Snorkel AI ha annunciato oggi uno slancio commerciale record nel 2022, guidato da una crescita a tre cifre dei clienti. Tra i nuovi clienti figurano BNY Mellon, Black Swan Data, Georgetown University’s Center for Security and Emerging Technology (CSET) e Pixability. Snorkel AI ha inoltre aggiunto al suo portafoglio clienti cinque delle dieci principali banche statunitensi e ha ampliato il suo elenco con una serie di agenzie governative e aziende Fortune 500 nei settori dei servizi finanziari, delle assicurazioni, della farmaceutica e della sanità, della produzione e della vendita al dettaglio.
I team aziendali di data science e machine learning utilizzano Snorkel Flow, la piattaforma AI di punta dell’azienda alimentata dall’etichettatura programmatica, per accelerare lo sviluppo di applicazioni AI di 10-100 volte. Le organizzazioni ottengono un ritorno sull’investimento da centinaia di migliaia a oltre un milione di dollari per progetto e sbloccano nuovi casi d’uso per l’NLP, l’elaborazione dei documenti, l’automazione, l’analisi e altro ancora bloccati dall’etichettatura manuale.
“Il ritmo dei progressi dell’IA sta accelerando, soprattutto per quanto riguarda i modelli di base”, ha dichiarato Alex Ratner, CEO e cofondatore di Snorkel AI. “Tuttavia, più imprese che mai sono bloccate dai dati di formazione necessari per adattare i modelli ai loro casi d’uso specifici e ai requisiti di qualità della produzione. Con la nostra piattaforma AI incentrata sui dati, colmiamo il divario tra l’AI aziendale e le ultime innovazioni. La nostra leadership di mercato e la nostra crescita sono chiari indicatori del valore che questo sblocca per i nostri clienti”.
Snorkel AI ha continuato a innovare nel 2022 annunciando la disponibilità generale di Snorkel Flow. L’azienda ha inoltre aggiunto una serie di funzionalità di IA data-centric e progettate per accelerare lo sviluppo dell’IA aziendale con l’etichettatura automatizzata, la collaborazione efficiente tra data scientist ed esperti di materia e l’iterazione rapida e guidata dai modelli.
Sviluppo del modello di fondazione data-centric: Flussi di lavoro per perfezionare i modelli di base o i modelli linguistici di grandi dimensioni e utilizzarli per costruire modelli più piccoli e specializzati da distribuire per casi d’uso aziendali complessi e critici dal punto di vista delle prestazioni.
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