QUEENS / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neues Startup namens Sphinx hat sich zum Ziel gesetzt, die Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz im Umgang mit Daten zu lösen. Trotz erheblicher Investitionen in KI-Technologien berichten viele Unternehmen von mangelnden Ergebnissen. Sphinx will diese Lücke schließen, indem es zuverlässige KI-Tools für Datenwissenschaftler entwickelt.
Die Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht, insbesondere im Bereich der Sprachverarbeitung. Doch sobald es darum geht, diese Technologien in realen Geschäftsanwendungen einzusetzen, treten oft Probleme auf. Dies liegt daran, dass viele KI-Modelle auf statistischen Wahrscheinlichkeiten basieren, die in der natürlichen oder künstlichen Sprache verwendet werden, um das nächste Element in einer Sequenz vorherzusagen. Diese Methode stößt jedoch an ihre Grenzen, wenn es darum geht, konkrete Aufgaben in Unternehmen zu lösen.
Ein kürzlich veröffentlichtes Projekt des MIT über das sogenannte ‘agentische Web’ zeigt, dass trotz Investitionen von bis zu 40 Milliarden US-Dollar in Unternehmens-KI, 95 % der Organisationen keine nennenswerte Rendite sehen. Diese Skepsis gegenüber der globalen KI-Entwicklung wird durch Daten des U.S. Census Bureau unterstützt, die einen Rückgang der KI-Adoption in großen Unternehmen zeigen. Dies ist der erste anhaltende Rückgang seit der Einführung von ChatGPT im Jahr 2022.
Um diese Lücke zu schließen, haben Rohan Kodialam, ein ehemaliger Datenwissenschaftler bei Citadel, und der Ingenieur Jamie Bloxham das Startup Sphinx gegründet. Das Unternehmen mit Sitz in Queens, New York, hat kürzlich eine Seed-Finanzierung in Höhe von 9,5 Millionen US-Dollar erhalten, angeführt von Lightspeed und unterstützt von Bessemer Venture Partners, BoxGroup, K5, Impatient Ventures, Steve Cohen, Naveen Rao und anderen. Kodialam fungiert als CEO und Bloxham als CTO von Sphinx.
Sphinx entwickelt KI-Tools, die speziell für Datenwissenschaftler konzipiert sind und eine überraschende Lücke im Markt der großen Sprachmodelle (LLM) schließen. Während Werkzeuge wie Cursor und Windsurf die Arbeitsabläufe in der Softwareentwicklung revolutioniert haben, fehlen in quantitativen Bereichen, in denen maschinelles Lernen Standard ist, ähnliche KI-Copiloten. Sphinx zielt darauf ab, diese Lücke zu füllen, indem es zuverlässige KI-Lösungen für die Arbeit mit Daten bereitstellt.
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