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Es un enigma: los equipos de clientes tienen más datos de los que pueden comenzar a usar, desde las notas de Salesforce, los boletos JIRA, los paneles de proyectos, los documentos de Google, pero tienen dificultades para reunirlo todo al elaborar mensajes de clientes que realmente resuenan.
Las herramientas existentes a menudo dependen de plantillas o diapositivas genéricas y no pueden proporcionar una imagen completa de viajes de clientes, hojas de ruta, objetivos del proyecto y objetivos comerciales.
Korl, una startup lanzada hoy, espera superar estos desafíos con una nueva plataforma que funciona en múltiples sistemas para ayudar a crear comunicaciones altamente personalizadas. La herramienta multimodal múltiple utiliza una mezcla de modelos de OpenAI, Géminis y antrópico para obtener datos y contextualizar los datos.
“Los ingenieros tienen herramientas de IA potentes, pero los equipos orientados al cliente están atrapados con soluciones poco profundas y desconectadas”, dijo Berit Hoffmann, CEO y cofundador de Korl, a VentureBeat en una entrevista exclusiva. “La innovación central de Korl se basa en nuestras tuberías avanzadas de múltiples agentes diseñados para construir el contexto del cliente y el producto que carecen las herramientas genéricas de presentación”.
Los agentes de AI de Korl agregan información de diferentes sistemas, como la documentación de ingeniería de JIRA, contornos de Google Docs, diseños de Figma y datos de proyectos de Salesforce, para construir una vista de múltiples fuentes.
Por ejemplo, una vez que un cliente conecta a Korl con JIRA, su agente estudia las capacidades de productos existentes y planificadas para descubrir cómo mapear datos e importar nuevas capacidades de productos, explicó Hoffmann. La plataforma coincide con los datos del producto con la información del cliente, como el historial de uso, las prioridades comerciales y la etapa del ciclo de vida, que llena los vacíos con el uso de la IA.
“Los agentes de datos de Korl recopilan, enriquecen y estructuran diversos conjuntos de datos de fuentes internas y datos públicos externas”, dijo Hoffmann.
Luego, la plataforma genera automáticamente revisiones comerciales trimestrales (QBR) personalizadas, lanzamientos de renovación, presentaciones a medida y otros materiales para su uso en hitos importantes del cliente.
Hoffmann dijo que el diferenciador central de la compañía es su capacidad para ofrecer “materiales pulidos listos para el cliente”, como diapositivas, narraciones y correos electrónicos, “en lugar de simplemente análisis o ideas crudas”.
“Creemos que esto ofrece un nivel de valor operativo que los equipos orientados al cliente necesitan hoy dadas las presiones para hacer más con menos”, dijo.
Korl orquesta un “conjunto de modelos” en OpenAi, Gemini y Anthrope, seleccionando el mejor modelo para el trabajo en el momento basado en la velocidad, la precisión y el costo, explicó Hoffmann. Korl necesita realizar tareas complejas y diversas (narraciones matizadas, computación de datos, imágenes), por lo que cada caso de uso coincide con el modelo más desempeñado. La compañía ha implementado “mecanismos sofisticados de respaldo” para mitigar las fallas; Al principio, observaron altas tasas de falla al confiar en un solo proveedor, informó Hoffman.
La startup desarrolló un aplazamiento de automóviles patentado para manejar diversos esquemas de datos empresariales en JIRA, Salesforce y otros sistemas. La plataforma se asigna automáticamente a los campos relevantes en Korl.
“En lugar de solo una coincidencia semántica o de nombre de campo, nuestro enfoque evalúa factores adicionales como la escasez de datos para obtener y predecir coincidencias de campo”, dijo Hoffmann.
Para acelerar el proceso, Korl combina modelos de baja latencia y alto rendimiento (como GPT-4O para respuestas rápidas de construcción de contexto) con modelos analíticos más profundos (Claude 3.7 para comunicaciones más complejas y orientadas al cliente).
“Esto garantiza que optimizemos para la mejor experiencia del usuario final, haciendo compensaciones basadas en el contexto entre inmediatez y precisión”, explicó Hoffmann.
