Jared Zhao se interesó en el análisis de datos durante su tiempo en UC Berkeley, atraído por la capacidad de convertir datos en historias. En 2021, fundó su primera startup de análisis de datos, Polyture. Sin embargo, un año después, los avances en inteligencia artificial generativa le hicieron darse cuenta de que lo que estaba construyendo era demasiado complicado para lo que los usuarios necesitaban en un mundo post-ChatGPT. Así, decidió cambiar de rumbo y fundó Athenic AI, una empresa que utiliza inteligencia artificial para realizar análisis de datos para empresas, integrando todas sus fuentes de datos.
Zhao, fundador y CEO de Athenic, explicó que los productos de la empresa están diseñados para ser el sistema nervioso central de las bases de datos de una organización, accesibles para cualquier persona en la empresa, sin importar su experiencia en programación o datos. Athenic se adapta a las necesidades de cada empresa, permitiendo que su inteligencia artificial comprenda el “conocimiento tribal”, los indicadores clave de rendimiento (KPI) y la terminología interna, lo que le proporciona el contexto necesario para realizar análisis precisos.
Cada informe de datos generado por el sistema impulsado por IA incluye una explicación de cómo la inteligencia artificial interpretó los datos, facilitando a los usuarios la identificación de posibles errores y la retroalimentación al modelo de IA. Zhao destacó que, aunque buscan que la IA alcance la mayor precisión posible, los analistas de datos humanos tampoco logran un 100% de exactitud. “Incluso cuando el sistema se equivoca, es consciente de que podría estar equivocado y explica al usuario por qué piensa eso”, comentó Zhao. “Y eso es lo que hace un buen analista de datos; no solo te da el informe o el gráfico, sino que también te ofrece un resumen ejecutivo que explica cómo deberías interpretar esto y qué hizo para realizar el análisis”.
Athenic fue fundada en 2022 y lanzó su producto en el verano de ese mismo año. Desde su lanzamiento, ha conseguido clientes que van desde pequeñas startups hasta grandes empresas, incluyendo Additel y PMC. Zhao mencionó que han encontrado muchos de sus clientes más pequeños a través de ventas externas, mientras que la mayoría de sus clientes empresariales llegaron por interés interno.
La empresa, con sede en San Francisco, ha anunciado una ronda de financiación inicial de 4.3 millones de dólares, liderada por BMW i Ventures, con participación de TenVC, Scrum Ventures y Stage 2 Capital, entre otros. Zhao indicó que el dinero se destinará a la contratación y al desarrollo de nuevas capacidades tecnológicas. “Hoy, el usuario hace preguntas y extrae las ideas del sistema que desea ver”, explicó Zhao. “También hay un mundo en el que los datos tienen algún tipo de información innata que querríamos sugerir al usuario antes de que pregunte”.
Samantha Huang, principal en BMW i Ventures, comentó que conoció a Athenic de manera algo aleatoria. Su firma decidió explorar mejor el ecosistema de startups de IA y contactaron a tantas como pudieron para obtener una impresión general. Athenic destacó entre otras empresas de análisis de datos porque ayuda a las compañías a configurar modelos de IA con contexto y conocimiento específicos de la empresa. “Muchas empresas utilizan modelos genéricos y monetizados, pero el problema es que, técnicamente, el modelo es un poco ‘tonto’ si no sabes cómo es el entorno de datos del cliente”, dijo Huang. “Jared tomó un nuevo enfoque, combinando un gráfico de conocimiento con modelos fundamentales que le permitieron resolver ese problema”.
El mercado de análisis de datos está saturado y probablemente se volverá aún más competitivo a medida que la inteligencia artificial generativa mejore y más empresas busquen aprovechar cómo la IA puede mejorar la gestión y el uso de sus datos. Databricks es un ejemplo en este sector que ha recaudado más de 19 mil millones de dólares en capital de riesgo y actualmente está valorada en 62 mil millones de dólares. También hay numerosas empresas centradas en almacenamiento y optimización de datos que podrían expandirse fácilmente en este espacio.
Zhao cree que el enfoque de la empresa en la experiencia del usuario y en asegurar que los modelos de IA tengan el contexto adecuado de la empresa les ayuda a diferenciarse. “Pensamos que hay demasiados negocios que se manejan sin el conocimiento adecuado, aunque todos los datos estén técnicamente disponibles”, dijo Zhao. “A veces, las personas en la cima, no por ignorancia, sino porque a menudo están ‘volando a ciegas’, y ese es el problema que realmente queremos resolver”.
