♦ Iulia Neagu, absolventă a liceului Mihai Viteazul din Bucureşti, a urmat cursurile celor două universităţi prestigioase din SUA - Princeton şi Harvard ♦ Start-up-ul a ridicat o finanţare seed de 5,5 milioane de dolari la fondare, în 2023, şi a fost achiziţionat în mai puţin de doi ani şi jumătate ♦ Tehnologia dezvoltată de Quotient AI monitoriza agenţii de inteligenţă artificială, depistând „halucinaţiile” şi reducând ratele de eroare chiar şi de la 30% la sub 10% ♦ Echipa integrală, formată din sub 10 angajaţi, se alătură Databricks, iar produsul standalone urmează să fie închis şi integrat în platforma gigantului american.
Start-up-ul Quotient AI, cofondat în Statele Unite de către românca Iulia Neagu, a ales să vândă operaţiunile către gigantul american Databricks la nici doi ani şi jumătate de la lansare, în ciuda faptului că obţinuse o finanţare iniţială în valoare de 5,5 milioane de dolari. Decizia acestui exit rapid, în detrimentul atragerii unei noi runde de investiţii pentru a creşte independent, a fost dictată de realitatea dură a pieţei de inteligenţă artificială (AI), care a devenit extrem de scumpă şi necesită volume colosale de putere de calcul şi capital financiar şi uman pentru a scala produsul.
„A fost o decizie grea. Aceasta a fost şi întrebarea pe care ne-am pus-o noi: vrem să continuăm pe cont propriu sau vrem să facem acest parteneriat cu Databricks şi să continuăm cu ei? Până la urmă, decizia a fost atât pe baza faptului că lucrurile se mişcă foarte, foarte repede pe piaţa de AI, cât şi a necesităţii de a avea foarte, foarte mulţi bani şi echipe din ce în ce mai mari şi resurse din ce în ce mai mari. Şi din cauza asta se face foarte multă consolidare pe piaţă”, a declarat Iulia Neagu, cofondatoare Quotient AI, în cadrul emisiunii ZF IT Generation.
De la fizică la Princeton şi Harvard, la antreprenoriat în AI
Traseul Iuliei Neagu a început în 2009, când a lăsat în urmă Bucureştiul şi cursurile liceului Mihai Viteazul pentru a studia în Statele Unite. A obţinut o licenţă în fizică la Universitatea Princeton, urmată de un doctorat în acelaşi domeniu la Universitatea Harvard.
„După doctorat, ştiam că nu vreau să rămân în mediul academic. Voiam ceva mult mai practic şi aplicat. Aşa că m-am axat pe machine learning, pe AI, data science”, a povestit ea.
Trecerea către mediul privat i-a adus roluri de conducere în echipe de analiză a datelor la companii precum Aon şi Tamr, dar a reprezentat şi momentul în care s-au conturat primele ambiţii de business. Încă din primul an de doctorat, a participat la un incubator de start-up-uri (Harvard Innovation Lab), unde l-a întâlnit pe Freddie Vargus, cel care avea să îi devină cofondator şi CTO la Quotient AI.
„Eu şi cu Freddie am păstrat legătura, e unul dintre cei mai buni prieteni ai mei, şi pe parcursul anilor de când ne ştim, care acum cred că sunt aproape 12 ani, mereu am discutat idei potenţiale, idei de start-up-uri, de proiecte. Şi până la urmă, când a venit vorba de ideea pentru Quotient, a fost prima oară când n-am avut un contraargument şi am zis să începem”, a precizat Iulia Neagu.
Punctul de cotitură profesională a fost însă rolul de director data science la GitHub, platforma principală de hosting şi colaborare pentru dezvoltatorii de software la nivel mondial, deţinută de Microsoft.
