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”.

Creación de materiales de cliente personalizados a través de una vista de múltiples fuentes

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.

Cambiar entre OpenAi, Géminis, Anthrope, basado en el rendimiento

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.

Lidiar con datos que son ‘demasiado desordenados’ o ‘incompletos’

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.

Reducir el tiempo de preparación de la cubierta de ‘varias horas a minutos’

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).

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Después de la reacción violenta, Operai ha abandonado los planes de reestructurar para eliminar el control de su entidad sin fines de lucro. Promotor Revisa la historia de las tensiones internas de OpenAI para obtener ganancias sobre su propósito fundador, inteligencia artificial en beneficio de la humanidad y qué preguntas quedan después del retiro de la empresa.

El lunes, Openai anunció que había abandonado planes controvertidos para arrojar control de su entidad matriz sin fines de lucro. Todavía convertirá su brazo con fines de lucro en una Corporación de Beneficios Públicos (PBC) según lo previsto. Mientras que un PBC señala que la empresa buscará objetivos más allá de la maximización de las ganancias, cómo la empresa persigue estos objetivos y las métricas que determinan si la empresa logra estos objetivos a discreción de la gestión de la empresa.

Operai se fundó originalmente como una organización sin fines de lucro en 2015 con “el objetivo de construir una inteligencia general artificial segura y beneficiosa para el beneficio de la humanidad”. La compañía recaudó millones de dólares en donaciones, incluso del cofundador Elon Musk, y en créditos y descuentos de Amazon, Google y Microsoft. Durante sus primeros años, Openai operó con donaciones.

Openai, que lanzó su popular chatbot chatgpt en 2022, ha encabezado el desarrollo de inteligencia artificial generativa. La IA generativa utiliza grandes conjuntos de datos para generar patrones que luego puede reiterar en texto, imágenes o video. En 2019, el CEO de Openai, Sam Altman, anunció que las ambiciones de la firma habían superado lo que las donaciones podrían apoyar y que Operai crearía un brazo con fines de lucro para atraer inversiones. La entidad con fines de lucro estaría completamente controlada por su padre sin fines de lucro. Tampoco sería obligatorio obtener ganancias o hacer distribuciones a sus inversores. Cualquier distribución que hizo se limitaría a 100 veces la inversión. Según Openai, en 2019, “la con fines de lucro [entity] recaudó una ronda inicial de más de $ 100 [million]seguido de $ 1 mil millones de Microsoft “.

Propósito frente a ganancias

En un reciente Capitalis no EPisode y pieza complementaria en PromotorRose Chan Loui discutió cómo este cambio a la estructura de OpenAi en 2019 comenzó una lucha interna continua entre el deseo de la empresa de comercializar y buscar ganancias para atraer inversiones por un lado, y salvaguardar su propósito fundador sin fines de lucro para garantizar que el desarrollo de IA beneficiara a la humanidad por el otro. Chan Loui es el Director Ejecutivo Fundador del Lowell Milken Center on Philanthropy y organizaciones sin fines de lucro en la Universidad de California, Los Ángeles.

En 2020, Openai hizo su primer producto, GPT-3, un modelo de aprendizaje de idiomas, disponible para el público. En 2022 llegaron las primeras iteraciones de ChatGPT y Dall-E, un generador de imágenes.

El lanzamiento de los principales productos generativos de IA comenzó a pagar dividendos para OpenAI en 2023. Varios fondos de cobertura invirtieron alrededor de $ 300 millones en la compañía que surgen. Microsoft prometió $ 10 mil millones. Sin embargo, la búsqueda de Altman para comercializar los productos de Openai y atraer más inversiones preocupó a algunos empleados de OpenAI de que el despliegue del producto fue apresurado y pone en peligro la seguridad de la tecnología.

Las tensiones entre el propósito y las ganancias estallaron en noviembre de 2023 cuando la junta directiva de OpenAI, después de las renuncias de varios de sus miembros, retiró a Altman de la empresa. Además de ignorar las preocupaciones de seguridad, la Junta afirmó que Altman no se había comunicado adecuadamente con ellos sobre el desarrollo de productos y fue abusivo de los empleados.

Sin embargo, la Junta restableció Altman días después después de la presión de los inversores y empleados de Operai, este último que amenazó con la renuncia masiva. Esos miembros de la junta renunciaron.

El regreso de Altman no terminó el debate sobre la dirección de OpenAi. En la primavera de 2024, Musk demandó a Altman y Openai por un incumplimiento de contrato, alegando que la empresa había violado su propósito de obtener beneficios públicos sobre las ganancias. Los expertos dudaron de que la demanda de Musk se mantendría en los tribunales debido a la posición legal y legal en los compromisos de fundación de OpenAi, pero no necesariamente porque estaba equivocado. Inicialmente, Musk dejó caer la demanda, solo para revivirla varios meses después.