Debido a que “la seguridad es primordial”, Korl busca garantías de privacidad de grado empresarial de los proveedores para garantizar que los datos del cliente estén excluidos de los conjuntos de datos de capacitación. Hoffmann señaló que su orquestación múltiple y contextual, lo que impulsa adicional limita la exposición inadvertida y las fugas de datos.
Hoffman señaló que, al principio, Korl escuchó de los clientes que les preocupaba que sus datos fueran “demasiado desordenados” o “incompletos” para ser aprovechados. En respuesta, la compañía construyó tuberías para comprender las relaciones de los objetos comerciales y llenar los vacíos, como cómo posicionar las características externamente o cómo alinear los valores en torno a los resultados deseados.
“Nuestro agente de presentación es lo que aprovecha esos datos para generar diapositivas de clientes y pista de conversación [guide conversations with potential customers or leads] dinámicamente cuando sea necesario ”, dijo Hoffmann.
También dijo que Korl presenta “verdadera multimodalidad”. La plataforma no es solo extraer datos de varias fuentes; Está interpretando diferentes tipos de información, como texto, datos estructurados, gráficos o diagramas.
“El paso crítico es ir más allá de los datos sin procesar para responder: ¿Qué historia cuenta este gráfico? ¿Cuáles son las implicaciones más profundas aquí, y realmente resonarán con este cliente específico?”, Dijo. “Hemos creado nuestro proceso para realizar esa diligencia debida crucial, asegurando que la producción no sea solo datos agregados, sino un contenido genuinamente rico entregado con un contexto significativo”.
Dos de los competidores cercanos de Korl incluyen Gainsight y Clari; Sin embargo, Hoffmann dijo que Korl se diferencia al incorporar un contexto profundo de productos y hoja de ruta. Las estrategias efectivas de renovación y expansión del cliente requieren una comprensión profunda de lo que hace un producto, y esto debe combinarse con el análisis de los datos y el comportamiento del cliente.
Además, Hoffmann dijo que Korl aborda dos “deficiencias fundamentales” de las plataformas existentes: contexto comercial profundo y precisión de la marca. Los agentes de Korl recopilan el contexto comercial de múltiples sistemas. “Sin esta inteligencia integral de datos, las cubiertas automatizadas carecen de valor comercial estratégico”, dijo.
Cuando se trata de la marca, la tecnología patentada de Korl extrae y replica las pautas de los materiales existentes.
Las primeras indicaciones sugieren que Korl puede desbloquear al menos una mejora de 1 punto en la retención de ingresos netos (NRR) para las compañías de software del mercado medio, dijo Hoffmann. Esto se debe a que descubre el valor del producto previamente no realizado y facilita la comunicación de los clientes antes de que se conviertan o toman decisiones de renovación o expansión.
La plataforma también mejora la eficiencia, reduciendo el tiempo de preparación de la plataforma para cada llamada del cliente de “varias horas a minutos”, según Hoffman.
Los primeros clientes incluyen la plataforma de construcción de habilidades Datacamp y Gifting y Direct Mail Company Sendoso.
“Abordan un desafío crítico y pasado por alto: con demasiada frecuencia, las características del producto se lanzan mientras que los equipos de mercado (GTM) no están preparados para venderlas, apoyarlas o comunicarlas de manera efectiva”, dijo Amir Younes, director de clientes de Sendoso. “Con la IA de Korl, [go-to-market] La habilitación de GTM y la creación de activos podrían estar a solo un clic de distancia, sin agregar sobrecarga para los equipos de I + D “.
Korl ingresó hoy al mercado con $ 5 millones en fondos iniciales en una ronda co-liderada por Mac Venture Capital y subrayado VC, con la participación de Perceptive Ventures y Diane Greene (fundador de VMware y ex CEO de Google Cloud).
It was all about AI at all the big events this week — Microsoft Build, Google I/O, Dell Tech World, Red Hat Summit and even Computex.
This time at I/O, Google appeared to get the upper hand, vibe-wise, with a flurry of new models and features, a vision of a universal AI assistant, and even plans for AI-powered AR glasses. Safe to say, it’s well behind the pack no longer. But Microsoft also unleashed a raft of new AI features and agents as well at Build.