Acolo, echipa condusă de ea a participat la dezvoltarea Copilot, primul agent AI de generare de cod. „Am lansat produsul acela pe piaţă, de la beta la GA (General Availability – n.red.). Ajunsesem, cred, la momentul acela la 100 de milioane de utilizatori şi această experienţă a fost cumva fundaţia ideii care a devenit Quotient mai departe”, a detaliat ea.
Tehnologia din spate: vânătoarea de „halucinaţii”
Ideea unei platforme care să monitorizeze greşelile inteligenţei artificiale a atras imediat interesul investitorilor din Silicon Valley şi Boston, care le-au oferit 5,5 milioane de dolari înainte de lansarea formală. „Noi am strâns runda de finanţare, practic, când eram pe picior de plecare de la GitHub. N-aveam încă nici numele firmei, nici pitch deckul, nici produsul”, a subliniat cofondatoarea Quotient AI.
Odată construit, sistemul a funcţionat ca un „verificator” pentru AI. „Quotient AI era o platformă de monitorizare, evaluare şi fine-tuning a modelelor de AI şi a agenţilor AI”, a rezumat ea. Printr-o integrare simplă de doar câteva linii de cod, platforma monitoriza deciziile luate de agenţii AI în producţie, identificând momentele în care aceştia generau informaţii false.
„Aveam un set de modele de AI pe care noi le creasem, de obicei modele fine-tuned de open source, care analizau aceste informaţii şi practic ziceau: aici a fost o greşeală, sau aici este ceva pe care modelul a halucinat şi nu este corect”, a menţionat Iulia Neagu. Această tehnologie a atras clienţi din Fortune 500 şi jucători mari, precum Wayfair - gigant american de e-commerce specializat pe mobilă şi decoraţiuni interioare. Mai mult, în ultimele luni de independenţă, compania începuse să dezvolte un sistem de „reinforcement learning”. „Cu ideea de, practic, dacă ai un agent entry level în firma ta, cu timpul, la fel ca un angajat, poate să înveţe şi să devină mult mai specializat pe task-urile pe care i le dai tu”, a mai explicat ea.
Consolidarea în jurul „mega-platformelor”
Pentru a scala aceste tehnologii, Quotient AI avea însă nevoie de o infrastructură masivă. În loc să strângă o nouă rundă de fonduri, echipa, menţinută mereu la sub 10 oameni pentru a păstra agilitatea, a ales integrarea.
„Ne îndreptăm mult mai mult spre mega-platforme, gen Google, Amazon, sunt şi OpenAI şi Anthropic pe piaţa de AI şi Databricks, unde se face dezvoltare în jurul unei platforme care este deja consolidată, nu doar cu finanţări mari, dar şi cu un număr mare de utilizatori”, a argumentat Iulia Neagu.
Alegerea gigantului Databricks ca destinaţie finală s-a bazat pe relaţii profesionale anterioare. „Noi cunoşteam echipa de research de acolo, mai lucrasem cu ei, şi a fost o tranziţie foarte naturală”, a punctat ea.
În urma achiziţiei, echipa Quotient AI s-a mutat integral la Databricks, unde se va concentra pe evaluarea şi îmbunătăţirea agenţilor AI interni (precum noul agent de programare Genie) şi pe susţinerea clienţilor enterprise. Astfel, Iulia Neagu a devenit AI Researcher în cadrul Databricks, iar platforma iniţială Quotient AI va fi absorbită complet.
„Clienţii pot să vină la Databricks, dar platforma în sine o vom închide şi vom continua dezvoltarea prin Databricks”, a concluzionat Iulia Neagu.
Preluarea fără cost a materialelor de presă (text, foto si/sau video), purtătoare de drepturi de proprietate intelectuală, este aprobată de către www.zf.ro doar în limita a 250 de semne. Spaţiile şi URL-ul/hyperlink-ul nu sunt luate în considerare în numerotarea semnelor. Preluarea de informaţii poate fi făcută numai în acord cu termenii agreaţi şi menţionaţi in această pagină.
ABONEAZĂ-TE