung không hoặc thông qua các mô hình cục bộ hoàn toàn phù hợp với môi trường ngoại tuyến hoặc cách ly.

Dữ liệu người dùng không được sử dụng cho việc đào tạo mô hình. Tích hợp và quy trình làm việc có thể được cấu hình, cho phép các tổ chức căn chỉnh các triển khai với các yêu cầu tuân thủ nội bộ, bao gồm cả việc cư trú dữ liệu và các hạn chế quy định. Đối với các đội yêu cầu sự cách ly nghiêm ngặt, hệ thống có thể hoạt động mà không cần cuộc gọi mạng ngoài.

Cùng nhau, những quyết định thiết kế này coi vị trí suy luận và xử lý dữ liệu là các tham số có thể điều chỉnh thay vì các giả định cố định.

Chuyển đổi sang Cơ sở hạ tầng Công việc Nhận thức Ngữ cảnh

Loại phần mềm này phản ánh một sự thay đổi lớn hơn trong cách công việc kỹ thuật số có thể được cấu trúc.

Các công cụ năng suất truyền thống xoay quanh các tài liệu, vé và bảng điều khiển. Các hệ thống AI đã phần lớn theo dõi mô hình này, tạo ra đầu ra từ các lời nhắc và tệp. Cuộc trò chuyện, mặc dù là nơi nhiều quyết định bắt nguồn, vẫn còn cấu trúc lỏng lẻo và khó tích hợp vào các hệ thống hoạt động.

Khi các cuộc thảo luận trở nên có cấu trúc, có thể tìm kiếm và tồn tại, chúng bắt đầu hoạt động như bộ nhớ tổ chức. Các cuộc họp không còn là các sự kiện bị cô lập mà là các đầu vào vào các quy trình liên tục. Ranh giới giữa thảo luận và thực hiện trở nên ít rõ ràng hơn.

Ý nghĩa mở rộng ra ngoài việc ghi chép. Các hệ thống nhận thức ngữ cảnh có thể ảnh hưởng đến cách các tổ chức ghi lại quyết định, quản lý kiến thức, giải quyết các vấn đề tuân thủ và tích hợp nhân viên. Khi AI trở nên tích hợp vào các hoạt động hàng ngày, các lựa chọn về vị trí dữ liệu và kiểm soát suy luận trở thành các yếu tố thiết kế cơ bản.

Nếu giai đoạn đầu tiên của AI nhấn mạnh vào việc tạo ra, giai đoạn tiếp theo có thể nhấn mạnh vào tính liên tục và ngữ cảnh.