OpenAI isn’t slowing down either, buying io, Jony Ives’ secretive AI startup, for $6.5 billion in stock. Will Ives create the AI-powered products at OpenAI that he couldn’t at Apple? Meantime, Anthropic keeps plowing ahead, releasing two new models this week.
On the mainstream enterprise tech front, AI took center stage as well. At Dell Tech World, CEO Michael Dell doubled down on AI factories and AI edge opportunities. And IBM-owned Red Hat expanded its AI offerings at its summit.
Trump threatened Apple Friday with 25% tariffs on iPhones not made in the U.S. — even though that’s virtually impossible — as well as 50% tariffs on EU imports. So much winning.
No more Mr. Nice Guy: Jensen Huang slammed U.S. AI export curbs on China, saying they simply slashed its market share there and caused Chinese companies to use homegrown chips.
Next week there are lots more earnings reports, first among them Huang’s Nvidia, as well as Dell, NetApp, Salesforce, UiPath, Nutanix, Pure Storage, HP, Box, Okta, Zscaler and more.
Here’s all the news this week from SiliconANGLE and beyond:
Microsoft Build was all about AI, of course…
At Build, Microsoft introduces GitHub Copilot coding agent that works like a developer
Microsoft expands Fabric and Azure data portfolio to simplify AI development
Microsoft launches tools to streamline AI agent development
AI agents unleashed in Windows with Model Context Protocol
Microsoft debuts Windows AI Foundry for local model development on AI PCs
NLWeb is Microsoft’s new, open-source tool that integrates generative AI search into any website
New Discovery AI from Microsoft targets faster science innovation and experimentation
Microsoft boosts AI platform security with new identity protection threat alerts and data governance
And so was Google I/O… of course…. But I share Quentin Hardy’s misgivings that so much of generative AI is being promoted as a way to automate what humans do. “The good from AI will come from tools which help us communicate with each other, not from software programs so convincing that they spoof everyone’s humanity,” he says, but that’s not mostly what we see from Google and others.
With a flurry of new model features, Google outlines plan to build a universal AI assistant
New AI Mode promises to make Google Search, and Shopping, much more intelligent
Google showcases a wave of AI-powered developer announcements at I/O 2025
At Google I/O, Firebase gets a host of new features, including AI app building enhancements
Google rolls out new multimodal AI features for Google Workspace
Google launches Beam platform for 3D enterprise video communication
Flow filmmaking platform headlines new wave of Google generative AI tools
Google debuts how Android XR Glasses will bring Gemini into everyday life
Google DeepMind CEO Demis Hassabis (Photo: Robert Hof/SiliconANGLE)
It’s no surprise that Google placed its DeepMind CEO Demis Hassabis front and center to put forward his vision of where AI is going. But he was joined in his star turn at Google’s annual I/O conference Tuesday by a surprise guest: Google co-founder Sergey Brin.
Brin, who returned to something like full-time work on AI in 2023, joined Hassabis to map out the “frontiers of AI” in an interview by Alex Kantrowitz, founder of the Big Technology newsletter and podcast. Some tidbits:
* Despite worry that data centers for AI might be getting overbuilt, Hassabis thinks there’s still many more needed — not just for training models but running them, especially with the advent of “thinking” models that need lots of compute at runtime.
* At the same time, Hassabis thinks there’s at least two more big breakthroughs in terms of algorithmic and other improvements to get to “artificial general intelligence,” a still-fuzzy term for when models become as smart as humans. And to put that in perspective, he thinks the “reasoning” models coming out are only part of one of those breakthroughs.
* But a big thing missing from these models is something humans take for granted: a knowledge of the physical world. Hassabis believes these “world models” will be crucial to getting to AGI, but it won’t be easy or quick to create them.
* So when will AGI arrive? Brin says just before 2030. Hassabis says just after. “Stop sandbagging,” Brin shot back.
* Why did Brin come back to Google? “For a computer scientist… there’s never been a greater problem or opportunity,” he said. “I’m across the street [at Google HQ) pretty much every day,” working on multimodal models such as Veo 3. “I tend to be pretty deep in the technical details.”
* This could be a bit of rewriting history, but Hassabis said Gemini was built to be multimodal from the start, not just text-based, which “made things harder at first,” but now Google, considered behind OpenAI and some others until, well, pretty much now, is seeing the fruits of that strategy.