La agitación en torno a la eliminación de Altman y la demanda de Musk pidieron preguntas sobre si una organización sin fines de lucro puede abandonar su propósito. PromotorEl director de la facultad, Luigi Zingales, escribió en Promotor Después de la demanda de Musk de que dicha asignación permitiría que las empresas aprovechen las leyes fiscales injustas, de las cuales OpenAi se benefició como una organización sin fines de lucro, y traicionaría las expectativas de los donantes, que le dieron a OpenAI millones de dólares en fondos iniciales para priorizar los beneficios sociales de la IA. Prescientamente, el profesor de derecho de Harvard, Roberto Tallarita, preguntó qué mecanismos de gobierno corporativo pueden evitar que una empresa se desvíe de su pronunciado propósito social, y descubrió que la respuesta es ninguno.

En diciembre de 2024, Openai anunció que se reestructuraría una vez más. El brazo sin fines de lucro ya no tendría un control del 100% sobre la entidad con fines de lucro. En cambio, tendría una participación minoritaria. Mientras tanto, la entidad con fines de lucro se convertiría en un PBC. Según OpenAi, la reestructuración la abriría a miles de millones de dólares en inversiones para crear una empresa más sostenible.

Reacción y reversión

Según Chan Loui, la pregunta que rodea su reestructuración propuesta era si el propósito de OpenAi de desarrollar IA generativo “en beneficio de toda la humanidad […] Puede sobrevivir a los enormes incentivos y presión para permitir que la compañía, ahora valorada en $ 300 mil millones, maximice las ganancias sin restricción, enriqueciendo a sus empleados e inversores, mientras que deja a un lado el control de su padre sin fines de lucro “.

En una carta abierta publicada en abril, un grupo de ex empleados de Operai, líderes civiles y académicos, incluidos Zingales, respondió: “No”. La carta amonestó los planes de Openai para reestructurarse y fue dirigida a los Fiscales Generales de California, donde OpenAi tiene su sede, y Delaware, donde se incorpora legalmente. La carta advirtió a los Fiscales Generales que el plan de OpenAI para reestructurar amenazaba con violar su propósito fundador, que OpenAi no había explicado cómo su reestructuración avanzaría en su propósito fundador, y que su reestructuración propuesta eliminaría las salvaguardas corporativas que aseguraban a OpenAi perseguiría su propósito prosocial original.

El 5 de mayo, Openai anunció que abandonaría los planes para reestructurarse para eliminar el estado de control de la entidad sin fines de lucro. En cambio, la entidad con fines de lucro aún se convertiría en PBC, pero permanecerá bajo el control de la organización sin fines de lucro. En su explicación, Openai escribió: “Tomamos la decisión de la organización sin fines de lucro de retener el control de OpenAi después de escuchar a los líderes cívicos y participar en un diálogo constructivo con las oficinas del Fiscal General de Delaware y el Fiscal General de California”.

¿Ahora que?

Quedan preguntas sobre lo que implicará la cara de OpenAi. El tema de atraer inversión todavía tiene tanto peso como antes. Según el New York Timesuna inversión reciente de SoftBank tiene una opción para que la compañía tenedora de inversión japonesa reduzca su inversión de $ 40 mil millones a $ 20 mil millones si OpenAI no completa su reestructuración planificada para fin de año. Altman dijo a los periodistas que SoftBank sigue comprometido con su completa inversión bajo la reestructuración propuesta revisada.

Sin embargo, Bloomberg informó que Microsoft, el patrocinador más importante de Openai, aún no ha aprobado el nuevo plan de reestructuración. Las dos empresas están en negociaciones.

“Tendremos que saber más sobre la estructura y la implementación de la gobernanza para determinar si esta nueva propuesta realmente conserva el propósito de la organización sin fines de lucro”, dijo Chan Loui Promotor Después de Operai anunció su giro en U. “Dado que parece que la organización sin fines de lucro tendrá una gran participación de capital (pero no en la mayoría) en la Corporación de Beneficios Públicos de Delaware (PBC), necesitará los derechos de voto descomunales sobre los temas que implican los planes de la Compañía e implementación del desarrollo de la IA”.

Chan Loui explica además que “¡También querremos escuchar más sobre el proceso de gobernanza, como: ¿Quién elegirá a los miembros de la junta de la organización sin fines de lucro y la PBC? ¿Cómo se reemplazarán los miembros iniciales de la junta?

Para aquellos que criticaron la reestructuración propuesta por OpenAI en diciembre pasado, la reversión de la empresa es una victoria para la integridad del gobierno corporativo y la ley fiscal. Sin embargo, el diablo está en los detalles, y Altman ha demostrado ser decidido a comercializar OpenAi.

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Los artículos representan las opiniones de sus escritores, no necesariamente las de la Universidad de Chicago, la Escuela de Negocios Booth o su facultad.