* As Google makes a second bet on now AI-powered glasses, Brin admitted to making “a lot of mistakes” on the last attempt, the much-derided Google Glass, and has brought in others to make the devices this time. But this time, Hassabis said, there’s a killer app: the universal AI assistant he talked up during his keynote. AI eventually rescues everything, it seems.
Anthropic launches new frontier models: Claude Opus 4 and Sonnet 4
Vast Data says it has built an operating system for large-scale agent deployment
At Computex, Nvidia debuts AI GPU compute marketplace, NVLink Fusion and the future of humanoid AI
Glean launches upgraded Glean Agents toolkit with new development tools And a deeper dive into Glean’s strategy for remaking enterprise search: Building systems of context: Glean expands agentic platform for AI-powered enterprise search
Report: Apple plans to make its large language models available to developers
Salesforce targets a more human touch for financial services firms, with AI agents
Neurologyca launches multimodal platform to create emotionally aware AI
Extreme Networks goes big on platform and AI at Connect 2025
Starburst targets AI bottlenecks with smarter data access and governance
Workday adds seven new AI agents to its cloud platform
DataOps.live debuts new Dynamic Suite data toolkit for Snowflake
Nvidia CEO Jensen Huang criticizes US curbs on AI chip sales to China
US house passes 10-year moratorium on state AI laws
OpenAI acquires Jony Ive’s io Products in $6.5B all-stock deal This is a huge burn on Apple, which had Ive for a long time and should have been using him to find opportunities at the intersection of AI and devices some time ago. Now it’s way behind. Still, it’s remarkably unclear what this device they’re talking about will actually do.
Snowflake gains momentum with solid earnings and revenue beats
CoreWeave shares soar 19% after larger-than-expected $2B debt offering
Alation acquires Numbers Station to expand AI agent capabilities for enterprise data workflows
LMArena raises $100M at $600M valuation to expand AI benchmarking platform
Big-data visualization company Domo smashes Wall Street’s targets and its stock soars
Microsoft-backed Builder.ai set for bankruptcy after cash seized (per Bloomberg)
DataHub gets $35M in funding to provide the context needed for AI reliability and safety
Agentic workspace provider Sweep raises $22.5M Series B round
AI tax startup Filed bags $17.2M to turbocharge tax return processing
Pay-i launches with $4.9M to ease AI application cost tracking
There’s even more AI and big data news on SiliconANGLE
At Dell Technologies World, AI was also the star:
Welcome to the AI factory era: A preview of Dell Technologies World 2025
Michael Dell on AI factories, edge innovation and the next phase of digital transformation
Dell builds out its AI offerings with an emphasis on on-premises deployment
TheCUBE analysis from Dell Tech World: Edge emerges as the heart of enterprise innovation
Dell builds out the AI infrastructure engine to power the incoming industrial revolution
Dell and Nvidia level up Dell AI Factory for agentic use cases
And guess what? Same at Red Hat Summit:
Red Hat Expands AI offerings with inference server and validated models
Red Hat Linux gets a gen AI upgrade and other administrative goodies
Red Hat expands hybrid cloud capabilities with AI assistant, edge manager and AMD partnership
OpenAI to build gigawatt Stargate data center in the UAE
Qualcomm to launch data center processors that link to Nvidia chips
Innatera unveils mass-market neuromorphic microcontroller for AI-powered edge sensors
Docker launches Hardened Images to secure enterprise software supply chains
New Sentry logging feature adds structured logs to error tracking workflow
Sanmina to acquire ZT Systems’ manufacturing business from AMD
Intel mulls selling edge and networking group (per Reuters)
Despite strong earnings beat, Workday’s stock wobbles on disappointing guidance
Autodesk shares rise on upbeat earnings results and positive guidance
Zoom beats first-quarter estimates on earnings and revenue
Gravitee raises $60M to help developers tame API complexity
We have lots more news on cloud, infrastructure and apps
Global law enforcement and Microsoft take down Lumma malware infrastructure
Cybersecurity researcher discovers database with millions of login credentials
Palo Alto Networks stock slips despite earnings and guidance beats
TrustCloud raises $15M to boost AI and go-to-market for security assurance
BreachRx raises $15M to expand intelligent incident response platform
JFrog and Nvidia partner on secure software supply chain for Enterprise AI Factory
Druva expands Azure support with cloud-native protection for SQL and Blob Storage
Exabeam and Vectra AI partner to improve threat detection and cloud visibility
Picus Security launches Exposure Validation to help teams focus on exploitable vulnerabilities
Atera debuts IT Autopilot to offload Tier 1 tasks from technicians
Strider upgrades Spark platform to deliver faster threat intelligence against nation-state attacks
Operant AI launches Woodpecker to bring open-source red teaming to AI and cloud environments
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Apple reportedly planning to launch smart glasses in late 2026
D-Wave launches the Advantage2 quantum computer with more than 4,400 qubits
Report: Circle could potentially be acquired by Coinbase or Ripple for $5B+
Regeneron to buy 23andMe out of bankruptcy for $256M
Sam Altman’s World raises $135M in token sale to a16z and Bain Capital Crypto
Another tech IPO: Hinge Health prices IPO at $32, the top end of expected range
And check out more news on emerging tech, blockchain and crypto and policy
Infrastructure management platform env0 revamped its management team. Steve Corndell succeeds co-founder Ohad Maislish as CEO. David Kopans becomes chief financial officer, Chris Graham is new chief marketing officer, Yaron Yarimi is VP of R&D, Maya Aquadro is VP of customer success, and Luis da Silva Rodrigues is VP of sales.
Low-code company OutSystems appointed Woodson Martin CEO, replacing founder and longtime leader Paulo Rosado.
Credential security firm Dashlane named enterprise product veteran Christophe Frenet chief product officer.
Discern Security appointed cybersecurity veteran Evgeniy Kharam chief strategy officer.
Enterprise network security firm Titania appointed Ian Robinson CPO.
Snowflake Summit, San Francisco, June 2-5: SiliconANGLE and theCUBE will be onsite with all the news, analysis and interviews.
Databricks Data+AI Summit, San Francisco, June 9-12: SiliconANGLE will be onsite with all the news.
Tuesday, May 27: Box, Okta
Wednesday, May 28: Nvidia, Salesforce, Nutanix, Pure Storage, HP, Synopsys, C3 AI, SentinelOne
Thursday, May 29: Dell, NetApp, UiPath, Marvell Semi, Zscaler, PagerDuty, Elastic
THANK YOU
Recientemente, mientras usaba ChatGPT para envolver un informe confuso, me encontré algo aburrido con la personalidad excesiva habitual del chatbot.
Chatgpt, para siempre, ha estado entusiasmado con todo. A menos que se le solicite lo contrario, el chatbot AI le dará las respuestas más amigables, llenas de puntos de exclamación y chat amigable.
Las nuevas lunas son un momento de rejuvenecimiento y manifestación. Si tiene falta en su vida, este es el momento en que el colectivo trabajará para llenarlo, ya sea a través de una nueva experiencia, persona o artículo. Debemos hacer espacio para comienzos y un comportamiento tonto durante las nuevas lunas. Eso sí, todos somos tontos cuando comenzamos algo nuevo, así que no tengas miedo de ser experimentales.
Para los novatos, una luna nueva es cuando la luna conjuía con el sol en el mismo grado. Las nuevas lunas son para establecer intenciones y objetivos para manifestarse. ¡Tome el tema de cada luna nueva (período de manifestación) como inspiración para presentar la mejor versión de usted mismo! Si encuentra útil su horóscopo o tiene alguna pregunta, comparta su horóscopo y etiquétame en las redes sociales @monishaholmes.
La luna nueva en Géminis, que tiene lugar en 26 de mayo de 2025, a las 11:01 pm EST, Se trata de reconocer el peligro de llegar a conclusiones antes de tener la imagen completa. Imagina esto: lees un párrafo de libros de texto y de repente crees que has desbloqueado el secreto de la vida. Escuchas un fragmento de chismes y comienzas a sacar conclusiones audaces y seguras. Bienvenido a la temporada de Géminis. Este signo aéreo ama las ideas, las conversaciones y la información, pero no necesariamente información completa. Y bajo esta lunación, existe una gran posibilidad de que muchos de nosotros caigamos en la trampa de pensar que lo sabemos todo … cuando no lo hacemos.
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